論文の概要: Abdelhak at SemEval-2024 Task 9 : Decoding Brainteasers, The Efficacy of
Dedicated Models Versus ChatGPT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00809v1
- Date: Sat, 24 Feb 2024 20:00:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-11 00:00:41.044367
- Title: Abdelhak at SemEval-2024 Task 9 : Decoding Brainteasers, The Efficacy of
Dedicated Models Versus ChatGPT
- Title（参考訳）: SemEval-2024 Task 9 : Decoding Brainteasers, The Efficacy of Dedicated Models Versus ChatGPT
- Authors: Abdelhak Kelious, Mounir Okirim
- Abstract要約: 本研究では,BRAINTEASERタスク9を解くための専用モデルを提案する。
文と単語パズルによる側方思考能力の評価を目的とした新しい課題。
本モデルでは, 文パズル解法において, 総合スコア0.98でランク1を確保でき, 顕著な有効性を示した。
- 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 study introduces a dedicated model aimed at solving the BRAINTEASER task
9 , a novel challenge designed to assess models lateral thinking capabilities
through sentence and word puzzles. Our model demonstrates remarkable efficacy,
securing Rank 1 in sentence puzzle solving during the test phase with an
overall score of 0.98. Additionally, we explore the comparative performance of
ChatGPT, specifically analyzing how variations in temperature settings affect
its ability to engage in lateral thinking and problem-solving. Our findings
indicate a notable performance disparity between the dedicated model and
ChatGPT, underscoring the potential of specialized approaches in enhancing
creative reasoning in AI.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,文と単語のパズルによる側方思考能力の評価を目的とした新しい課題である,brainteaser task 9の解決を目的とした専用モデルを提案する。
本モデルでは, 文パズル解法において, 総合スコア0.98でランク1を確保でき, 顕著な有効性を示した。
さらに,温度設定の変化が側方思考や問題解決にどのような影響を与えるかを分析し,chatgptの比較性能について検討した。
以上の結果から,aiの創造的推論能力を高めるための専門的アプローチの可能性を強調しながら,専用モデルとchatgptの性能格差が顕著に示された。
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