ChatGPT 无法支持哪些任务？

三个要点
✔️ ChatGPT 被证明是一个强大的通用模型，可用于各种自然语言处理任务，尤其擅长推理和对话任务。
✔️ 人们注意到，它在某些任务（如序列标记）中仍面临挑战，并不完美。
✔️ ChatGPT 是一个不断发展的通用语言处理工具，有可能在未来的研究中提高推理和对话能力。

Is ChatGPT a General-Purpose Natural Language Processing Task Solver?
written by Chengwei Qin, Aston Zhang, Zhuosheng Zhang, Jiaao Chen, Michihiro Yasunaga, Diyi Yang
(Submitted on 8 Feb 2023 (v1), revised 15 Feb 2023 (this version, v2), latest version 19 Nov 2023 (v3))
Comments: Published on arxiv.
Subjects:  Computation and Language (cs.CL); Artificial Intelligence (cs.AI)

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概述

本文表明，大型语言模型 ChatGPT 可以在首次看到的数据上执行各种自然语言处理任务。具体来说，它强调了 ChatGPT 2 可以对人类输入生成出色的回复，并自动纠正以前的错误。不过，目前还不能确定 ChatGPT 是一个多么通用的模型。本研究在 20 个流行的自然语言处理数据集上对 ChatGPT 进行了评估，并分析了它的零点学习能力。

结果表明，虽然 ChatGPT 在许多任务中表现良好，但在某些任务中仍面临挑战。例如，据报道，它在算术推理等与推理相关的任务上表现良好，但在序列标记等某些任务上却举步维艰。本文进一步通过具体案例研究进行了分析。

导言

本文是对大型语言模型 ChatGPT 的研究，该模型已被证明能够应对新任务，即适当问题能力和零点学习。不过，我们也注意到，目前的模型还不够完善，在某些任务中仍存在挑战。

ChatGPT 采用强化学习方法进行训练，可以对人类输入做出高质量的响应。不过，与其他模型相比，它在某些任务上的表现可能较差。例如，它在算术推理等推理任务中表现出色，但在常识逻辑推理和某些任务（如数组标记）中却面临挑战。

简而言之，ChatGPT 可以执行一定量的通用任务，但还不能被认为是一个完全通用的语言模型。研究人员的目标是详细研究 ChatGPT 的性能和局限性，为未来的改进寻找线索。

相关研究

研究重点是 ChatGPT 的零点学习能力，特别是其在推理和经典自然语言处理任务中的表现。此外，它还介绍了三个研究领域的背景情况：大规模语言模型（LLM）、零点学习和思维链提示。

对于大规模语言模型（LLM），最新的研究已经开发出了参数数量巨大的模型，这些模型在复杂任务中表现出色。除了模型大小和训练方法外，监督学习和人工反馈也有助于提高性能。

零点学习（Zero-shot learning）是一种技术，通过这种技术，模型可以在不使用标注训练示例的情况下学会处理新任务。现代语言模型已经成功地做到了这一点，ChatGPT 就是一个例子。本研究调查了 ChatGPT 在零点学习中的表现。

关于思维链提示，介绍了一种诱导模型生成中间推理步骤的方法。有人认为，这可以使模型在处理更复杂的任务时表现得更好。最近的研究主要集中在如何结合视觉特征和改进人工协同工作。

总之，这项研究为 ChatGPT 的语言处理能力提供了新的见解，并探索了大规模语言建模和零点学习方面的进展。

方法论

本节将介绍一种用于比较 ChatGPT 和 GPT-3.5 的零点学习性能的方法。基本上，我们要考察的是模型在不同任务中对给定任务指令和测试问题的学习效果。

ChatGPT 和 GPT-3.5 采用相同的 GPT（生成式预训练变换器）基本架构，但也有一些重要的不同之处需要补充。

1. 设计目标
   ChatGPT 是一个专注于交互任务的模型。
   GPT-3.5 是一个专注于一般语言生成任务的模型。它适用于各种任务，包括对话、句子生成和问题解答。
2. 训练数据
   ChatGPT 根据对话数据集进行微调。
   GPT-3.5 使用常见的自然语言数据集（如大型网络语料库）进行训练。它基于常识而非对话。
3. 性能和预期用途
   ChatGPT 主要适用于对话和问题解答等交互任务。
   GPT-3.5 适用于更广泛的任务，可用于各种自然语言处理任务，如句子生成、句子总结、句子翻译和问题解答。
   简而言之，ChatGPT 适用于对话，而 GPT-3.5 则适用于一般的语言生成任务。使用哪一个取决于任务的性质和目的。

