論文の概要: Stability Analysis of ChatGPT-based Sentiment Analysis in AI Quality Assurance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07441v1
• Date: Mon, 15 Jan 2024 03:00:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 18:23:49.452307
• Title: Stability Analysis of ChatGPT-based Sentiment Analysis in AI Quality Assurance
• Title（参考訳）: AI品質保証におけるChatGPTに基づく感性分析の安定性解析
• Authors: Tinghui Ouyang, AprilPyone MaungMaung, Koichi Konishi, Yoshiki Seo, and Isao Echizen
• Abstract要約: この研究は、ChatGPTが基盤とする拡張型AIモデルの動作と堅牢性の両方に関連する安定性の問題に焦点をあてている。 その結果,ChatGPTをベースとした感情分析システムの構築は,様々な操作要因に起因する不確実性を示すことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.002143951776267
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the era of large AI models, the complex architecture and vast parameters present substantial challenges for effective AI quality management (AIQM), e.g. large language model (LLM). This paper focuses on investigating the quality assurance of a specific LLM-based AI product--a ChatGPT-based sentiment analysis system. The study delves into stability issues related to both the operation and robustness of the expansive AI model on which ChatGPT is based. Experimental analysis is conducted using benchmark datasets for sentiment analysis. The results reveal that the constructed ChatGPT-based sentiment analysis system exhibits uncertainty, which is attributed to various operational factors. It demonstrated that the system also exhibits stability issues in handling conventional small text attacks involving robustness.
• Abstract（参考訳）: 大規模aiモデルの時代において、複雑なアーキテクチャと膨大なパラメータは、効果的なai品質管理(aiqm)、例えば大規模言語モデル(llm)にとって大きな課題となる。 本稿では,ChatGPTに基づく感情分析システムである,特定のLLMベースのAI製品の品質保証について検討する。 この研究は、ChatGPTが基盤とする拡張型AIモデルの動作と堅牢性の両方に関連する安定性の問題に焦点をあてている。 感情分析にはベンチマークデータセットを用いて実験分析を行う。 その結果,ChatGPTをベースとした感情分析システムの構築は,様々な操作要因に起因する不確実性を示すことがわかった。 また,ロバスト性を含む従来の小文字攻撃の処理における安定性の問題も示した。

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