评估大型语言模型对讽刺理解的能力
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究关注大型语言模型(LLMs)在讽刺理解方面的不足,指出现有模型在这一领域的表现远低于最新的预训练语言模型(PLMs)。研究发现,尽管GPT-4在多种提示方法中表现优异,整体上仍需对LLMs进行显著改进,以增强其对人类讽刺的理解能力。
本研究测试了生成预训练转换器(GPT)模型在检测自然语言中的讽刺的应用。结果显示,精调的GPT-3模型在准确性和F1-score方面表现优于之前的模型。零-shot情况下,GPT-4模型的准确性和F1-score较低。每个版本的模型性能可能会有所改善或恶化,需要重新评估性能。