生成AIを用いてGPT-3の論文「Language Models are Few-Shot Learners (2020)」を読んでみた

Last updated at 2024-10-05Posted at 2024-09-22

はじめに

生成AIを用いてGPT-3の論文「Language Models are Few-Shot Learners (2020)」の内容を(なるべく)把握してみました。(生成AIが)論文の記載内容を始めから最後まで読んで、実際にどのような記載があるのかを把握します。

(論文の分かりやすい解説記事は見るのですが、実際の論文までチェックしないので、生成AIを使って内容を把握してみました。)

GPT-3の事前学習アプローチは、基本的に[RWC+19]=GPT-2の論文に基づいており、GPT-2から、モデルサイズ、データセットのサイズと多様性、トレーニング期間を拡大し、修正された初期化、事前に正規化、リバーシブルトークナイゼーション[RWC+19]、スパースアテンション[CGRS19]を取り入れたモデルを使用していることが分かりました。
また、今後の研究では、双方向モデルの導入や、自己監督学習の目標を人間から学ぶ手法、強化学習による微調整、画像などの他のモダリティを追加することが提案されていることが分かりました。
(その他、末尾の「分かったこと」章を参照)

以降で、ChatGPTに聞いてみた例を記載します。

他例: 同類の方法を使って読んでみた結果

対象の論文

論文: (GPT-3に関する論文)

[2005.14165] Language Models are Few-Shot Learners
https://arxiv.org/abs/2005.14165
(PDF: https://arxiv.org/pdf/2005.14165)

質問時の各章節の区切り部分

論文の中にある各章節を、下記のように区切って、部分毎に生成AIに内容を質問していきます。

Abstract
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1 Introduction
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1 Introduction (続き)
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2 Approach
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2.1 Model and Architectures
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2.2 Training Dataset
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2.3 Training Process
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2.4 Evaluation
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3 Results
(3章の詳細部分は省略)
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4 Measuring and Preventing Memorization Of Benchmarks
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4 Measuring and Preventing Memorization Of Benchmarks (続き)
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5 Limitations
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6 Broader Impacts
6.1 Misuse of Language Models
6.1.1 Potential Misuse Applications
6.1.2 Threat Actor Analysis
6.1.3 External Incentive Structures
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6.2 Fairness, Bias, and Representation
6.2.1 Gender
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6.2.2 Race
6.2.3 Religion
6.2.4 Future Bias and Fairness Challenges
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6.3 Energy Usage
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7 Related Work
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8 Conclusion

生成AIへの質問方法

生成AIを活用して、知りたい記事・論文の1節分(適度な長さ)のテキストをコピー＆ペーストして、その下に質問内容を「①～ ②～ …」と番号付きで書いて、生成AIに渡せば、全質問に一発で的確に回答してくれるので、非常に良好でした。記事全体を読む必要なく、知りたい点の情報だけを収集できます。

生成AIへの質問例:

(論文・記事の各章節を貼り付け)

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載)
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法があれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)

続けて下記の質問に追加で回答下さい:
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(必ず正しく数値を抜き取る事、|数値|説明|の表へ)
⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|の表へ)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)

※回答が長くなりそうな場合は、適宜、分けて質問: ①②③④⑤、⑥⑦⑧⑨⑩
※その他、不明点があれば、適宜、追加で質問。

質問内容は、記事・論文を読んでいていつも知りたいと思う点(改良点・工夫点・テクニック・メカニズムの解明)にしています。また、表で比較した方が素早く把握できるので、可能であれば記事を表に変換するようにしています。

論文・記事を貼り付けるテキストの長さは、1節分程度の量にとどめた方が、良い回答が得られました。生成AIの回答の文量が多くなってくると、回答が長くなり過ぎないように、生成AIが勝手に(適度に)端折り始めてしまい、重要な点が回答から抜けてしまう可能性が高くなります。

事前知識

機械学習についてある程度知っていないと、生成AIに質問しても、その回答内容だけでは理解できないと思います。生成AIの回答は、論文の内容をあまり変えずに、要点をそのまま掻い摘んで回答するような形になっています。

GPT-3についての分かりやすい解説記事(下記)等を事前にチェックして、中核部分の内容をあらかじめ分かっていると、理解しやすいと思います。生成AIは実際の細かい処理方法自体を分かりやすく説明してはくれない傾向があります。

