[論文レビュー] GPTEval: A Survey on Assessments of ChatGPT and GPT-4

Rui Mao, Guanyi Chen+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 24, 2023

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用数 24

ひとこと要約

ChatGPTとGPT-4が言語、推論、科学的知識、倫理に渡ってどのように評価されてきたかの総合的な調査を行い、長所と短所、方法論的懸念を強調します。

ABSTRACT

The emergence of ChatGPT has generated much speculation in the press about its potential to disrupt social and economic systems. Its astonishing language ability has aroused strong curiosity among scholars about its performance in different domains. There have been many studies evaluating the ability of ChatGPT and GPT-4 in different tasks and disciplines. However, a comprehensive review summarizing the collective assessment findings is lacking. The objective of this survey is to thoroughly analyze prior assessments of ChatGPT and GPT-4, focusing on its language and reasoning abilities, scientific knowledge, and ethical considerations. Furthermore, an examination of the existing evaluation methods is conducted, offering several recommendations for future research in evaluating large language models.

研究の動機と目的

• ChatGPTとGPT-4の言語能力と推論能力を多様なタスクと分野で評価する。
• 科学知識と領域特異的なパフォーマンスに関する所見を要約する。
• 現在の評価と展開における倫理的配慮とバイアスを特定する。
• 評価方法論を批判的に分析し、今後の課題に対する提言を行う。

提案手法

• 複数の領域とタスクにわたるChatGPTとGPT-4の定量的評価をレビューする。
• 言語理解、生成、推論能力に関連する結果を分析する。
• 公平性に影響を与える評価方法、プロンプト、データリークの懸念を批判的に検討する。
• 形式科学と自然科学を横断する科学知識に関する知見を統合する。
• 公平性、頑健性、信頼性、データプライバシーを含む倫理的配慮について論じる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ChatGPTとGPT-4がタスクと分野を横断して示す言語と推論の強みと限界は何か。
• RQ2 科学知識のドメインにおいて、ChatGPTとGPT-4は専門モデルや人間と比較してどのようにパフォーマンスを発揮するか。
• RQ3 大規模言語モデルの現在の評価方法論によって生じる信頼性と公正性の問題は何か。
• RQ4 現実世界の文脈でGPTモデルを使用する際に生じる倫理的配慮は何か（データリークやプロンプトの影響を含む）
• RQ5 key_findings and further_analysis_note

主な発見

• ChatGPTとGPT-4は強力な言語理解と生成を示すが、領域特有の知識では専門モデルに劣る。
• GPT-4とChatGPTは多くの科学関連の質問で良好なパフォーマンスを示すが、複数の推論ステップを要する質問では失敗することがある。
• 評価方法はプロンプト設計とデータセットの選択によりしばしば信頼性に欠け、公平性に影響するデータリークの可能性がある。
• プロンプト設計とベンチマークの選択は、モデル間およびタスク間の比較結果に大きく影響を与える。
• GPT-4はコンピュータサイエンスや法学のような試験でほぼ人間並みの成績を達成する一方、他の分野では依然としたギャップと安全性の懸念を示している。