論文の概要: GPT Store Mining and Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10210v1
- Date: Thu, 16 May 2024 16:00:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-17 13:52:46.334497
- Title: GPT Store Mining and Analysis
- Title（参考訳）: GPTストアのマイニングと分析
- Authors: Dongxun Su, Yanjie Zhao, Xinyi Hou, Shenao Wang, Haoyu Wang,
- Abstract要約: GPTストアは、GPT(Generative Pre-trained Transformer)モデルのマーケットプレースとして機能している。
本研究は、GPTの分類、GPTの人気に影響を与える要因、潜在的なセキュリティリスクに焦点をあてる。
我々の研究は、GPTエコシステムの理解を深め、生成型AIの今後の研究、開発、政策立案に有用な洞察を提供することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.835306415626808
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As a pivotal extension of the renowned ChatGPT, the GPT Store serves as a dynamic marketplace for various Generative Pre-trained Transformer (GPT) models, shaping the frontier of conversational AI. This paper presents an in-depth measurement study of the GPT Store, with a focus on the categorization of GPTs by topic, factors influencing GPT popularity, and the potential security risks. Our investigation starts with assessing the categorization of GPTs in the GPT Store, analyzing how they are organized by topics, and evaluating the effectiveness of the classification system. We then examine the factors that affect the popularity of specific GPTs, looking into user preferences, algorithmic influences, and market trends. Finally, the study delves into the security risks of the GPT Store, identifying potential threats and evaluating the robustness of existing security measures. This study offers a detailed overview of the GPT Store's current state, shedding light on its operational dynamics and user interaction patterns. Our findings aim to enhance understanding of the GPT ecosystem, providing valuable insights for future research, development, and policy-making in generative AI.
- Abstract（参考訳）: 著名なChatGPTの重要な拡張として、GPTストアは、さまざまな生成事前学習トランスフォーマー(GPT)モデルの動的マーケットプレースとして機能し、会話型AIのフロンティアを形成する。
本稿では、GPTストアの詳細な測定結果について、トピックごとのGPTの分類、GPTの人気に影響を与える要因、潜在的なセキュリティリスクについて述べる。
本研究は,GPTストアにおけるGPTの分類評価から始まり,トピックによってどのように整理されているかを分析し,分類システムの有効性を評価する。
次に,特定のGPTの人気に影響を与える要因について検討し,ユーザの嗜好,アルゴリズムの影響,市場の動向について検討する。
最後に、研究はGPTストアのセキュリティリスクを掘り下げ、潜在的な脅威を特定し、既存のセキュリティ対策の堅牢性を評価する。
本研究は,GPTストアの動作動態とユーザインタラクションパターンに光を当てて,GPTストアの現状を概観する。
我々の研究は、GPTエコシステムの理解を深め、生成型AIの今後の研究、開発、政策立案に有用な洞察を提供することを目的としている。
関連論文リスト
- GPTZoo: A Large-scale Dataset of GPTs for the Research Community [5.1875389249043415]
GPTZooは730,420のGPTインスタンスからなる大規模データセットである。
それぞれのインスタンスには、その特性を記述した21の属性と、開発中に使用される命令、ナレッジファイル、サードパーティサービスを含む豊富なメタデータが含まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-24T15:17:03Z) - Reconstruct Your Previous Conversations! Comprehensively Investigating Privacy Leakage Risks in Conversations with GPT Models [20.92843974858305]
GPTモデルはタスク最適化にますます利用されている。
本稿では,直接的かつ強力な会話再構築攻撃について紹介する。
過去の会話の再構築をめざした2つの先進的な攻撃を提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-05T13:18:42Z) - MapGPT: Map-Guided Prompting with Adaptive Path Planning for Vision-and-Language Navigation [73.81268591484198]
GPTを装備した身体的エージェントは、様々なタスクにまたがる異常な意思決定と一般化能力を示した。
本稿では,グローバルな探索を促進するオンライン言語地図を提供するMapGPTという,地図誘導型GPTエージェントについて紹介する。
本設計の利点を生かして,地図に基づく多段階経路計画を行うエージェントを支援する適応型計画手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-14T15:34:48Z) - Opening A Pandora's Box: Things You Should Know in the Era of Custom GPTs [27.97654690288698]
我々はOpenAIによるカスタムGPTプラットフォームから生じるセキュリティとプライバシの問題を包括的に分析する。
本研究は,攻撃シナリオを悪質なアクターの役割に基づいた3つの脅威モデルに分類する。
我々は26の潜在的な攻撃ベクトルを特定し、19は実世界の環境で部分的にまたは完全に検証されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-31T16:49:12Z) - The Dawn of LMMs: Preliminary Explorations with GPT-4V(ision) [121.42924593374127]
我々は,最新のモデルであるGPT-4Vを分析し,LMMの理解を深める。
GPT-4Vは、任意にインターリーブされたマルチモーダル入力を処理するという前例のない能力により、強力なマルチモーダルジェネラリストシステムとなっている。
GPT-4Vの、入力画像に描かれた視覚マーカーを理解するユニークな能力は、新しい人間とコンピュータの相互作用方法をもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-29T17:34:51Z) - Is ChatGPT Involved in Texts? Measure the Polish Ratio to Detect
ChatGPT-Generated Text [48.36706154871577]
我々はHPPT(ChatGPT-polished academic abstracts)と呼ばれる新しいデータセットを紹介する。
純粋なChatGPT生成テキストの代わりに、人書きとChatGPTポリケートされた抽象文のペアを構成することで、既存のコーパスから分岐する。
また,ChatGPTによる修正の度合いを,オリジナルの人文テキストと比較した革新的な尺度であるPolish Ratio法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-21T06:38:37Z) - SentimentGPT: Exploiting GPT for Advanced Sentiment Analysis and its
Departure from Current Machine Learning [5.177947445379688]
本研究は,感情分析における各種生成事前変換器(GPT)手法の徹底的な検討である。
1) 先進型GPT-3.5ターボを用いた迅速なエンジニアリング,2) 微調整型GPTモデル,3) 組込み分類への革新的アプローチの3つの戦略が採用されている。
この研究は、これらの戦略と個々のGPTモデルの間で詳細な比較洞察を与え、そのユニークな強みと潜在的な制限を明らかにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-16T05:33:35Z) - DecodingTrust: A Comprehensive Assessment of Trustworthiness in GPT
Models [92.6951708781736]
本稿では,GPT-4とGPT-3.5に着目した大規模言語モデルの総合的信頼性評価を提案する。
GPTモデルは、有害で偏りのある出力を生成し、個人情報を漏らすために、容易に誤解され得る。
我々の研究は、GPTモデルの総合的な信頼性評価を示し、信頼性のギャップに光を当てている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-20T17:24:23Z) - 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 NLG Evaluator? A Preliminary Study [121.77986688862302]
NLG測定値として信頼性を示すため,ChatGPTのメタ評価を行った。
実験の結果,ChatGPTは従来の自動測定値と比較して,人間の判断と最先端あるいは競合的な相関を達成できた。
我々の予備研究は、汎用的な信頼性のあるNLGメトリックの出現を促すことを願っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-07T16:57:20Z)
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。