注意点

論文のテキスト内容だけを貼り付けて、生成AIに質問しています。論文の中の図・表の部分は貼り付けていません。図・表の内容は生成AIの回答には含まれず、別途論文を見る必要があります。

以降で、生成AIの回答内容が読みにくい・分かりづらい場合は、論文の本文でも同じように書かれてあり、論文の本文を読んでも同じように分かりづらいことが多くあります。論文では、既存研究等があるため、多くの説明を省略・一言だけサラッと書かれてある等、同種の研究に取り組む人でなければ、なかなか全容の理解に辿りつくのは難しい側面があります。この点は、生成AIの回答性能が悪いのではなく、論文という性質上、生じるものと考えています。

生成AIに質問

以降で、ChatGPTに実際に聞いてみた例を記載します。

生成AIへの質問＆回答の全容

生成AIへの質問＆回答の全容・詳細:

Abstract

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) Abstract Recent work has demonstrated substantial gains on many NLP tasks and benchmarks by pre-training on a large corpus of text followed by fine-tuning on a specific task. While typically task-agnostic in architecture, this method still requires task-specific fine-tuning datasets of thousands or tens of thousands of examples. By contrast, humans can generally perform a new language task from only a few examples or from simple instructions – something which current NLP systems still largely struggle to do. Here we show that scaling up language models greatly improves task-agnostic, few-shot performance, sometimes even reaching competitiveness with prior state-of-the-art fine- tuning approaches. Specifically, we train GPT-3, an autoregressive language model with 175 billion parameters, 10x more than any previous non-sparse language model, and test its performance in the few-shot setting. For all tasks, GPT-3 is applied without any gradient updates or fine-tuning, with tasks and few-shot demonstrations specified purely via text interaction with the model. GPT-3 achieves strong performance on many NLP datasets, including translation, question-answering, and cloze tasks, as well as several tasks that require on-the-fly reasoning or domain adaptation, such as unscrambling words, using a novel word in a sentence, or performing 3-digit arithmetic. At the same time, we also identify some datasets where GPT-3’s few-shot learning still struggles, as well as some datasets where GPT-3 faces methodological issues related to training on large web corpora. Finally, we find that GPT-3 can generate samples of news articles which human evaluators have difficulty distinguishing from articles written by humans. We discuss broader societal impacts of this finding and of GPT-3 in general.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載、対応する図/表番号があれば記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載)
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法の適用であれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?
この部分では、GPT-3と呼ばれる大規模な事前学習された言語モデルを用いて、少数ショット学習における性能向上を検証した結果が記載されている。特に、GPT-3はタスクに特化したファインチューニングを必要とせず、事前学習のみで高いパフォーマンスを示すことが強調されている。

要旨

大規模な言語モデルを事前学習し、特定のタスクに依存しない少数ショット学習の性能を大幅に改善することを示した。
GPT-3は1750億パラメータを持ち、従来の言語モデルより10倍大規模である。
GPT-3はファインチューニングや勾配更新を行わず、タスクはテキストベースのインタラクションで指定するだけで実行可能である。
翻訳、質問応答、Clozeタスク、リアルタイムの推論やドメイン適応が必要なタスク（例: 単語の並べ替え、新しい単語を使った文作成、3桁の算術など）において強力な性能を示す。
ただし、一部のデータセットでは少数ショット学習に課題が残り、大規模なウェブコーパスでの学習に関連した問題も確認された。
GPT-3は人間が書いた記事と区別が難しいニュース記事の生成も可能であり、その社会的影響についても議論している。

②具体的な処理方法の記載
GPT-3は、1750億パラメータを持つ自己回帰型の言語モデルであり、事前学習のために大量のテキストコーパスを使用して訓練されている。タスクの実行には、テキストインターフェースを介して指示やデモを与え、少数の例だけでモデルがタスクを実行する。ファインチューニングや勾配更新は行われず、モデルは事前に学習した知識のみに基づいて推論を行う。

③改良点・工夫点・テクニック等の記載
GPT-3の主な改良点は、その規模の拡大である。従来の非スパース言語モデルより10倍多いパラメータ数を持ち、これにより、タスク固有のファインチューニングなしで少数ショット学習を成功させることが可能となっている。また、勾配更新を行わず、テキストを介したインタラクションのみでタスクに対応する点も特徴的な工夫である。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載
モデルのパラメータを大幅に増やすことで、事前学習された知識の一般化能力が向上し、少数の例や指示からタスクを遂行できるようになると考えられる。具体的には、パラメータ数が増えることで、より複雑なパターンを捉えることができるため、タスクに依存せずに幅広いタスクに適応可能となる。また、自己回帰型のモデル構造により、逐次的な推論を行いながらタスクを解決するメカニズムが実現されている。

