斯坦福等学者对ChatGPT做了在NLP几乎所有任务上的优劣势分析

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一句话总结

在NLP的7个代表性任务中的20个流行数据集上系统性的分析的zero-shot学习能力，最终得出在许多有利于推理能力的任务上表现良好（例如，算术推理），而在解决序列标注等特定任务时仍然有待提高。

论文：IS A - TASK ?

链接：

单位：南洋理工、亚马逊、上交、佐治亚理工、斯坦福

摘要

在参数规模进步的推动下，大型语言模型 (LLM) 已经证明能够执行各种自然语言处理 (NLP) 零样本任务，即无需对下游数据进行调整。

最近，的首次亮相引起了自然语言处理 (NLP) 社区的极大关注，因为它可以对人类输入产生高质量的响应，并根据后续对话自我纠正先前的错误。

然而，尚不清楚 是否可以作为一个通才模型，可以零样本地执行许多 NLP 任务。

在这项工作中，我们通过在涵盖 7 个代表性任务类别的 20 个流行 NLP 数据集上对其进行评估，对 的零样本学习能力进行了实证分析。

通过广泛的实证研究，我们证明了当前版本的 的有效性和局限性。

我们发现 在许多有利于推理能力的任务（例如，算术推理）上表现良好，但在解决序列标记等特定任务时仍然面临挑战。

我们还通过定性案例研究提供深入分析。

实验与分析

七大任务的输入格式：

主要发现和见解总结如下：

尽管 作为可以执行多项任务的通才模型显示出一定的能力，但它的性能通常比针对给定任务进行微调的模型差。

的卓越推理能力在算术推理任务中得到了经验证实。然而， 在常识、符号和逻辑推理任务中的表现通常不如 GPT-3.5，例如通过生成不确定的响应。

在支持推理能力的自然语言推理任务和问答（阅读理解）任务方面优于 GPT-3.5，例如确定文本对中的逻辑关系。具体来说， 更擅长处理与事实一致的文本（即，更擅长对蕴含而不是非蕴含进行分类）。

在对话任务方面优于 GPT-3.5。

生成更长的摘要，并且在摘要任务方面比 GPT-3.5 表现更差。然而，在零镜头指令中明确限制摘要长度会损害摘要质量，从而导致更差的性能。

尽管显示出作为通才模型的前景，但 和 GPT-3.5 在某些任务上都面临挑战，例如序列标记。

的情感分析能力接近 GPT-3.5。

结论

我们根据经验研究了 在涵盖代表性任务类别的大量多样化数据集上的零样本学习能力。

广泛的实验结果和分析证明了 在不同类型的 NLP 任务中的有效性和当前的局限性。

例如，作为一个强大的通才模型， 一方面擅长推理和对话任务；另一方面， 在解决序列标注等特定任务时仍面临挑战。

我们希望这项研究能够启发未来的工作，例如在 NLP 任务中利用 的推理和对话功能，以及解决通才模型在他们目前遇到的任务中的局限性。

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