Does Correction Remain An Problem For Large Language Models?

要約

GPTのような大規模言語モデルが自然言語処理(NLP)の機能を進歩させ続ける中、訂正の問題はまだ残っているのだろうかという疑問が生じる。本稿では、2つの実験を行うことで、大規模言語モデルの文脈における補正の役割を調査する。最初の実験では、単独タスクとしての訂正に焦点を当て、エラー訂正のためにGPTのようなモデルを用いた少数ショット学習技術を採用する。2つ目の実験では、他のNLPタスクの準備タスクとしての補正の概念を探求し、大規模言語モデルが一定レベルのノイズやエラーを含むテキストを許容し、適切に処理できるかどうかを検証する。これらの実験に取り組むことで、大規模言語モデルの時代における訂正の意義と、様々な自然言語処理アプリケーションに対するその影響に光を当てることを目指す。

要約(オリジナル)

As large language models, such as GPT, continue to advance the capabilities of natural language processing (NLP), the question arises: does the problem of correction still persist? This paper investigates the role of correction in the context of large language models by conducting two experiments. The first experiment focuses on correction as a standalone task, employing few-shot learning techniques with GPT-like models for error correction. The second experiment explores the notion of correction as a preparatory task for other NLP tasks, examining whether large language models can tolerate and perform adequately on texts containing certain levels of noise or errors. By addressing these experiments, we aim to shed light on the significance of correction in the era of large language models and its implications for various NLP applications.

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