論文の概要: Does Correction Remain An Problem For Large Language Models?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01776v1
• Date: Thu, 3 Aug 2023 14:09:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-04 13:59:10.266302
• Title: Does Correction Remain An Problem For Large Language Models?
• Title（参考訳）: 訂正は大規模言語モデルに残るのか?
• Authors: Xiaowu Zhang and Xiaotian Zhang and Cheng Yang and Hang Yan and Xipeng Qiu
• Abstract要約: 本稿では,2つの実験を行ない,大規模言語モデルの文脈における補正の役割について検討する。 最初の実験では、誤り訂正のためのGPTのようなモデルを用いた数発の学習技術を用いて、単独のタスクとしての修正に焦点を当てた。 第2の実験では、あるレベルのノイズや誤りを含むテキストに対して、大きな言語モデルが許容し、適切に実行可能であるかどうかを検証し、他のNLPタスクの予備タスクとしての補正の概念について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.05367757141988
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As large language models, such as GPT, continue to advance the capabilities of natural language processing (NLP), the question arises: does the problem of correction still persist? This paper investigates the role of correction in the context of large language models by conducting two experiments. The first experiment focuses on correction as a standalone task, employing few-shot learning techniques with GPT-like models for error correction. The second experiment explores the notion of correction as a preparatory task for other NLP tasks, examining whether large language models can tolerate and perform adequately on texts containing certain levels of noise or errors. By addressing these experiments, we aim to shed light on the significance of correction in the era of large language models and its implications for various NLP applications.
• Abstract（参考訳）: GPTのような大規模言語モデルでは、自然言語処理(NLP)の能力が向上し続けているため、問題が発生する。 本稿では,2つの実験を行い,大規模言語モデルの文脈における補正の役割について検討する。 最初の実験では、誤り訂正のためのGPTのようなモデルを用いた数発の学習技術を用いて、単独のタスクとしての修正に焦点を当てた。 2つ目の実験は、修正の概念を他のnlpタスクの予備タスクとして検討し、大きな言語モデルが特定のレベルのノイズやエラーを含むテキストを許容し、適切に実行するかどうかを調べる。 これらの実験に対処することで、大規模な言語モデルの時代における修正の重要性と、その様々なNLP応用への応用について光を当てることを目指している。

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