ChatGPT が対応できないタスクとは？

ChatGPT 2024年01月26日

3つの要点
✔️ ChatGPTは多様な自然言語処理タスクにおいて強力な汎用モデルであり、特に推論や対話のタスクにおいて優れていることが示されました。
✔️ 特定のタスク（例: シーケンスのタグ付け）においてはまだ課題が残り、完璧ではないことが指摘されています。
✔️ ChatGPTは進化しつつある汎用言語処理ツールであり、今後の研究で推論力や対話機能を向上させる可能性があります。

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)

code：

本記事で使用している画像は論文中のもの、紹介スライドのもの、またはそれを参考に作成したものを使用しております。

概要

この論文は、大きな言語モデルであるChatGPTが、さまざまな自然言語処理のタスクを初めて見るデータでも実行できることを示しています。具体的には、ChatGPT 2が人間の入力に対して優れた返答を生成し、以前の誤りを自動修正できることが注目されました。しかし、まだChatGPTがどれほど汎用的なモデルであるかは不確かです。この研究では、ChatGPTを20の一般的な自然言語処理データセットで評価し、そのゼロショット学習能力を分析しています。

結果として、ChatGPTは多くのタスクで良好に機能する一方で、特定のタスクにはまだ課題が残ることが示されました。例えば、算術推論などの推論に関連するタスクではうまく動作するが、シーケンスのタグ付けなどの特定のタスクには苦労しているとされています。論文はさらに、具体的なケーススタディを通じて分析を提供しています。

導入

この論文は、大きな言語モデルであるChatGPTについての研究で、適切な質問に対する能力やゼロショット学習と呼ばれる、新しいタスクにも対応できることが示されています。ただし、現在のモデルはまだ完璧ではなく、特定のタスクにおいては課題が残っていることが指摘されています。

ChatGPTは、強化学習を使用してトレーニングされ、人間の入力に対して高品質な応答を生成することができます。ただし、他のモデルと比較して、特定のタスクにおいては性能が劣ることもあります。例えば、算術推論などの推論タスクでは優れた性能を発揮しますが、常識的な論理的な推論や特定のタスク（例:配列のタグ付け）では課題に直面しています。

要するに、ChatGPTは汎用的なタスクを一定程度こなすことができますが、まだ完全に汎用的な言語モデルとはいえないとされています。研究者たちは、ChatGPTの性能や限界を詳細に調査し、今後の改善のための手がかりを見つけることを目指しています。

方法論

ここでは、ChatGPTとGPT-3.5のゼロショット学習の性能を比較するための方法について説明します。基本的に、さまざまなタスクにおいて、与えられたタスク指示とテスト問題に対してモデルがどれくらいうまく学習できるかを調べています。

ChatGPTとGPT-3.5は、同じ基本的なGPT（Generative Pre-trained Transformer）アーキテクチャを共有していますが、いくつかの重要な違いについて補足しておきます。

設計目的
ChatGPTは、対話型のタスクに特化したモデルです。ユーザーとの対話に適したように微調整され、コンテキストを理解しやすくするように設計されています。
GPT-3.5は、より一般的な言語生成タスクに焦点を当てたモデルです。対話だけでなく、文章の生成や質問応答など、広範なタスクに対応できるよう設計されています。
トレーニングデータ
ChatGPTは、対話データセットに基づいて微調整されています。このデータは、ユーザーとの対話の特性を学習するのに役立ちます。
GPT-3.5は、一般的な自然言語データセット（大規模なWebコーパスなど）を使用してトレーニングされています。対話よりも一般的な知識に基づいています。
性能と利用目的
ChatGPTは、主に対話や質問応答などの対話型のタスクに適しています。ユーザーとの自然な対話を行うことができます。
GPT-3.5 はより広範なタスクに適しており、文章生成、文章の要約、文章の翻訳、質問応答など、多岐にわたる自然言語処理タスクに利用できます。
要するに、ChatGPTは対話に特化しており、GPT-3.5は一般的な言語生成タスクに対応しています。どちらを使用するかは、タスクの性質や目的によります。