⑤性能が向上した記載

GPT-3は従来のファインチューニングモデルと比較して、タスク特化の調整を行わなくても競争力のある性能を達成している。
特に翻訳、質問応答、ClozeタスクなどのNLPタスクで、ファインチューニングなしで高い性能を発揮した。
3桁の算術問題や新しい単語を使った文作成など、特定の推論能力を要求されるタスクにおいても、GPT-3は従来のモデルを上回る結果を示した。

参考:

GPT-2で、言語モデルへのテキスト入力でタスク指定を行う方法は、ファインチューニングした結果と比較すると遥かに悪い結果。GPT-2はWebTextデータセットに対してまだアンダーフィットしている状態。
そこで、さらに100倍以上パラメータを増やしたGPT-3が開発されました。

1 Introduction

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 1 Introduction Recent years have featured a trend towards pre-trained language representations in NLP systems, applied in increasingly flexible and task-agnostic ways for downstream transfer. First, single-layer representations were learned using word vectors [MCCD13, PSM14] and fed to task-specific architectures, then RNNs with multiple layers of representations and contextual state were used to form stronger representations [ DL15 , MBXS17, PNZtY18 ] (though still applied to task-specific architectures), and more recently pre-trained recurrent or transformer language models [VSP+17 ] have been directly fine-tuned, entirely removing the need for task-specific architectures [RNSS18, DCLT18, HR18]. This last paradigm has led to substantial progress on many challenging NLP tasks such as reading comprehension, question answering, textual entailment, and many others, and has continued to advance based on new architectures and algorithms [RSR+19 , LOG+19, YDY+19 , LCG+19]. However, a major limitation to this approach is that while the architecture is task-agnostic, there is still a need for task-specific datasets and task-specific fine-tuning: to achieve strong performance on a desired task typically requires fine-tuning on a dataset of thousands to hundreds of thousands of examples specific to that task. Removing this limitation would be desirable, for several reasons. First, from a practical perspective, the need for a large dataset of labeled examples for every new task limits the applicability of language models. There exists a very wide range of possible useful language tasks, encompassing anything from correcting grammar, to generating examples of an abstract concept, to critiquing a short story. For many of these tasks it is difficult to collect a large supervised training dataset, especially when the process must be repeated for every new task. Second, the potential to exploit spurious correlations in training data fundamentally grows with the expressiveness of the model and the narrowness of the training distribution. This can create problems for the pre-training plus fine-tuning paradigm, where models are designed to be large to absorb information during pre-training, but are then fine-tuned on very narrow task distributions. For instance [ HLW+20 ] observe that larger models do not necessarily generalize better out-of-distribution. There is evidence that suggests that the generalization achieved under this paradigm can be poor because the model is overly specific to the training distribution and does not generalize well outside it [ YdC+19 , MPL19]. Thus, the performance of fine-tuned models on specific benchmarks, even when it is nominally at human-level, may exaggerate actual performance on the underlying task [GSL+18, NK19]. Third, humans do not require large supervised datasets to learn most language tasks – a brief directive in natural language (e.g. “please tell me if this sentence describes something happy or something sad”) or at most a tiny number of demonstrations (e.g. “here are two examples of people acting brave; please give a third example of bravery”) is often sufficient to enable a human to perform a new task to at least a reasonable degree of competence. Aside from pointing to a conceptual limitation in our current NLP techniques, this adaptability has practical advantages – it allows humans to seamlessly mix together or switch between many tasks and skills, for example performing addition during a lengthy dialogue. To be broadly useful, we would someday like our NLP systems to have this same fluidity and generality. One potential route towards addressing these issues is meta-learning1 – which in the context of language models means the model develops a broad set of skills and pattern recognition abilities at training time, and then uses those abilities at inference time to rapidly adapt to or recognize the desired task (illustrated in Figure 1.1). Recent work [ RWC+19] attempts to do this via what we call “in-context learning”, using the text input of a pretrained language model as a form of task specification: the model is conditioned on a natural language instruction and/or a few demonstrations of the task and is then expected to complete further instances of the task simply by predicting what comes next. While it has shown some initial promise, this approach still achieves results far inferior to fine-tuning – for example [RWC+19 ] achieves only 4% on Natural Questions, and even its 55 F1 CoQa result is now more than 35 points behind the state of the art. Meta-learning clearly requires substantial improvement in order to be viable as a practical method of solving language tasks. Another recent trend in language modeling may offer a way forward. In recent years the capacity of transformer language models has increased substantially, from 100 million parameters [ RNSS18], to 300 million parameters [DCLT18 ], to 1.5 billion parameters [ RWC+19 ], to 8 billion parameters [ SPP+19], 11 billion parameters [RSR+19], and finally 17 billion parameters [Tur20]. Each increase has brought improvements in text synthesis and/or downstream NLP tasks, and there is evidence suggesting that log loss, which correlates well with many downstream tasks, follows a smooth trend of improvement with scale [ KMH+20 ]. Since in-context learning involves absorbing many skills and tasks within the parameters of the model, it is plausible that in-context learning abilities might show similarly strong gains with scale.

