論文の概要: Is ChatGPT a Good Multi-Party Conversation Solver?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16301v1
- Date: Wed, 25 Oct 2023 02:18:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-26 17:20:07.151492
- Title: Is ChatGPT a Good Multi-Party Conversation Solver?
- Title（参考訳）: ChatGPTは多人数会話ソリューションか?
- Authors: Chao-Hong Tan, Jia-Chen Gu, Zhen-Hua Ling
- Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理の領域において影響力のある道具として出現している。
本稿では,多人数会話におけるLLM生成の可能性について検討する。
実験により,ChatGPTとGPT-4のゼロショット学習能力を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.939861319863795
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have emerged as influential instruments within
the realm of natural language processing; nevertheless, their capacity to
handle multi-party conversations (MPCs) -- a scenario marked by the presence of
multiple interlocutors involved in intricate information exchanges -- remains
uncharted. In this paper, we delve into the potential of generative LLMs such
as ChatGPT and GPT-4 within the context of MPCs. An empirical analysis is
conducted to assess the zero-shot learning capabilities of ChatGPT and GPT-4 by
subjecting them to evaluation across three MPC datasets that encompass five
representative tasks. The findings reveal that ChatGPT's performance on a
number of evaluated MPC tasks leaves much to be desired, whilst GPT-4's results
portend a promising future. Additionally, we endeavor to bolster performance
through the incorporation of MPC structures, encompassing both speaker and
addressee architecture. This study provides an exhaustive evaluation and
analysis of applying generative LLMs to MPCs, casting a light upon the
conception and creation of increasingly effective and robust MPC agents.
Concurrently, this work underscores the challenges implicit in the utilization
of LLMs for MPCs, such as deciphering graphical information flows and
generating stylistically consistent responses.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、自然言語処理の分野で影響力のある手段として登場してきたが、マルチパーティ会話(mpc)を扱う能力は、複雑な情報交換に関わる複数の対話者の存在によって特徴付けられるが、いまだに残っていない。
本稿では,MPC の文脈において,ChatGPT や GPT-4 などの生成 LLM の可能性を探る。
代表的な5つのタスクを含む3つのMPCデータセットを対象に,ChatGPTとGPT-4のゼロショット学習能力を評価する実験的検討を行った。
その結果,多くの評価済みMPCタスクにおけるChatGPTの性能は,GPT-4の結果が有望な未来へと移行する一方で,望まれる部分が多いことがわかった。
さらに,我々は,話者と宛先の両方のアーキテクチャを包含し,mpc構造の導入による性能向上に努める。
本研究は, MPC に生成 LLM を適用し, より効果的で堅牢な MPC エージェントの創出と創出に光を当て, 徹底的な評価と解析を行う。
同時に、この研究は、グラフィカルな情報フローの解読やスタイリスティックな一貫した応答の生成など、MPCにLLMを使用する際の課題を暗黙的に示す。
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