具体的な方法として、タスク指示（P）とテスト問題（X）が与えられたときに、モデル（f）がそれに基づいて目標のテキスト（Y）を生成することを期待すると述べられています。例えば、感情分析タスクの場合、モデルは与えられたテキストに対してポジティブまたはネガティブのラベルを付けるように指示され、正確な感情を出力することが期待されます。

これに加えて、2段階のプロンプト手法が紹介されています。最初の段階では、「ステップバイステップで考えてみましょう」という指示が採用され、第2段階では自己生成された根拠（R）を使用して最終的な答えを導くための新しい入力（P1）が与えられます。これにより、より複雑なタスクに対応できるようになります。

最後に、新しいクエリが作成されるたびに以前のサンプルの影響を避けるために、ChatGPTでの会話がクリアされることが強調されています。

実験

この論文では、ChatGPTとGPT-3.5がさまざまなタスクでどれくらいうまく機能するかを調査する実験について説明されています。20の異なるデータセットを使用し、それぞれ異なるタスクに対応しています。具体的なタスクには推論、自然言語推論、質問応答、対話、要約、固有表現認識、感情分析などが含まれます。

これらのデータセットの中には、算術推論、常識推論、記号推論、論理推論といった4つの推論タスクのカテゴリがあり、それぞれのデータセットの情報が表1にまとめられています。実験では、ChatGPTとGPT-3.5がこれらのタスクにどれだけ適しているかを比較します。

また、CoT（思考連鎖）なしとCoTありの異なるモデルの精度を示す表や図も提供されています。これらの実験結果を通じて、ChatGPTとGPT-3.5の性能をさまざまな一般的な技術やモデルバリアントと比較し、どれが優れているかを評価しています。

結果

ChatGPTとGPT-3.5の性能を評価する実験が行なった結果、異なる種類の自然言語処理タスクに対して、ChatGPTのパフォーマンスがGPT-3.5を上回る場合もあれば、劣る場合もありました。

算術推論では、ChatGPTがGPT-3.5を上回り、特にCoT（思考連鎖）なしのデータセットで強力な算術推理能力を示しました。一方で、常識的な推論タスクではChatGPTの性能がGPT-3.5よりも悪く、これがモデルサイズのスケーリングや背景知識の不足による可能性が示唆されました。

自然言語推論では、ChatGPTがゼロショット設定でGPT-3.5を上回り、文章の関係を推論する優れた機能を示しました。質問応答タスクでもChatGPTがGPT-3.5を上回り、推論機能を優先する能力を示しています。

対話ではChatGPTがGPT-3.5を大幅に上回り、無関係な情報を追加することなく指定されたコンテキストについてより効果的に推論できることが示されました。しかし、要約タスクではChatGPTがGPT-3.5を下回り、出力の長さを制御していないことが原因とされました。

感情分析では、ChatGPTの性能がGPT-3.5よりも低く、特にポジティブなデータにおいてパフォーマンスの不均衡が見られました。これらの結果から、ChatGPTが特定のタスクで優れている一方で、他のタスクでは改善の余地があることが示唆されています。

ChatGPT とフルセットまたは少数ショットの微調整

表12では、ChatGPTと以前の微調整方法との性能比較が行われています。ほとんどの場合、ChatGPTは以前の微調整方法よりも性能が低く、ChatGPTがまだ完璧な汎用言語処理ツールではないことが示されています。つまり、すべてのタスクにおいて優れるわけではなく、改善の余地があることが示唆されています。

結論

この研究では、ChatGPTの能力を検証するためにさまざまな自然言語処理タスクに挑戦しました。ChatGPTは多様なタスクで強力な汎用モデルであることが示されましたが、特定のタスクにはまだ課題が残っています。例えば、推論や対話のタスクにおいては優れている一方で、シーケンスのタグ付けなどの特定の課題には苦労しています。

結論として、ChatGPTは進化しつつある汎用言語処理ツールであり、今後の研究でその推論力や対話機能をさらに向上させる可能性があります。しかし、まだ完璧ではなく、特定のタスクにおいては限界があることが示唆されています。これは今後の研究に向けた示唆となり、ChatGPTの潜在的な応用範囲を広げる手がかりとなります。

個人的には、ChatGPTが日常的な言語理解や対話において強力である一方、特定の課題においては改善の余地があることが理解されるべきだと考えます。今後も、ChatGPTの進化に注目していきましょう。