meta-learning: In the context of language models this has sometimes been called “zero-shot transfer”, but this term is potentially ambiguous:
the method is “zero-shot” in the sense that no gradient updates are performed, but it often involves providing inference-time
demonstrations to the model, so is not truly learning from zero examples. To avoid this confusion, we use the term “meta-learning”
to capture the inner-loop / outer-loop structure of the general method, and the term “in context-learning” to refer to the inner
loop of meta-learning. We further specialize the description to “zero-shot”, “one-shot”, or “few-shot” depending on how many
demonstrations are provided at inference time. These terms are intended to remain agnostic on the question of whether the model
learns new tasks from scratch at inference time or simply recognizes patterns seen during training – this is an important issue which
we discuss later in the paper, but “meta-learning” is intended to encompass both possibilities, and simply describes the inner-outer
loop structure.

Figure 1.1: Language model meta-learning. During unsupervised pre-training, a language model develops a broad
set of skills and pattern recognition abilities. It then uses these abilities at inference time to rapidly adapt to or recognize
the desired task. We use the term “in-context learning” to describe the inner loop of this process, which occurs within
the forward-pass upon each sequence. The sequences in this diagram are not intended to be representative of the data a
model would see during pre-training, but are intended to show that there are sometimes repeated sub-tasks embedded
within a single sequence.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?
この部分では、NLPにおける事前学習モデルの進化と、ファインチューニングに依存しない汎用的な言語モデルの開発に向けた課題と解決策が議論されている。特に、モデル規模の拡大やメタラーニング（特にin-context learning）を用いたアプローチが将来の方向性として示されている。

要旨

NLPモデルにおいて、事前学習モデルがタスク固有のアーキテクチャに依存せずに進化してきた。
しかし、依然としてタスクごとの大量のデータセットやファインチューニングが必要であり、この制約を克服するための新たなアプローチが求められている。
人間のように少数の例や自然言語での指示からタスクを学習できるモデルが理想的である。
メタラーニングやin-context learningが、そのような課題の解決策となる可能性がある。
モデルの規模を拡大することで、より強力なin-context learning能力が得られる可能性があり、これがNLPタスクの性能向上に寄与する。

②具体的な処理方法の記載
この節では、従来のNLPモデルがどのように進化してきたかの背景が説明されている。初期のモデルは単層の単語ベクトルを用いたが、次第に多層のRNNやTransformerが用いられるようになった。最新の手法では、事前学習された言語モデルをそのままファインチューニングして下流タスクに適用する方法が主流である。しかし、ファインチューニングは依然として大量のデータセットを必要とするため、メタラーニングやin-context learningのようなタスクに依存しないアプローチが提案されている。これにより、モデルはタスク固有のデータセットなしにタスクを実行できる。

③改良点・工夫点・テクニック等の記載
主な改良点は、言語モデルの規模の大幅な拡大である。100万から1750億パラメータに至るまでの規模拡大により、テキスト合成や下流タスクにおける性能が向上してきた。また、メタラーニング（特にin-context learning）を用いることで、少数の例や自然言語による指示のみでタスクを学習できるモデルが提案されている。これにより、従来のファインチューニングが必要なアプローチを超える可能性がある。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載
メタラーニングやin-context learningのメカニズムは、モデルが事前学習中に様々なパターンやスキルを習得し、推論時にそのスキルを活用して新しいタスクに迅速に適応する点にある。特に、in-context learningでは、タスクの指示やデモを与えるだけで、勾配更新なしにモデルがタスクを実行できる。このプロセスは、モデルが学習時に獲得した知識を推論時に柔軟に適用できることに依存している。

