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Is ChatGPT a general-purpose natural language processing task solver?
本文章是 Nanyang Technological University, Amazon Web Services，Shanghai Jiao Tong University, Georgia Institute of Technology, Stanford University在2023年2月8日发表的文章，内容主要为实验报告，其ChatGPT数据采集时间为2023.01.10~2023.01.31。该文章报告ChatGPT的优缺点，旨在这项研究能够启发未来的工作。具体文章参见https://arxiv.org/pdf/2302.06476.pdf
正文
由于该文章主要是实验报告，我们就直接看实验结果即可。
一 ChatGPT与GPT3.5对比
文章提到ChatGPT是在GPT3.5的基础上训练而来，所以在Arithmetic Reasoning、commonsense reasoning、 Symbolic reasoning、Logical reasoning 、Question Answering、Summarization和Sentiment Analysis任务进行对比。ChatGPT的效果在大多数任务优于GPT-3.5，也存在summary和Sentiment 任务表现较差，同时与具体任务微调的模型相比性能较差，与理想的通用模型还有一段距离。
二 在不同任务上与GPT3.5变种（ext-davinci）和其它语言模型对比
任务：
Arithmetic Reasoning、Commonsense, Symbolic, and Logical Reasoning、Question Answering、Natural Language Inference、Dialogue、Named Entity Recognition、Summarization和Sentiment Analysis。
任务输入格式：
数据集
1）Arithmetic Reasoning
结果：ChatGPT优于GPT3.5,但比该任务的模型性能差
2）Commonsense, Symbolic, and Logical Reasoning
结果：ChatGPT优于GPT3.5,但比该任务的模型性能差
3）Natural Language Inference
结果：ChatGPT优于GPT3.5,但比该任务微调的模型性能差。另外Not Entailment性能比GPT3.5差
4）Question Answering
结果：ChatGPT优于GPT3.5,但比该任务的模型性能差
5）Dialogue
结果：ChatGPT优于GPT3.5,但比该任务的模型性能差
6）Summarization
结果：ChatGPT比GPT3.5,差但比该任务的模型性能差
7）Named Entity Recognition
结果：ChatGPT与GPT3.5对不同实体词性能表现不一
8）Sentiment Analysis
结果：ChatGPT差于GPT3.5
9）ChatGPT v.s. Full-Set or Few-Shot Fine-Tuning
总结
作为一个强大的通用模型，ChatGPT 一方面擅长推理和对话任务；另一方面，ChatGPT 在总结和情感分析还不够强大。该研究希望能够启发未来的工作，产出强大的通用语言模型。
本文链接：https://my.lmcjl.com/post/9138.html
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