論文の概要: GPTAraEval: A Comprehensive Evaluation of ChatGPT on Arabic NLP
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14976v2
- Date: Sat, 21 Oct 2023 05:16:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 11:14:45.630938
- Title: GPTAraEval: A Comprehensive Evaluation of ChatGPT on Arabic NLP
- Title（参考訳）: GPTAraEval:アラビア語NLPにおけるChatGPTの総合評価
- Authors: Md Tawkat Islam Khondaker, Abdul Waheed, El Moatez Billah Nagoudi,
Muhammad Abdul-Mageed
- Abstract要約: 本研究は,44の言語理解・生成タスクを含むChatGPTの大規模自動・人為的評価を行う。
以上の結果から,ChatGPTは英語における顕著な性能にもかかわらず,アラビア語を微調整した小型モデルでは一貫して上回っていることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.6253870440136
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: ChatGPT's emergence heralds a transformative phase in NLP, particularly
demonstrated through its excellent performance on many English benchmarks.
However, the model's efficacy across diverse linguistic contexts remains
largely uncharted territory. This work aims to bridge this knowledge gap, with
a primary focus on assessing ChatGPT's capabilities on Arabic languages and
dialectal varieties. Our comprehensive study conducts a large-scale automated
and human evaluation of ChatGPT, encompassing 44 distinct language
understanding and generation tasks on over 60 different datasets. To our
knowledge, this marks the first extensive performance analysis of ChatGPT's
deployment in Arabic NLP. Our findings indicate that, despite its remarkable
performance in English, ChatGPT is consistently surpassed by smaller models
that have undergone finetuning on Arabic. We further undertake a meticulous
comparison of ChatGPT and GPT-4's Modern Standard Arabic (MSA) and Dialectal
Arabic (DA), unveiling the relative shortcomings of both models in handling
Arabic dialects compared to MSA. Although we further explore and confirm the
utility of employing GPT-4 as a potential alternative for human evaluation, our
work adds to a growing body of research underscoring the limitations of
ChatGPT.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTの出現は、特に多くのイングランドのベンチマークで優れた性能を誇示し、NLPの転換期を告げている。
しかし、多種多様な言語文脈におけるモデルの有効性は、ほとんど未知の領域のままである。
この研究は、ChatGPTの能力をアラビア語と方言の品種で評価することを中心に、この知識ギャップを埋めることを目的としている。
包括的研究により,60以上のデータセット上で44の言語理解と生成タスクを含むChatGPTの大規模自動および人為的評価を行う。
我々の知る限り、これはChatGPTがアラビアNLPに展開した最初の広範なパフォーマンス分析である。
以上の結果から,ChatGPTは英語における顕著な性能にもかかわらず,アラビア語を微調整した小型モデルでは一貫して上回っていることが示唆された。
さらに,チャットgpt と gpt-4 の現代標準アラビア語 (msa) と方言アラビア語 (da) の比較を行った。
人的評価の代替手段としてGPT-4を用いることの有用性をさらに探求し、確認する一方で、ChatGPTの限界を浮き彫りにする研究団体が加わった。
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