Does Correction Remain A Problem For Large Language Models?

要約

GPT などの大規模な言語モデルが自然言語処理 (NLP) の機能を進化させ続けるにつれて、「修正の問題はまだ残っているのか?」という疑問が生じます。
この論文では、2 つの実験を行うことにより、大規模な言語モデルのコンテキストにおける修正の役割を調査します。
最初の実験は、スタンドアロン タスクとしての訂正に焦点を当てており、エラー訂正に GPT のようなモデルを使用した少数ショット学習手法を採用しています。
2 番目の実験では、他の NLP タスクの準備タスクとしての修正の概念を調査し、大規模な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、適切に実行できるかどうかを調べます。
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修正の重要性と、さまざまな NLP アプリケーションへのその影響を明らかにすることを目指しています。

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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