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。
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