Conceitos Básicos
ChatGPTは単語順序を考慮して推論するが、単語順序とレキシカル意味の冗長性については支持または否定できない。
Resumo
この論文では、単語順序の重要性に焦点を当て、ChatGPTを使用して実験的な研究を行っています。具体的には、4つの異なるデータセットを選択し、並べ替えタスクと継続生成タスクを設計して実施しました。実験結果は、ChatGPTが単語順序を考慮して推論することを示唆しています。さらに、異なるタスクが単語順序に異なる要件を示すことが重要であり、将来的にさまざまなデータセットタイプを含める必要があることも強調されています。
1. Introduction
- 単語順序は自然言語処理における基本的な概念であり、以前の研究ではその影響を探求してきた。
- 現存する仕事では、単語順序の変更によって下流タスクのパフォーマンスがわずかに低下することが示されている。
2. Related Work
- 単語順序は自然言語処理における重要な側面であり、多くの研究がその影響を探究してきた。
3. Experimental Analysis
- ChatGPTは推論時に単語順序情報を考慮することが確認された。
- 異なるデータセットや混乱戦略ごとに実験結果が分析された。
Estatísticas
Sinha et al. (2021a)は、「Masked language modeling and the distributional hypothesis: Order word matters pre-training for little」と述べている。
Papadimitriou et al. (2022)は、「When classifying grammatical role, BERT doesn’t care about word order... except when it matters」と主張している。
Citações
「Determining whether or not order is considered for a particular task is largely an experimental, empirical endeavor」 - Hessel and Schofield (2021)