要約
大規模言語モデル (LLM) は、質問応答および会話エージェントの分野における画期的なイノベーションとして登場しました。
これらのモデルは、Transformers などのさまざまな深層学習アーキテクチャを活用し、指定されたクエリに基づいて文を予測するために膨大なコーパスでトレーニングされます。
これらの LLM の中でも、OpenAI によって開発された ChatGPT は、エッセイや伝記の作成から複雑な数学的積分の解決に至るまで、さまざまな問題領域に人工知能 (AI) を活用して取り組むことで新時代の到来を告げました。
ChatGPT によって実現される多用途のアプリケーションは、ユーザーに計り知れない価値を提供します。
ただし、ChatGPT の出力のパフォーマンスを評価することは、特にクエリの正確さに関する明確な客観的基準が欠如しているシナリオでは、課題が生じます。
たとえば、数学の問題など、明確に定義されたクローズドエンドの質問に対する解決策の評価とは対照的に、生成されたエッセイの品質を評価するのは困難であり、手作業に大きく依存します。
この研究論文では、プログラミングの問題を解決する際の ChatGPT の有効性を詳しく調査し、時間とメモリの複雑さの観点からその解決策の正確さと効率性の両方を検証します。
この調査では、71.875\% という称賛に値する全体的な成功率が明らかになりました。これは、Leetcode に存在するすべてのテスト ケースを正常に満たす、ChatGPT が正しい解決策を提供できた問題の割合を示しています。
構造化された問題に強みを発揮し、成功率と問題の受け入れ率の間に直線的な相関関係を示します。
ただし、フィードバックに基づいてソリューションを改善するのに苦労しており、デバッグ タスクの潜在的な欠点が指摘されています。
これらの調査結果は、ChatGPT の機能と改善の余地をコンパクトかつ洞察力に富んだ形で垣間見ることができます。
要約(オリジナル)
Large-scale language models (LLMs) have emerged as a groundbreaking innovation in the realm of question-answering and conversational agents. These models, leveraging different deep learning architectures such as Transformers, are trained on vast corpora to predict sentences based on given queries. Among these LLMs, ChatGPT, developed by OpenAI, has ushered in a new era by utilizing artificial intelligence (AI) to tackle diverse problem domains, ranging from composing essays and biographies to solving intricate mathematical integrals. The versatile applications enabled by ChatGPT offer immense value to users. However, assessing the performance of ChatGPT’s output poses a challenge, particularly in scenarios where queries lack clear objective criteria for correctness. For instance, evaluating the quality of generated essays becomes arduous and relies heavily on manual labor, in stark contrast to evaluating solutions to well-defined, closed-ended questions such as mathematical problems. This research paper delves into the efficacy of ChatGPT in solving programming problems, examining both the correctness and the efficiency of its solution in terms of time and memory complexity. The research reveals a commendable overall success rate of 71.875\%, denoting the proportion of problems for which ChatGPT was able to provide correct solutions that successfully satisfied all the test cases present in Leetcode. It exhibits strengths in structured problems and shows a linear correlation between its success rate and problem acceptance rates. However, it struggles to improve solutions based on feedback, pointing to potential shortcomings in debugging tasks. These findings provide a compact yet insightful glimpse into ChatGPT’s capabilities and areas for improvement.
arxiv情報
| 著者 | Fardin Ahsan Sakib,Saadat Hasan Khan,A. H. M. Rezaul Karim |
| 発行日 | 2023-07-17 06:06:58+00:00 |
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