論文の概要: Do androids dream of fictional references? A bibliographic dialogue with ChatGPT3.5

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00789v1
• Date: Mon, 4 Sep 2023 08:11:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 15:10:55.108757
• Title: Do androids dream of fictional references? A bibliographic dialogue with ChatGPT3.5
• Title（参考訳）: androidは架空の参照を夢見るか? ChatGPT3.5との書誌対話
• Authors: Olivier Las Vergnas (AFA, CIREL)
• Abstract要約: この記事では、ChatGPT3.5ツールによって生成された参照に焦点を当てます。 我々は6つの異なるテーマを探索し、そのモデルが生成した参照のサンプルをフランス語と英語で分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article focuses on bibliographic references generated by the ChatGPT3.5 tool. Using this tool based on the trained GPT generation model ChatGPT3.5, developed by the company OpenAI, we explored six different themes and analyzed a sample of references generated by the model, in French and English. The results revealed high percentages of fictitious references in several fields, underlining the importance of carefully checking these references before using them in research work. An improvement in results was nevertheless noted between May and July with regard to English references for themes on which ChatGPR3.5 has been particularly trained, but the situation remains unsatisfactory in French, for example. It should also be pointed out that much of the text in this article was generated by ChatGPT in a joint effort with the human author.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ChatGPT3.5ツールによって生成された文献参照に焦点を当てる。 openai社が開発したgptジェネレーションモデルchatgpt3.5に基づくこのツールを用いて,6つの異なるテーマを検討し,モデルによって生成された参照のサンプルをフランス語と英語で分析した。 その結果、いくつかの分野における虚偽参照の割合が高く、研究に使用する前にこれらの参照を慎重にチェックすることの重要性が明らかになった。 5月から7月にかけて、ChatGPR3.5が特に訓練されたテーマに関する英語の言及に関して、結果の改善が注目されたが、例えばフランス語では相応しい状況であった。 また、この記事のテキストの多くは、ChatGPTが人間作家と共同で作成したものであることも指摘すべきである。

関連論文リスト

• Is ChatGPT the Future of Causal Text Mining? A Comprehensive Evaluation and Analysis [8.031131164056347]
  本研究はChatGPTの因果テキストマイニング機能に関する総合的な評価を行う。 一般的な英語データセットを超えて拡張するベンチマークを導入する。 また、ChatGPTと従来のアプローチとの公正な比較を保証するための評価フレームワークも提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T12:19:04Z)
• What has ChatGPT read? The origins of archaeological citations used by a generative artificial intelligence application [0.0]
  本稿は,ChatGPTの訓練段階に含まれると思われる考古学文献を検証した。 ChatGPTは、一見意味のある参照を提供するが、大きなパーセンテージは虚偽であることが証明された。 ChatGPTが提供するすべての参照が本物であることが判明したことも、Wikipediaのページに引用されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-07T05:06:35Z)
• Is ChatGPT Involved in Texts? Measure the Polish Ratio to Detect ChatGPT-Generated Text [48.36706154871577]
  我々はHPPT(ChatGPT-polished academic abstracts)と呼ばれる新しいデータセットを紹介する。 純粋なChatGPT生成テキストの代わりに、人書きとChatGPTポリケートされた抽象文のペアを構成することで、既存のコーパスから分岐する。 また,ChatGPTによる修正の度合いを,オリジナルの人文テキストと比較した革新的な尺度であるPolish Ratio法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-21T06:38:37Z)
• Taqyim: Evaluating Arabic NLP Tasks Using ChatGPT Models [6.145834902689888]
  大規模言語モデル(LLM)は、微調整を必要とせず、様々な下流タスクにおける印象的なパフォーマンスを示している。 英語に比べて訓練率が低いにもかかわらず、これらのモデルは他の言語でも顕著な能力を示す。 本研究では,7つの異なるNLPタスクにおいて,GPT-3.5およびGPT-4モデルの性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-28T15:54:29Z)
• Is ChatGPT A Good Keyphrase Generator? A Preliminary Study [51.863368917344864]
  ChatGPTは最近、計算言語学コミュニティから大きな注目を集めている。 我々は、キーフレーズ生成プロンプト、キーフレーズ生成の多様性、長い文書理解など、様々な面でその性能を評価する。 その結果、ChatGPTは6つのプロンプトすべてに対して非常によく機能し、データセット間で小さなパフォーマンス差が観測されていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T02:50:38Z)
• Is ChatGPT a Good NLG Evaluator? A Preliminary Study [121.77986688862302]
  NLG測定値として信頼性を示すため,ChatGPTのメタ評価を行った。 実験の結果,ChatGPTは従来の自動測定値と比較して,人間の判断と最先端あるいは競合的な相関を達成できた。 我々の予備研究は、汎用的な信頼性のあるNLGメトリックの出現を促すことを願っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-07T16:57:20Z)
• Is ChatGPT A Good Translator? Yes With GPT-4 As The Engine [97.8609714773255]
  機械翻訳におけるChatGPTの評価には,翻訳プロンプト,多言語翻訳,翻訳堅牢性などが含まれる。 ChatGPTは商用翻訳製品と競合するが、低リソースや遠方の言語では遅れている。 GPT-4エンジンの打ち上げにより、ChatGPTの翻訳性能は大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-20T08:51:36Z)
• Elaboration-Generating Commonsense Question Answering at Scale [77.96137534751445]
  一般的な感覚を必要とする質問応答では、言語モデル(例えばGPT-3)が背景知識を表すテキストを生成するために使われてきた。 より小さな言語モデルを微調整して有用な中間コンテキストを生成します。 私たちのフレームワークは、2つの言語モデルの更新 – 開発中のジェネレータと応答予測器 – を交互に行います。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-02T18:32:09Z)
• CoAuthor: Designing a Human-AI Collaborative Writing Dataset for Exploring Language Model Capabilities [92.79451009324268]
  我々は,GPT-3の創造的かつ議論的な記述を支援する能力を明らかにするために設計されたデータセットであるCoAuthorを提案する。 我々は、CoAuthorがGPT-3の言語、アイデア、コラボレーション機能に関する問題に対処できることを実証した。 インタラクション設計に関して,この作業がLMの約束や落とし穴に関して,より原則化された議論を促進する可能性について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-18T07:51:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。