[論文レビュー] Unlocking the Potential of ChatGPT: A Comprehensive Exploration of its Applications, Advantages, Limitations, and Future Directions in Natural Language Processing

Walid Hariri|arXiv (Cornell University)|Mar 27, 2023

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用数 81

ひとこと要約

本論文は、NLPにおけるChatGPTの適用、利点、制限、倫理的配慮、将来の方向性を調査し、特にプロンプトエンジニアリングとGPT-4の強化に重点を置く。

ABSTRACT

Large language models, pivotal in artificial intelligence, find diverse applications. ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer), an OpenAI creation, stands out as a widely adopted, powerful tool. It excels in chatbots, content generation, language translation, recommendations, and medical applications, due to its ability to generate human-like responses, comprehend natural language, and adapt contextually. Its versatility and accuracy make it a potent force in natural language processing (NLP). Despite successes, ChatGPT has limitations, including biased responses and potential reinforcement of harmful language patterns. This article offers a comprehensive overview of ChatGPT, detailing its applications, advantages, and limitations. It also describes the main advancements from GPT-3 to GPT-4 Omni, comparing them with other LLMs like LLaMA 3, Gemini and Deepseek. The paper underscores the ethical imperative when utilizing this robust tool in practical settings. Furthermore, it contributes to ongoing discussions on artificial intelligence's impact on vision and NLP domains, providing insights into prompt engineering techniques.

研究の動機と目的

• ChatGPTのHealthcare、Education、Finance、Content creation、Chatbots、Translation、Codingなどの幅広いドメインにわたる適用を調査する。
• NLPタスクにおけるChatGPTの利点とパフォーマンスの強みを要約する。
• 実世界での使用における制限、バイアス、倫理的懸念を論じる。
• NLPおよび視覚ドメインにおけるプロンプトエンジニアリング技術と将来の方向性を強調する。

提案手法

• IEEE Xplore、ScienceDirect、SpringerLink、ACM DL、およびプレプリントリポジトリ（Researchsquare、medRxiv、arXiv）を横断する文献調査。
• ChatGPT、Advantages、Limitations、Large language model、NLP、Chatbots、OpenAI、GPT-3.5/GPT-4、prompt engineeringといったキーワードを用いてソースを選択。
• トランスフォーマー型アーキテクチャと事前学習済み言語モデル（自回帰型vsマスク型）を説明して議論を groundingする。
• 実世界の適用例を提示し、倫理的配慮と実用的プロンプトについて議論する。

Figure 1: Distribution of articles found in various publishers and pre-print repositories analyzed in this paper.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 産業界全体におけるChatGPTの主要な実世界アプリケーションは何か。
• RQ2 ChatGPTがNLPタスクに提供する利点は何であり、使用を制約する制限またはバイアスは何か。
• RQ3 社会へChatGPTを導入する際に生じる倫理的配慮は何か、プロンプトエンジニアリングはリスクをどのように緩和できるか。
• RQ4 新しいモデル（例：GPT-4）や技術（例：Reflexion）はChatGPTの性能と信頼性にどのような影響を与えるか。

主な発見

• ChatGPTは医療、教育、カスタマーサービス、コンテンツ作成、言語翻訳、エンターテインメント、金融、大気科学、ソフトウェア開発などに適用されてきた。
• GPT-4は、画像とテキスト入力の取り扱いを含む性能の向上と、多言語機能の強さを示しており、自己監督学習がReflexionを通じて追加のブーストを提供する。
• 制限には、偏った出力、有害な言語を拡散する可能性、透明性の欠如、教育・科学出版における誤用のリスクが含まれる。
• 倫理的配慮は責任ある使用にとって重要であり、バイアスの緩和、透明性、盗作や誤情報の防止を含む。
• プロンプトエンジニアリングとマルチモーダル統合は、NLPおよび関連領域における信頼性と適用性を高める重要な道筋として強調されている。

Figure 2: Generative AI models: Unimodal and multi-modal examples.