(Chat)GPT vs BERT: Semantic Change Detection Study

Core Concepts

(Chat)GPT performs worse than BERT in detecting short-term semantic changes but slightly lower in long-term changes.

Abstract

自然言語処理の世界では、BERTや(Chat)GPTなどのTransformerベースの言語モデルが、開かれた研究問題を解決する力を持つレキシカルなスーパーヒーローとして浮上しています。本論文では、時間的な問題である意味の変化に焦点を当て、Word-in-Context（WiC）タスクの二つの時系列拡張であるTempoWiCとHistoWiCの能力を評価します。具体的には、現在最先端の意味変化モデリングに立ちはだかるBERTと比較して、新しい技術であるChatGPT（およびGPT）3.5の潜在能力を調査します。実験結果は、ChatGPTが基礎となるGPTバージョンよりも明らかに性能が低いことを示しています。さらに、結果はChatGPTが長期的な変化を検出する際にBERTよりわずかに性能が低く、短期的な変化を検出する際には大幅に性能が低いことを示しています。

Stats

ChatGPTはTempoWiCで0.551〜0.689、HistoWiCで0.552〜0.765の性能範囲を示す。
BERTはTempoWiCで最終層で0.750〜0.743、HistoWiCでは中間層から最終層まで性能が向上し後半層では減少する。

Quotes

"Our results indicate that ChatGPT performs significantly worse than the foundational GPT version."
"Furthermore, our results demonstrate that ChatGPT achieves slightly lower performance than BERT in detecting long-term changes but performs significantly worse in detecting short-term changes."

Key Insights Distilled From

(Chat)GPT v BERT

by Francesco Pe... at arxiv.org 03-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.14040.pdf

Deeper Inquiries

ChatGPTは短期的な意味変化を検出する際にBERTよりも劣っている一方、長期的な変化を検出する際にわずかに劣っていることが示されました。この違いはどのような要因から生じている可能性がありますか？

(Chat)GPTとBERTの性能差異が短期的および長期的な意味変化の検出タスクで観察された背景には複数の要因が考えられます。まず、ChatGPTは自然言語生成モデルであり、会話形式や文脈理解に特化しています。一方、BERTは事前学習済みの言語モデルであり、単語や文章間の関係性を理解しやすく訓練されています。
ChatGPTが長期的な変化を検出する際に若干優れている理由として、歴史的テキスト内で発生した意味変化や新しい用法を把握する能力が挙げられます。ChatGPTはコンテキストからパターンを学習し、通常パターンから逸脱したもの（つまり意味変化）を識別する可能性があるためです。
一方で、ChatGPTが短期的な変化ではBERTよりも劣った結果となった原因としては、Twitter等社会メディア特有の略語や表現方法など動的かつ迅速に変わる言語使用例への適応不足が挙げられます。これら急速かつ多様な表現形式に対応しきれず精度低下した可能性も考えられます。