論文の概要: Black-Box Analysis: GPTs Across Time in Legal Textual Entailment Task
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05501v1
- Date: Mon, 11 Sep 2023 14:43:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-12 12:18:44.404281
- Title: Black-Box Analysis: GPTs Across Time in Legal Textual Entailment Task
- Title（参考訳）: Black-Box分析: 法的テクストの細部処理における時間的GPT
- Authors: Ha-Thanh Nguyen, Randy Goebel, Francesca Toni, Kostas Stathis, Ken
Satoh
- Abstract要約: 本稿では,COLIEE Task 4 データセット上での GPT-3.5 (ChatGPT) と GPT-4 の性能解析を行う。
予備的な実験結果から,法的なテキスト・エンタテインメント・タスクの処理におけるモデルの強みや弱点に関する興味深い知見が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.25356594832692
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The evolution of Generative Pre-trained Transformer (GPT) models has led to
significant advancements in various natural language processing applications,
particularly in legal textual entailment. We present an analysis of GPT-3.5
(ChatGPT) and GPT-4 performances on COLIEE Task 4 dataset, a prominent
benchmark in this domain. The study encompasses data from Heisei 18 (2006) to
Reiwa 3 (2021), exploring the models' abilities to discern entailment
relationships within Japanese statute law across different periods. Our
preliminary experimental results unveil intriguing insights into the models'
strengths and weaknesses in handling legal textual entailment tasks, as well as
the patterns observed in model performance. In the context of proprietary
models with undisclosed architectures and weights, black-box analysis becomes
crucial for evaluating their capabilities. We discuss the influence of training
data distribution and the implications on the models' generalizability. This
analysis serves as a foundation for future research, aiming to optimize
GPT-based models and enable their successful adoption in legal information
extraction and entailment applications.
- Abstract（参考訳）: GPT(Generative Pre-trained Transformer)モデルの進化は、様々な自然言語処理アプリケーション、特に法的テキストエンターテイメントにおいて大きな進歩をもたらした。
本稿では,COLIEE Task 4 データセット上での GPT-3.5 (ChatGPT) と GPT-4 の性能分析を行う。
この研究は平成18年(2006年)から昭和3年(2021年)にかけてのデータを網羅し、異なる期間にわたる日本の法令における包括関係を識別するモデルの能力を探究した。
予備実験の結果から,法的テキスト処理作業におけるモデルの強みと弱み,およびモデル性能におけるパターンについて,興味深い知見が得られた。
非公開のアーキテクチャと重み付けを持つプロプライエタリなモデルでは、ブラックボックス分析が彼らの能力を評価する上で不可欠になる。
トレーニングデータ分布の影響とモデルの一般化可能性への影響について考察する。
この分析は将来の研究の基盤として機能し、GPTベースのモデルを最適化し、法的な情報抽出と応用に成功させることを目指している。
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