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 _推理

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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：ISA -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。
【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】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。

文章插图
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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