論文の概要: A Systematic Study and Comprehensive Evaluation of ChatGPT on Benchmark Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18486v2
• Date: Mon, 5 Jun 2023 16:21:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 00:30:37.818090
• Title: A Systematic Study and Comprehensive Evaluation of ChatGPT on Benchmark Datasets
• Title（参考訳）: ベンチマークデータセットにおけるChatGPTの体系的研究と総合評価
• Authors: Md Tahmid Rahman Laskar, M Saiful Bari, Mizanur Rahman, Md Amran Hossen Bhuiyan, Shafiq Joty, Jimmy Xiangji Huang
• Abstract要約: 本稿では,ChatGPTの性能を多種多様な学術データセット上で徹底的に評価する。 具体的には、140タスクにわたるChatGPTを評価し、これらのデータセットで生成される255Kの応答を分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.521390684403293
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The development of large language models (LLMs) such as ChatGPT has brought a lot of attention recently. However, their evaluation in the benchmark academic datasets remains under-explored due to the difficulty of evaluating the generative outputs produced by this model against the ground truth. In this paper, we aim to present a thorough evaluation of ChatGPT's performance on diverse academic datasets, covering tasks like question-answering, text summarization, code generation, commonsense reasoning, mathematical problem-solving, machine translation, bias detection, and ethical considerations. Specifically, we evaluate ChatGPT across 140 tasks and analyze 255K responses it generates in these datasets. This makes our work the largest evaluation of ChatGPT in NLP benchmarks. In short, our study aims to validate the strengths and weaknesses of ChatGPT in various tasks and provide insights for future research using LLMs. We also report a new emergent ability to follow multi-query instructions that we mostly found in ChatGPT and other instruction-tuned models. Our extensive evaluation shows that even though ChatGPT is capable of performing a wide variety of tasks, and may obtain impressive performance in several benchmark datasets, it is still far from achieving the ability to reliably solve many challenging tasks. By providing a thorough assessment of ChatGPT's performance across diverse NLP tasks, this paper sets the stage for a targeted deployment of ChatGPT-like LLMs in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の開発は、最近多くの注目を集めている。 しかし,本モデルが生み出す生成的アウトプットを根底から評価することの難しさから,その評価は未検討のままである。 本稿では,問合せ,テキスト要約,コード生成,コモンセンス推論,数学的問題解決,機械翻訳,バイアス検出,倫理的考察など,さまざまな学術データセットにおけるchatgptの性能を徹底的に評価することを目的とする。 具体的には、140タスクにわたるChatGPTを評価し、これらのデータセットで生成される255Kの応答を分析する。 これにより、NLPベンチマークにおけるChatGPTの最大の評価が得られます。 本研究の目的は,様々なタスクにおけるChatGPTの強みと弱みを検証し,LCMを用いた今後の研究への洞察を提供することである。 また、ChatGPTや他の命令調整モデルでよく見られるマルチクエリ命令に従う新しい創発的能力についても報告する。 我々の広範な評価によると、ChatGPTは様々なタスクを実行でき、いくつかのベンチマークデータセットで印象的なパフォーマンスを得ることができるが、多くの課題を確実に解決する能力を達成するには程遠い。 多様なNLPタスクに対してChatGPTの性能を徹底的に評価することにより、現実のアプリケーションにChatGPTライクなLLMをターゲットとして配置するためのステージを設定する。

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