論文の概要: Is GPT a Computational Model of Emotion? Detailed Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13779v1
- Date: Tue, 25 Jul 2023 19:34:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-27 14:25:22.664567
- Title: Is GPT a Computational Model of Emotion? Detailed Analysis
- Title（参考訳）: GPTは感情の計算モデルか?
詳細な分析
- Authors: Ala N. Tak and Jonathan Gratch
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルにおけるGPTファミリーの感情的推論能力について,コンポーネントの観点から検討する。
GPTの予測は人為的な評価や感情的なラベルと大きく一致している。
しかし、GPTは感情の強さと対処反応を予測するのに困難に直面している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0001091112545066
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper investigates the emotional reasoning abilities of the GPT family
of large language models via a component perspective. The paper first examines
how the model reasons about autobiographical memories. Second, it
systematically varies aspects of situations to impact emotion intensity and
coping tendencies. Even without the use of prompt engineering, it is shown that
GPT's predictions align significantly with human-provided appraisals and
emotional labels. However, GPT faces difficulties predicting emotion intensity
and coping responses. GPT-4 showed the highest performance in the initial study
but fell short in the second, despite providing superior results after minor
prompt engineering. This assessment brings up questions on how to effectively
employ the strong points and address the weak areas of these models,
particularly concerning response variability. These studies underscore the
merits of evaluating models from a componential perspective.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデルにおけるGPTファミリーの感情的推論能力について,コンポーネントの観点から検討する。
本稿ではまず,自伝的記憶のモデル要因について考察する。
第二に、感情の強さと対処傾向に影響を与える状況の側面を体系的に変化させる。
プロンプトエンジニアリングを使わなくても、gptの予測は、人間の評価や感情的ラベルと著しく一致することが示されている。
しかし、GPTは感情の強さと対処反応を予測するのが困難である。
gpt-4は初期の研究で最高の性能を示したが、小さなプロンプトエンジニアリングの結果は優れていたものの、第2段階では不足していた。
この評価は、強点を効果的に活用し、これらのモデルの弱い領域、特に応答変動性に対処する方法について疑問を投げかける。
これらの研究は、構成的観点からモデルを評価するメリットを強調している。
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