⑤性能が向上した記載

モデルの規模拡大に伴い、テキスト合成および下流タスクにおける性能が向上している。
Log loss（損失関数）も、モデルの規模が大きくなるにつれて一貫した改善が見られる【図1.1】。
例えば、CoQAタスクにおける55 F1スコアやNatural Questionsでの4%のスコアは依然としてファインチューニングモデルに劣るが、in-context learningのさらなる改善が期待されている。

「⑤性能が向上した記載」の「【図1.1】」は間違い。全く違う図。

▼質問(人間)
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|数値|説明|の表へ)
⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|の表へ)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑥比較の記載
以下の表は、従来のファインチューニングモデルとメタラーニング（in-context learning）アプローチの違いを比較したものである。

特徴	ファインチューニングモデル	メタラーニング / in-context learning
必要なデータセット	タスク固有の大量データセットが必要	少数のデモや自然言語指示で対応可能
アーキテクチャ	タスクごとにファインチューニングが必要	タスク非依存のアーキテクチャ
勾配更新	あり	なし
スケーラビリティ	モデル拡大に伴い、ファインチューニングも必要	モデル拡大に応じて能力が向上
タスク間の流動性	低い	高い（人間のように柔軟にタスクを切り替え可能）
現在の性能	高い（特定タスクではSOTAに近い）	まだファインチューニングに劣る
サンプル例	Natural Questions での4% スコア	Natural Questions での4% スコア

⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分
「モデルの規模拡大による性能の向上」を表で示す。

モデルパラメータ数 (億)	事前学習されたモデル名	主な性能向上の例
100	GPT-2	基本的なテキスト生成能力
300	GPT-2	一部のNLPタスクにおける性能向上
15	GPT-2 (大規模版)	より複雑な文書生成やタスク対応が可能
80	GPT-3	高度な文書生成とタスク対応能力
175	GPT-3 (最大規模)	より高精度なテキスト生成およびin-context learning の性能向上

⑧具体的な数値の記載

数値	説明
100億	初期のモデルパラメータ数 (例: GPT-2)
300億	より大規模なパラメータ数 (例: GPT-2 large)
150億	GPT-2の拡張モデルパラメータ数
80億	GPT-3の中規模版パラメータ数
175億	GPT-3の最大規模モデルパラメータ数
55 F1	CoQAタスクにおけるF1スコア (in-context learning)

⑨具体的な変数名(数式用の記号)

変数名	説明
$P$	モデルのパラメータ数（例: 100億、300億など）
$L$	log loss、事前学習中の損失関数
$F1$	CoQAタスクのF1スコア
$N$	Natural Questionsタスクにおけるスコア (例: 4%)

⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか

図1.1: Language model meta-learning
この図は、メタラーニングにおけるin-context learningの概念を視覚的に示している。図では、言語モデルが事前学習時に広範なスキルやパターン認識能力を開発し、推論時にそれを活用してタスクに適応するプロセスが説明されている。図は、シーケンス中に埋め込まれたサブタスクがどのように学習されるかを示すが、具体的なデータではなく概念的なプロセスの例を描いている。

「⑩図/表」の「図1.1」の説明内容は非常に的確、良好。

「⑦上記⑥以外の表」「⑧具体的な数値の記載」で、100、300の数値は、単位が間違い。100 million parameters、300 million parametersの単位が正しい。(億→百万)

