核心概念
ChatGPTを使用した大規模言語モデル(LLMs)の性能評価と、OOD意図検出タスクにおける強みと課題を明らかにする。
摘要
この論文では、ChatGPTを使用して大規模言語モデル(LLMs)の性能を評価し、OOD意図検出に焦点を当てました。従来の識別モデルとの性能差を比較し、著しいパフォーマンスギャップがあることが明らかになりました。また、少数のインテントを持つタスクでは優れた結果を示す一方で、多数のインテントが関与するタスクでは苦戦しています。実証例の追加は一部改善が見られますが、さらなる向上余地があります。将来的な研究は、ドメイン特有の知識をモデルに組み込む方法や、INDからOODへの知識移行方法に焦点を当てることが推奨されています。
統計資料
ChatGPTはIND分類で優れた結果を示すが、OODサンプル検出で苦戦している。
FSD-LLMは限定的な改善しか達成していない。
ChatGPTは少数のインテントで正確な判断を下す能力に優れているが、ラベル意味の混乱時に苦戦する。
引述
"ChatGPT excels in handling tasks with a small number of intents but struggles with tasks involving a large number of intents."
"While incorporating demonstration examples shows some improvements, there is still considerable room for enhancement."
"Future research can focus on improving large-scale models for OOD tasks by incorporating domain-specific knowledge into the models and how to learn transfer relationship from OOD detection."