Jul, 2023

C3：零 - shot Text-to-SQL 技术在 ChatGPT 上的应用

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TL;DR本文提出了一个基于 ChatGPT 的零 - shot 文本到 SQL 的方法 ——C3，该方法在 Spider 数据集上的测试集上取得了 82.3% 的执行准确度，并成为了 Spider Challenge 的最优零 - shot 文本到 SQL 方法。C3 包括三个关键组件：Clear Prompting、Calibration with Hints 和 Consistent Output，分别对应于模型输入、模型偏差和模型输出。它为零 - shot 文本到 SQL 提供了系统性的处理方法。作者进行了广泛的实验验证了这种方法的有效性和效率。
发现论文，激发创造
  • ChatGPT 零 - shot 文本到 SQL 能力的综合评估

    本文介绍了 ChatGPT 在 Text-to-SQL 能力上的综合分析，使用了 12 个基准数据集进行实验，结果表明 ChatGPT 在 Text-to-SQL 上有着强大的能力，在零样本情况下甚至超过了 SOTA 模型，在实际应用中具有潜在价值，并公开了生成的数据集。

    Mar, 2023

  • 使用 ChatGPT 进行零样本临床实体识别

    本研究旨在探究以零注释方式进行临床命名实体识别任务中，OpenAI 开发的大型语言模型 ChatGPT 以两种不同提示策略的潜力。我们将其与 GPT-3 在类似的零注释情况下进行比较，以及使用来自 MTSamples 的一组合成临床笔记的精调 BioClinicalBERT 模型。研究发现，与 GPT-3 相比，ChatGPT 在零注释情况下表现优异，并且使用不同的提示策略可以过提高其性能。虽然 ChatGPT 的表现仍低于 BioClinicalBERT 模型，但本研究证明了 ChatGPT 在不需要注释的情况下进行临床 NER 任务的巨大潜力。

    Mar, 2023

  • 通过与 ChatGPT 聊天实现零样本信息抽取

    本文探讨了零样本信息提取（Zero-shot information extraction）的挑战，通过大型语言模型和基于提示的方法构建具有强大信息提取能力的 ChatIE 框架，成功地实现了多轮问答式的信息提取任务，这为使用有限资源构建信息提取模型提供了研究思路和方法。

    Feb, 2023

  • ChatGPT 的零 - shot 对话理解初步评估

    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

  • HC3 Plus: 一个语义不变的人类 ChatGPT 对比语料库

    ChatGPT 的 AI 生成内容检测问题，主要集中在语义不变任务，以往的数据集忽视了这方面的任务，我们提出了一个更全面的数据集，并通过大量任务指令微调建立了更强大的检测系统，实验证明我们的检测器优于之前的最先进 RoBERTa-based 检测器。

    Sep, 2023

  • 基于 ChatGPT 的跨语言摘要

    使用互动提示进行零翻译交叉语言生成任务，ChatGPT 可以在信息性和简洁性之间保持平衡，并显着提高其交叉语言生成任务性能。ChatGPT 在三个常见交叉语言生成数据集上的实验结果表明，其优于高级的 GPT 3.5 模型 (text-davinci-003)。

    Feb, 2023

  • 使用 ChatGPT 进行零 - shot 时序关系抽取

    本文探讨了 ChatGPT 在零 - shot 时序关系抽取中的应用能力，并且设计了三种不同的提示技术来解决该任务。实验表明 ChatGPT 的性能与监督方法有较大差距，并且在时间推理过程中可能存在不一致性和长依赖时序推理失败的问题。

    Apr, 2023

  • 利用表格内容进行元学习的零样本文本到 SQL

    本研究提出了一种新的零样本文本到 SQL 任务中的方法，该方法不依赖于任何额外的手动注释，并在 WikiSQL 数据集和 ESQL 数据集上展开了广泛实验，相较于使用相同预训练模型的现有方法，我们的方法在两个数据集上都取得了显著的改进，特别是在零样本子集上，我们的方法进一步提高了改进。

    Sep, 2021

  • 零 - shot 对话状态跟踪的 ChatGPT：解决方案还是机会？

    我们使用 ChatGPT ，一个通用语言模型，展示了它在零 - shot DST 上达到的最先进的表现，并证明了通用模型在专业系统替代方面的能力受到其属性的限制，但我们认为通用模型的语境学习能力很可能成为支持专门的动态对话状态跟踪器开发的有力工具。

    Jun, 2023

  • 辅助任务零样本文本到 SQL 学习

    研究了神经序列到序列模型在自然生成的 SQL 任务中的泛化能力问题，并通过构建辅助任务并在 WikiSQL 数据集上的实验中证明其有效性。

    Aug, 2019