論文の概要: The Battle of LLMs: A Comparative Study in Conversational QA Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18344v1
- Date: Tue, 28 May 2024 16:42:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-29 17:40:27.911400
- Title: The Battle of LLMs: A Comparative Study in Conversational QA Tasks
- Title（参考訳）: LLMの戦い:会話型QA課題の比較研究
- Authors: Aryan Rangapur, Aman Rangapur,
- Abstract要約: この研究は、ChatGPT、GPT-4、Gemini、Mixtral、Claudeが異なる会話型QAコーパスで生成した応答を詳しく調べる。
評価スコアは慎重に計算され、その後、これらのモデル全体の性能を確認するために比較された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models have gained considerable interest for their impressive performance on various tasks. Within this domain, ChatGPT and GPT-4, developed by OpenAI, and the Gemini, developed by Google, have emerged as particularly popular among early adopters. Additionally, Mixtral by Mistral AI and Claude by Anthropic are newly released, further expanding the landscape of advanced language models. These models are viewed as disruptive technologies with applications spanning customer service, education, healthcare, and finance. More recently, Mistral has entered the scene, captivating users with its unique ability to generate creative content. Understanding the perspectives of these users is crucial, as they can offer valuable insights into the potential strengths, weaknesses, and overall success or failure of these technologies in various domains. This research delves into the responses generated by ChatGPT, GPT-4, Gemini, Mixtral and Claude across different Conversational QA corpora. Evaluation scores were meticulously computed and subsequently compared to ascertain the overall performance of these models. Our study pinpointed instances where these models provided inaccurate answers to questions, offering insights into potential areas where they might be susceptible to errors. In essence, this research provides a comprehensive comparison and evaluation of these state of-the-art language models, shedding light on their capabilities while also highlighting potential areas for improvement
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、様々なタスクにおける印象的なパフォーマンスに対して、かなりの関心を集めている。
この領域内では、OpenAIが開発したChatGPTとGPT-4、Googleが開発したGeminiが、アーリーアダプターの間で特に人気を博している。
さらに、Mistral AIによるMixtralと、ArthropicによるClaudeが新たにリリースされ、高度な言語モデルの展望をさらに広げている。
これらのモデルは、カスタマーサービス、教育、医療、ファイナンスにまたがるアプリケーションによって破壊的な技術と見なされている。
最近ではMistralが登場し、クリエイティブなコンテンツを生成するユニークな能力でユーザーを魅了している。
これらのユーザの視点を理解することは、さまざまな領域において、潜在的な強み、弱点、そしてこれらのテクノロジの全体的な成功または失敗に関する貴重な洞察を提供するため、非常に重要です。
この研究は、ChatGPT、GPT-4、Gemini、Mixtral、Claudeが異なる会話型QAコーパスで生成した応答を詳しく調べる。
評価スコアは慎重に計算され、その後、これらのモデル全体の性能を確認するために比較された。
我々の研究では、これらのモデルが質問に対する不正確な回答を提供し、エラーに陥る可能性のある潜在的な領域についての洞察を提供する事例を指摘しました。
基本的に、本研究は、これらの最先端言語モデルの総合的な比較と評価を提供し、その能力に光を当てつつ、改善の可能性を強調している。
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