論文の概要: Understanding the Role of Temperature in Diverse Question Generation by GPT-4
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09366v1
- Date: Sun, 14 Apr 2024 21:38:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-16 14:18:53.653026
- Title: Understanding the Role of Temperature in Diverse Question Generation by GPT-4
- Title(参考訳): GPT-4による逆質問生成における温度の役割の理解
- Authors: Arav Agarwal, Karthik Mittal, Aidan Doyle, Pragnya Sridhar, Zipiao Wan, Jacob Arthur Doughty, Jaromir Savelka, Majd Sakr,
- Abstract要約: 高い温度値を使用することで、異なる温度が生成した質問の集合間の異なる種類の類似性を露呈し、多様性が著しく向上することがわかった。
また,ブルーム分類の下位レベルを対象とする質問に対して,多様な質問生成が特に困難であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.7781511143408215
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We conduct a preliminary study of the effect of GPT's temperature parameter on the diversity of GPT4-generated questions. We find that using higher temperature values leads to significantly higher diversity, with different temperatures exposing different types of similarity between generated sets of questions. We also demonstrate that diverse question generation is especially difficult for questions targeting lower levels of Bloom's Taxonomy.
- Abstract(参考訳): 我々は,GPT4生成質問の多様性に及ぼすGPTの温度パラメータの影響について予備的検討を行った。
高い温度値を使用することで、異なる温度が生成した質問の集合間の異なる種類の類似性を露呈し、多様性が著しく向上することがわかった。
また,ブルーム分類の下位レベルを対象とする質問に対して,多様な質問生成が特に困難であることを示す。
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