具体来说，即在给定任务指令（P）和测试问题（X）的情况下，模型（f）应根据任务指令生成目标文本（Y）。例如，在情感分析任务中，模型被指示将给定文本标注为正面或负面，并预期输出准确的情感。

除此之外，还引入了两阶段提示技术。在第一阶段，采用 "逐步思考 "的指令，而在第二阶段，提供新的输入（P1），利用自我生成的理由（R）推导出最终答案。这样可以完成更复杂的任务。

最后要强调的是，每次创建新查询时，ChatGPT 中的对话都会被清除，以避免之前样本的影响。

试验

论文介绍了 ChatGPT 和 GPT-3.5 在不同任务中的表现，使用了 20 个不同的数据集，每个数据集对应不同的任务。具体任务包括推理、自然语言推理、问题解答、对话、总结、独特表达的识别和情感分析。

在这些数据集中，有四类推理任务--算术推理、常识推理、符号推理和逻辑推理--每个数据集的信息汇总如表 1 所示。实验比较了 ChatGPT 和 GPT-3.5 对这些任务的适用程度。

此外，还提供了表格和数字，显示了不同模型在不使用 CoT（思维链）和使用 CoT（思维链）情况下的准确性。通过这些实验结果，我们将 ChatGPT 和 GPT-3.5 的性能与各种流行技术和模型变体进行了比较，以评估孰优孰劣。

结果

评估 ChatGPT 和 GPT-3.5 性能的实验表明，对于不同类型的自然语言处理任务，ChatGPT 的性能在某些情况下优于或劣于 GPT-3.5。

在算术推理中，ChatGPT 的表现优于 GPT-3.5，显示出强大的算术推理性能，尤其是在没有 CoT（思维链）的数据集上。另一方面，在常识推理任务中，ChatGPT 的表现不如 GPT-3.5，这可能是由于模型大小缩放和缺乏背景知识造成的。

在自然语言推理中，ChatGPT 在零镜头设置下的表现优于 GPT-3.5，显示出其在句子关系推理方面的卓越能力。在问题解答任务中，ChatGPT 的表现也优于 GPT-3.5，这表明它具有优先推理功能的能力。

在对话中，ChatGPT 的表现明显优于 GPT-3.5，这表明它可以在不添加无关信息的情况下更有效地推理给定上下文。然而，在摘要任务中，ChatGPT 的表现却不如 GPT-3.5，原因是它无法控制输出的长度。

在情感分析中，ChatGPT 的表现不如 GPT-3.5，特别是在正面数据中，表现不平衡。这些结果表明，ChatGPT 在某些任务上更胜一筹，而在其他任务上还有改进的余地。

ChatGPT 和微调全套或少量镜头

表 12 比较了 ChatGPT 和以前的微调方法的性能。在大多数情况下，ChatGPT 的性能比以前的微调方法差，这表明 ChatGPT 还不是一个完美的通用语言处理工具。这意味着它并不是在所有任务中都表现出色，这表明它还有改进的余地。

结论

在这项研究中，我们尝试了多种自然语言处理任务来测试 ChatGPT 的能力；结果表明 ChatGPT 是一个强大的通用模型，可以处理多种任务，但在某些任务中仍面临挑战。例如，虽然 ChatGPT 在推理和对话任务中表现出色，但在应对序列标记等特定挑战时却举步维艰。

总之，ChatGPT 是一款不断发展的通用语言处理工具，在未来的研究中还有可能进一步提高其推理和交互能力。然而，它还不够完美，这表明它在某些任务中存在局限性。这为今后的研究提供了建议，也为 ChatGPT 的潜在应用范围提供了线索。

我个人认为，虽然 ChatGPT 在日常语言理解和互动方面功能强大，但在某些问题上仍有改进的余地。让我们继续关注 ChatGPT 未来的发展。

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