ChatGPT 是否能够检测意图?评估大型语言模型在口语理解方面的表现
本文研究了 ChatGPT 在零 - shot 语音理解和对话状态跟踪任务中的理解能力,并发现 ChatGPT 在对话状态跟踪任务中从多轮交互提示中获益,但在语音理解任务的信息填槽中存在困难。此外,我们总结了 ChatGPT 在对话理解任务中的一些意外行为,希望为未来建立基于大语言模型的零 - shot 对话理解系统提供一些见解。
Apr, 2023
ChatGPT 对 OOD 意图探索和广义意图探索进行了全面评估,并概述了 ChatGPT 的优势和劣势。ChatGPT 在零样本设置下展现了一致的优势,但与微调模型相比仍处于劣势。通过一系列分析实验,我们总结和讨论了 LLM 面临的挑战,包括聚类、领域特定理解和跨领域情境学习场景。最后,我们提供了未来解决这些挑战的经验指导。
Oct, 2023
本文通过对 20 个流行的任务数据集进行评估,就 ChatGPT 的零 - shot 学习能力进行了实证分析,并发现它在推理能力较强的任务上表现良好,如算术推理,但在特定任务(如序列标记)的解决方面仍面临挑战。
Feb, 2023
本研究评估了多语言文本处理技术的热门系统 ChatGPT 在 37 种不同的语言中进行的 7 项不同任务的表现,揭示了其在不同 NLP 任务和语言方面的表现与其他模型相比较差,需要进一步的研究来发展更好的模型和了解多语言学习。
Apr, 2023
本研究分析了 ChatGPT 在不同对话问答语料库中生成的回答,并使用 BERT 相似度得分进行比较,以获取自然语言推理(NLI)标签。该研究还确定了 ChatGPT 提供错误答案的情况,提供了有关该模型可能存在错误的领域的见解。通过评估分数,比较 GPT-3 和 GPT-4 的整体性能。
Apr, 2023
本文对 ChatGPT 的编码能力进行全面评估,重点考察了其在 Python 编程语言和数据结构与算法等基础计算机科学问题上的表现,包括解决问题的能力、代码质量和运行时错误性质,探究了其对训练数据的直接记忆现象,并在各个子主题和难度不等的问题上与人类表现进行对比研究。
Jul, 2023
本文评估了 ChatGPT 模型在性能、评估标准、稳健性和错误类型四个方面的能力,并提出了一种用于更准确反映 ChatGPT 性能的软匹配策略,同时发现了 ChatGPT 的最主要的错误类型是 “未注释的跨度”,从而引发了对标注数据质量的关注,并提示可以使用 ChatGPT 进行数据标注。
May, 2023
本文比较了 ChatGPT 在自然语言处理领域中,在机器翻译、文本摘要、问答和语言生成等方面的表现,并使用自由质量(SQ)分数与每个类别中的主要算法进行了比较。通过有效的验证策略,安全性和可大规模采用 LLM 的示例总结了该论文的观点和结果。
Mar, 2023
在本文中,研究人员探索了 ChatGPT 的新颖知识,在融合现有的自然语言处理技术时,如早期或晚期融合,增强了情感计算、自杀倾向检测和大五人格评估等问题的现有技术的能力。
Jul, 2023