Avaliando as limitações de modelos de geração de texto

Os limites dos modelos que geram texto não são claros, mas são importantes de se explorar. O que faz eles funcionarem bem ou mal? Este artigo se concentra em como os prompts influenciam as habilidades desses modelos. Introduzimos um método para estudar esses modelos usando dois tipos principais de Restrições: estruturais e estilísticas. Essas restrições ajudam a categorizar os prompts em grupos compreensíveis que podemos analisar.

Desenvolvemos vários prompts para testar diferentes restrições, usando o modelo GPT-3 como estudo de caso. Geramos Saídas para cada prompt para ver onde o modelo falha. Nosso método também foi testado em outros modelos, revelando desafios comuns na geração de texto.

O sucesso dos grandes modelos de linguagem (LLMs) mudou o campo das tarefas de linguagem natural, especialmente na geração de texto aberto. Existem muitas aplicações potenciais para essa geração de texto, incluindo responder perguntas, contar histórias e escrita criativa. No entanto, à medida que esses modelos se tornam mais comuns, entender suas incertezas e limites se torna crucial.

As avaliações atuais de geração de texto focam em aspectos gerais, como gramática e coerência, mas não consideram como os prompts afetam o Desempenho. Acreditamos que dividir a geração de texto em categorias de prompts específicas ajudará a esclarecer o que os modelos podem e não podem fazer.

Categorizar prompts por restrições revela como os modelos lidam com vários requisitos. Por exemplo, um prompt pedindo uma piada curta e engraçada sobre pesquisa combina várias restrições. O modelo precisa gerar algo que se encaixe nesses diferentes critérios. Nosso artigo avalia sistematicamente o desempenho do modelo com base nessas restrições estilísticas e estruturais.

Focamos nas restrições estilísticas porque elas aparecem com frequência em diferentes tipos de texto e podem ser desafiadoras para os modelos. As restrições estilísticas influenciam o tom, humor e estilo da saída, enquanto as restrições estruturais dizem respeito ao formato, comprimento e organização do texto.

Elaboramos prompts base para cada tipo de restrição e variamos eles para garantir uma análise completa. As saídas foram geradas usando o modelo GPT-3 por meio de uma interface acessível, e as avaliamos com base em critérios específicos.

Ao testar, vimos que o modelo muitas vezes tem dificuldades com prompts que contêm restrições estilísticas, especialmente quando humor ou ironia estão envolvidos. O modelo tem dificuldade em gerar texto que atenda aos requisitos de estilo e conteúdo.

Para as restrições estruturais, o modelo entendeu requisitos básicos como comprimento, mas frequentemente falhou em atendê-los com precisão. Por exemplo, quando pedimos para limitar a saída a um certo número de frases, o modelo frequentemente gerava mais ou menos do que o solicitado.

Modelos diferentes mostraram capacidades variadas, com modelos menores geralmente se saindo pior. A eficácia de nossas estratégias de mitigação mostra que adicionar contexto pode melhorar o desempenho, mas esses métodos não são perfeitos.

Destacamos várias áreas para pesquisa futura, como explorar tipos adicionais de restrições ou estudar requisitos implícitos que os usuários possam ter. Investigar como diferentes usuários abordam os prompts poderia ajudar a refinar nossa compreensão.

#Considerações Éticas

O uso de texto estilizado pode ter efeitos negativos, especialmente se for usado para criar conteúdo que pode ser prejudicial. É importante encontrar um equilíbrio entre a expressão criativa e a sensibilidade ao possível uso indevido.

Ler certos tipos de texto também pode ser angustiante para anotadores ou avaliadores. Diretrizes devem estar em vigor para proteger indivíduos da exposição a material prejudicial.

#Conclusão

Nossa análise fornece uma estrutura para avaliar quão bem os grandes modelos de linguagem geram texto aberto sob restrições específicas. Nossas descobertas destacam os desafios que esses modelos enfrentam e sugerem caminhos para futuros trabalhos na área. Compreender como os prompts interagem com as saídas dos modelos é crucial para melhorar e explicar o comportamento dos sistemas de geração de texto.