AI品質保証におけるChatGPTベース感情分析の安定性解析【JST・京大機械翻訳】

Ouyang Tinghui; MaungMaung AprilPyone; Konishi Koichi; Seo Yoshiki; Echizen Isao

プレプリント

J-GLOBAL ID：202402202492223752 整理番号：24P0012782

AI品質保証におけるChatGPTベース感情分析の安定性解析【JST・京大機械翻訳】

Stability Analysis of ChatGPT-based Sentiment Analysis in AI Quality Assurance

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発行年： 2024年01月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2024年01月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント言語：英語 (EN)

大きなAIモデルの時代において,複雑なアーキテクチャと広大なパラメータは,効果的なAI品質管理(AIQM),例えば,大きな言語モデル(LLM)のための実質的な課題を提示する。本論文は,特定のLLMベースのAI製品-aChatGPTベースの感情分析システムの品質保証を調査することに焦点を合わせる。研究は,ChatGPTに基づく膨張性AIモデルの操作とロバスト性の両方に関連した安定性問題を検討した。感情解析のためのベンチマークデータセットを用いて実験解析を行った。結果は,構築したChatGPTベースの感情分析システムが不確実性を示し,それは様々な操作因子に起因することを明らかにした。また,このシステムはロバスト性を含む従来の小さなテキスト攻撃を扱う際に安定性問題を示すことを実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 音声処理

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