論文の概要: Evaluating ChatGPT as a Question Answering System: A Comprehensive
Analysis and Comparison with Existing Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07592v1
- Date: Mon, 11 Dec 2023 08:49:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-14 18:14:00.926675
- Title: Evaluating ChatGPT as a Question Answering System: A Comprehensive
Analysis and Comparison with Existing Models
- Title（参考訳）: 質問応答システムとしてのChatGPTの評価 : 包括的分析と既存モデルとの比較
- Authors: Hossein Bahak, Farzaneh Taheri, Zahra Zojaji, Arefeh Kazemi
- Abstract要約: 本稿では,質問応答システム(QAS)としてのChatGPTについて検討する。
主な焦点は、提供された段落から回答を抽出する際のChatGPTの熟練度を評価することである。
評価では幻覚が強調され、ChatGPTは提供された文脈で回答が得られない質問に対して応答を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the current era, a multitude of language models has emerged to cater to
user inquiries. Notably, the GPT-3.5 Turbo language model has gained
substantial attention as the underlying technology for ChatGPT. Leveraging
extensive parameters, this model adeptly responds to a wide range of questions.
However, due to its reliance on internal knowledge, the accuracy of responses
may not be absolute. This article scrutinizes ChatGPT as a Question Answering
System (QAS), comparing its performance to other existing QASs. The primary
focus is on evaluating ChatGPT's proficiency in extracting responses from
provided paragraphs, a core QAS capability. Additionally, performance
comparisons are made in scenarios without a surrounding passage. Multiple
experiments, exploring response hallucination and considering question
complexity, were conducted on ChatGPT. Evaluation employed well-known Question
Answering (QA) datasets, including SQuAD, NewsQA, and PersianQuAD, across
English and Persian languages. Metrics such as F-score, exact match, and
accuracy were employed in the assessment. The study reveals that, while ChatGPT
demonstrates competence as a generative model, it is less effective in question
answering compared to task-specific models. Providing context improves its
performance, and prompt engineering enhances precision, particularly for
questions lacking explicit answers in provided paragraphs. ChatGPT excels at
simpler factual questions compared to "how" and "why" question types. The
evaluation highlights occurrences of hallucinations, where ChatGPT provides
responses to questions without available answers in the provided context.
- Abstract（参考訳）: 現代では、多くの言語モデルがユーザからの問い合わせに対応して現れている。
特に、GPT-3.5 Turbo言語モデルはChatGPTの基盤技術として注目されている。
広範囲なパラメータを活用することで、このモデルは幅広い質問に順応する。
しかしながら、内部知識に依存するため、応答の正確さは絶対的ではないかもしれない。
本稿では、ChatGPTを質問応答システム(QAS)として検討し、その性能を既存のQASと比較する。
主な焦点は、提供された段落から応答を抽出するChatGPTの能力、コアQAS能力を評価することである。
さらに、性能比較は周囲の通路のないシナリオで行われる。
ChatGPTでは、応答幻覚と質問の複雑さを考慮した複数の実験が行われた。
評価には、SQuAD、NewsQA、ペルシャQuADなど、英語とペルシア語で有名なQAデータセットが使用されている。
評価にはFスコア、正確な一致、精度などの指標が用いられた。
この研究は、ChatGPTが生成モデルとしての能力を示す一方で、タスク固有のモデルに比べて質問応答の効率が低いことを示した。
コンテキストの提供は、そのパフォーマンスを改善し、プロンプトエンジニアリングは、特に、与えられた段落に明示的な回答がない質問に対して、精度を高める。
ChatGPTは、"How"と"Why"の質問タイプと比較して、より単純な事実質問に優れています。
この評価は、ChatGPTが提供された文脈で回答が得られない質問に対する応答を提供する幻覚の発生に焦点を当てている。
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