論文の概要: Exploring ChatGPT for Next-generation Information Retrieval:
Opportunities and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11203v1
- Date: Sat, 17 Feb 2024 05:44:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-20 22:34:21.764913
- Title: Exploring ChatGPT for Next-generation Information Retrieval:
Opportunities and Challenges
- Title(参考訳): 次世代情報検索のためのchatgptの検討 : 機会と課題
- Authors: Yizheng Huang and Jimmy Huang
- Abstract要約: GPT-4と共にChatGPTの出現は、ジェネレーティブAIの新しいフェーズである。
IRタスクにおける従来の教師付き学習アプローチとは異なり、ChatGPTは既存のパラダイムに挑戦する。
本稿では,ChatGPTがIRタスクに与える影響について検討し,今後の展望について考察する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.7223564681760166
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid advancement of artificial intelligence (AI) has highlighted ChatGPT
as a pivotal technology in the field of information retrieval (IR).
Distinguished from its predecessors, ChatGPT offers significant benefits that
have attracted the attention of both the industry and academic communities.
While some view ChatGPT as a groundbreaking innovation, others attribute its
success to the effective integration of product development and market
strategies. The emergence of ChatGPT, alongside GPT-4, marks a new phase in
Generative AI, generating content that is distinct from training examples and
exceeding the capabilities of the prior GPT-3 model by OpenAI. Unlike the
traditional supervised learning approach in IR tasks, ChatGPT challenges
existing paradigms, bringing forth new challenges and opportunities regarding
text quality assurance, model bias, and efficiency. This paper seeks to examine
the impact of ChatGPT on IR tasks and offer insights into its potential future
developments.
- Abstract(参考訳): 人工知能(AI)の急速な進歩は、情報検索(IR)分野における重要な技術としてChatGPTを強調している。
前者とは違い、ChatGPTは産業コミュニティと学術コミュニティの両方の注目を集める大きな利益を提供している。
ChatGPTは画期的なイノベーションであると考える人もいる一方で、製品開発と市場戦略の効果的な統合によって成功したと考える人もいる。
GPT-4と共にChatGPTの出現は、生成AIの新しいフェーズであり、トレーニングの例とは異なるコンテンツを生成し、OpenAIによる以前のGPT-3モデルの能力を超えた。
IRタスクにおける従来の教師付き学習アプローチとは異なり、ChatGPTは既存のパラダイムに挑戦し、テキスト品質保証、モデルバイアス、効率に関する新たな課題と機会を生み出している。
本稿では,ChatGPTがIRタスクに与える影響について検討し,今後の展望について考察する。
関連論文リスト
- Economic and Financial Learning with Artificial Intelligence: A
Mixed-Methods Study on ChatGPT [0.05152756192881158]
本研究では,ChatGPTの教育ツールとしての可能性を探り,ユーザ認知,経験,学習成果に着目した。
この研究は、ChatGPTの有効性を裏付ける露光後の認知の顕著な変化を明らかにした。
しかし、効果の促進や情報の正確性といった課題が重要課題として浮上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-23T11:55:43Z) - How ChatGPT is Solving Vulnerability Management Problem [58.31828926938327]
78,445のサンプルを含む大規模データセットを用いて、完全な脆弱性管理プロセスを含む6つのタスクでChatGPTの機能を調査する。
注目すべき例として、ChatGPTのソフトウェアバグレポートのタイトル生成などのタスクにおける熟練度がある。
以上の結果から,ChatGPTが抱える障害が明らかとなり,将来的な方向性に光を当てた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-11T11:01:13Z) - Chatbots Are Not Reliable Text Annotators [0.0]
ChatGPTはクローズドソース製品で、透明性、コスト、データ保護に関して大きな欠点があります。
オープンソースの(OS)大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、これらの課題を解決する代替手段を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-09T22:28:14Z) - Decoding ChatGPT: A Taxonomy of Existing Research, Current Challenges,
and Possible Future Directions [2.5427838419316946]
Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT)は、2022年11月の打ち上げ以来、大きな関心を集めている。
われわれはChatGPT上で100冊以上のScoops-indexedの出版物を総合的にレビューする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-26T11:10:04Z) - ChatGPT: Vision and Challenges [1.0591256138276635]
ChatGPTは、著名なAI言語モデルになった。
この記事では、その背景にある技術と、その一般的な応用の背景と開発について調査する。
我々は,ChatGPTの将来について,エネルギー効率,サイバーセキュリティ,追加技術(ロボティクス,コンピュータビジョン)の適用性の向上,人間とAIのコミュニケーションの強化,技術ギャップの橋渡しなど,様々な可能性を考慮して推測する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-08T14:54:44Z) - ChatGPT-Crawler: Find out if ChatGPT really knows what it's talking
about [15.19126287569545]
本研究では,異なる対話型QAコーパスからChatGPTが生成する応答について検討する。
この研究はBERT類似度スコアを用いて、これらの回答を正しい回答と比較し、自然言語推論(NLI)ラベルを得る。
調査では、ChatGPTが質問に対する誤った回答を提供し、モデルがエラーを起こしやすい領域について洞察を与えている事例を特定した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-06T18:42:47Z) - To ChatGPT, or not to ChatGPT: That is the question! [78.407861566006]
本研究は,ChatGPT検出における最新の手法を包括的かつ現代的に評価するものである。
我々は、ChatGPTと人間からのプロンプトからなるベンチマークデータセットをキュレートし、医療、オープンQ&A、ファイナンスドメインからの多様な質問を含む。
評価の結果,既存の手法ではChatGPT生成内容を効果的に検出できないことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-04T03:04:28Z) - 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) - Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4 [66.1188263570629]
OpenAIが開発したGPT-4は、前例のない規模の計算とデータを使って訓練された。
我々は, GPT-4が数学, コーディング, ビジョン, 医学, 法学, 心理学などにまたがる, 新規で困難な課題を解くことを実証した。
我々は、GPT-4を人工知能(AGI)システムの早期(まだ未完成)版と見なすことができると信じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-22T16:51:28Z) - A Complete Survey on Generative AI (AIGC): Is ChatGPT from GPT-4 to
GPT-5 All You Need? [112.12974778019304]
生成AI(AIGC、つまりAI生成コンテンツ)は、テキスト、画像、その他を分析、作成する能力により、あらゆる場所で話題を呼んだ。
純粋な分析から創造へと移行するAIの時代において、ChatGPTは最新の言語モデルであるGPT-4とともに、多くのAIGCタスクからなるツールである。
本研究は,テキスト,画像,ビデオ,3Dコンテンツなど,出力タイプに基づいたAIGCタスクの技術的開発に焦点を当てている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-21T10:09:47Z) - Can ChatGPT Understand Too? A Comparative Study on ChatGPT and
Fine-tuned BERT [103.57103957631067]
チャットGPTは、人間の質問に対する流動的で高品質な応答を生成できるため、大きな注目を集めている。
そこで我々は,ChatGPTの理解能力を,最も人気のあるGLUEベンチマークで評価し,より詳細な4種類のBERTスタイルのモデルと比較した。
2)ChatGPTは,感情分析や質問応答タスクにおいて,BERTと同等のパフォーマンスを達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-19T12:29:33Z)
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。