論文の概要: Systematic Evaluation of GPT-3 for Zero-Shot Personality Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01183v1
- Date: Thu, 1 Jun 2023 22:43:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-05 17:33:18.689624
- Title: Systematic Evaluation of GPT-3 for Zero-Shot Personality Estimation
- Title(参考訳): ゼロショットパーソナリティ推定のためのGPT-3のシステム評価
- Authors: Adithya V Ganesan, Yash Kumar Lal, August H{\aa}kan Nilsson, H. Andrew
Schwartz
- Abstract要約: GPT-3は、ユーザのソーシャルメディア投稿からBig 5の性格特性を推定するために使用される。
GPT-3の性能は、広く分類するために既存の訓練済みのSotAに近いことが判明した。
我々は、GPT-3が事前訓練された語彙モデルよりも優れた性能を示し、体系的な誤りを説明できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.777659013330823
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Very large language models (LLMs) perform extremely well on a spectrum of NLP
tasks in a zero-shot setting. However, little is known about their performance
on human-level NLP problems which rely on understanding psychological concepts,
such as assessing personality traits. In this work, we investigate the
zero-shot ability of GPT-3 to estimate the Big 5 personality traits from users'
social media posts. Through a set of systematic experiments, we find that
zero-shot GPT-3 performance is somewhat close to an existing pre-trained SotA
for broad classification upon injecting knowledge about the trait in the
prompts. However, when prompted to provide fine-grained classification, its
performance drops to close to a simple most frequent class (MFC) baseline. We
further analyze where GPT-3 performs better, as well as worse, than a
pretrained lexical model, illustrating systematic errors that suggest ways to
improve LLMs on human-level NLP tasks.
- Abstract(参考訳): 非常に大きな言語モデル(LLM)は、ゼロショット設定でのNLPタスクのスペクトルにおいて非常によく機能する。
しかしながら、人格特性の評価など、心理的概念の理解に依存する人間レベルのNLP問題に対する彼らの業績については、ほとんど分かっていない。
本研究では,GPT-3のゼロショット機能を用いて,ユーザのソーシャルメディア投稿からBig 5の性格特性を推定する。
系統的な実験により,ゼロショットgpt-3の性能は,プロンプトにその特性に関する知識を注入することで,より広い分類のために既存の事前学習されたsomaに近いことが判明した。
しかし、きめ細かい分類を提供するように促されると、その性能は単純な最も頻繁なクラス(mfc)ベースラインに近くなる。
我々はさらに、GPT-3が事前訓練された語彙モデルよりも優れた性能を示し、人間のNLPタスクにおけるLCMを改善する方法を提案する。
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