Unlocking the Potential of ChatGPT: A Comprehensive Exploration of its Applications, Advantages, Limitations, and Future Directions in Natural Language Processing

要約

【タイトル】自然言語処理におけるChatGPTの可能性の解放:アプリケーション、利点、制限、未来方向性に関する包括的調査

【要約】

– ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer)はOpenAIによって開発された自然言語処理のための大規模言語モデルであり、その人間らしい返答の生成、自然言語の理解、コンテキスト適応能力によって広く採用された。ChatGPTはチャットボット、コンテンツ生成、言語翻訳、個人的な推奨、さらには医療診断や治療においても成功を収めている。
– ChatGPTの利点は、その柔軟性と精度によって、自然言語処理において強力なツールであることにある。
– しかしながら、バイアスのある返答の生成、有害な言語パターンの延長になる可能性など、ChatGPTの制限も存在する。
– この論文は、ChatGPT、そのアプリケーション、利点、制限について包括的な概要を提供するとともに、現実世界のシナリオでこの堅牢なツールを使用する際の倫理的考慮の重要性を強調する。
– 最後に、この論文は、プロンプトエンジニアリング技術に関する洞察を提供することにより、人工知能がビジョンと自然言語処理領域に与える影響についての継続的な議論に貢献する。

要約(オリジナル)

Large language models have revolutionized the field of artificial intelligence and have been used in various applications. Among these models, ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer) has been developed by OpenAI, it stands out as a powerful tool that has been widely adopted. ChatGPT has been successfully applied in numerous areas, including chatbots, content generation, language translation, personalized recommendations, and even medical diagnosis and treatment. Its success in these applications can be attributed to its ability to generate human-like responses, understand natural language, and adapt to different contexts. Its versatility and accuracy make it a powerful tool for natural language processing (NLP). However, there are also limitations to ChatGPT, such as its tendency to produce biased responses and its potential to perpetuate harmful language patterns. This article provides a comprehensive overview of ChatGPT, its applications, advantages, and limitations. Additionally, the paper emphasizes the importance of ethical considerations when using this robust tool in real-world scenarios. Finally, This paper contributes to ongoing discussions surrounding artificial intelligence and its impact on vision and NLP domains by providing insights into prompt engineering techniques.

arxiv情報

著者 Walid Hariri
発行日 2023-04-12 20:54:09+00:00
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