論文の概要: Assessing the Impact of Prompting, Persona, and Chain of Thought Methods on ChatGPT's Arithmetic Capabilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15006v1
• Date: Fri, 22 Dec 2023 17:39:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 20:09:18.993831
• Title: Assessing the Impact of Prompting, Persona, and Chain of Thought Methods on ChatGPT's Arithmetic Capabilities
• Title（参考訳）: ChatGPTの算数能力に及ぼすプロンプト, ペルソナ, および思考方法の連鎖の影響の評価
• Authors: Yuhao Chen, Chloe Wong, Hanwen Yang, Juan Aguenza, Sai Bhujangari, Benthan Vu, Xun Lei, Amisha Prasad, Manny Fluss, Eric Phuong, Minghao Liu, James Davis
• Abstract要約: 本研究は,OpenAIの言語モデルであるChatGPTの数学的習熟度を,その既定の計算能力を3つの規範的手法の効率に比較して評価する。 洗練されたグレーディングスクリプトは、モデルの数学的精度を高めるためにこれらの介入の有効性を決定するために設計された。 予想とは対照的に,実験結果から,ChatGPTのベースライン性能を大幅に改善する手法は存在しないことが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.640723272902085
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study critically evaluates the mathematical proficiency of OpenAI's language model, ChatGPT, by juxtaposing its default computational capabilities against the efficiency of three prescriptive methods: strategic prompting, persona implementation, and the Chain of Thought approach. The evaluation harnessed the diverse and extensive problem sets from the MATH, GSM8K, and MMLU data-sets, which encompassing a broad spectrum of mathematical conundrums and levels of complexity. A sophisticated grading script was designed to determine the efficacy of these interventions in enhancing the model's mathematical precision. Contrary to expectations, our empirical analysis revealed that none of the trialed methods substantially improved ChatGPT's baseline performance. In some cases, these interventions inadvertently disrupted the model's response generation. This investigation concluded that while the pursuit of innovative strategies for augmenting language model performance remains crucial, the specific methods examined within this study did not induce significant improvements in ChatGPT's computational aptitude. These findings underscore the importance of further comprehensive research and exploration of novel techniques to enhance the precision and dependability of such models across diverse domains.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,OpenAIの言語モデルChatGPTの数学的習熟度を,戦略的プロンプト,ペルソナ実装,思考の連鎖といった3つの規範的手法の効率に対して,デフォルトの計算能力を近似することで評価する。 この評価は、数学の広い範囲と複雑さのレベルを包含する、数学、gsm8k、mmluデータセットの多様で広範な問題集合を活用した。 モデルの数学的精度を高めるためにこれらの介入の有効性を判断するために洗練されたグレーディングスクリプトが設計された。 期待に反して,実験手法ではchatgptのベースライン性能が大幅に向上することはなかった。 いくつかのケースでは、これらの介入は不注意にモデルの応答生成を妨害した。 この調査は、言語モデルの性能向上のための革新的な戦略の追求は依然として重要であるが、本研究では、ChatGPTの計算能力に大きな改善をもたらすことはなかった。 これらの知見は、様々な領域にまたがるモデルの精度と信頼性を高めるために、より包括的な研究と新しい技術の探索の重要性を浮き彫りにしている。

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