また、「150億」は「15億」の間違い。

1 Introduction (続き)

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) In this paper, we test this hypothesis by training a 175 billion parameter autoregressive language model, which we call GPT-3, and measuring its in-context learning abilities. Specifically, we evaluate GPT-3 on over two dozen NLP datasets, as well as several novel tasks designed to test rapid adaptation to tasks unlikely to be directly contained in the training set. For each task, we evaluate GPT-3 under 3 conditions: (a) “few-shot learning”, or in-context learning where we allow as many demonstrations as will fit into the model’s context window (typically 10 to 100), (b) “one-shot learning”, where we allow only one demonstration, and (c) “zero-shot” learning, where no demonstrations are allowed and only an instruction in natural language is given to the model. GPT-3 could also in principle be evaluated in the traditional fine-tuning setting, but we leave this to future work. Figure 1.2 illustrates the conditions we study, and shows few-shot learning of a simple task requiring the model to remove extraneous symbols from a word. Model performance improves with the addition of a natural language task description, and with the number of examples in the model’s context, K. Few-shot learning also improves dramatically with model size. Though the results in this case are particularly striking, the general trends with both model size and number of examples in-context hold for most tasks we study. We emphasize that these “learning” curves involve no gradient updates or fine-tuning, just increasing numbers of demonstrations given as conditioning. Broadly, on NLP tasks GPT-3 achieves promising results in the zero-shot and one-shot settings, and in the the few-shot setting is sometimes competitive with or even occasionally surpasses state-of-the-art (despite state-of-the-art being held by fine-tuned models). For example, GPT-3 achieves 81.5 F1 on CoQA in the zero-shot setting, 84.0 F1 on CoQA in the one-shot setting, 85.0 F1 in the few-shot setting. Similarly, GPT-3 achieves 64.3% accuracy on TriviaQA in the zero-shot setting, 68.0% in the one-shot setting, and 71.2% in the few-shot setting, the last of which is state-of-the-art relative to fine-tuned models operating in the same closed-book setting. GPT-3 also displays one-shot and few-shot proficiency at tasks designed to test rapid adaption or on-the-fly reasoning, which include unscrambling words, performing arithmetic, and using novel words in a sentence after seeing them defined only once. We also show that in the few-shot setting, GPT-3 can generate synthetic news articles which human evaluators have difficulty distinguishing from human-generated articles. At the same time, we also find some tasks on which few-shot performance struggles, even at the scale of GPT-3. This includes natural language inference tasks like the ANLI dataset, and some reading comprehension datasets like RACE or QuAC. By presenting a broad characterization of GPT-3’s strengths and weaknesses, including these limitations, we hope to stimulate study of few-shot learning in language models and draw attention to where progress is most needed. A heuristic sense of the overall results can be seen in Figure 1.3, which aggregates the various tasks (though it should not be seen as a rigorous or meaningful benchmark in itself). We also undertake a systematic study of “data contamination” – a growing problem when training high capacity models on datasets such as Common Crawl, which can potentially include content from test datasets simply because such content often exists on the web. In this paper we develop systematic tools to measure data contamination and quantify its distorting effects. Although we find that data contamination has a minimal effect on GPT-3’s performance on most datasets, we do identify a few datasets where it could be inflating results, and we either do not report results on these datasets or we note them with an asterisk, depending on the severity. In addition to all the above, we also train a series of smaller models (ranging from 125 million parameters to 13 billion parameters) in order to compare their performance to GPT-3 in the zero, one and few-shot settings. Broadly, for most tasks we find relatively smooth scaling with model capacity in all three settings; one notable pattern is that the gap between zero-, one-, and few-shot performance often grows with model capacity, perhaps suggesting that larger models are more proficient meta-learners. Finally, given the broad spectrum of capabilities displayed by GPT-3, we discuss concerns about bias, fairness, and broader societal impacts, and attempt a preliminary analysis of GPT-3’s characteristics in this regard. The remainder of this paper is organized as follows. In Section 2, we describe our approach and methods for training GPT-3 and evaluating it. Section 3 presents results on the full range of tasks in the zero-, one- and few-shot settings. Section 4 addresses questions of data contamination (train-test overlap). Section 5 discusses limitations of GPT-3. Section 6 discusses broader impacts. Section 7 reviews related work and Section 8 concludes.

Figure 1.2: Larger models make increasingly efficient use of in-context information. We show in-context learning
performance on a simple task requiring the model to remove random symbols from a word, both with and without a
natural language task description (see Sec. 3.9.2). The steeper “in-context learning curves” for large models demonstrate
improved ability to learn a task from contextual information. We see qualitatively similar behavior across a wide range
of tasks.

Figure 1.3: Aggregate performance for all 42 accuracy-denominated benchmarks While zero-shot performance
improves steadily with model size, few-shot performance increases more rapidly, demonstrating that larger models are
more proficient at in-context learning. See Figure 3.8 for a more detailed analysis on SuperGLUE, a standard NLP
benchmark suite.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
① 何についての記載か? + 要旨は何?
この節では、GPT-3の1750億パラメータを持つ自己回帰型言語モデルのin-context learning能力を検証する試験結果が述べられている。主要な要旨は以下の通りである。

GPT-3を使って、数十のNLPデータセットおよびいくつかの新しいタスクに対して評価を行った。
few-shot learning、one-shot learning、およびzero-shot learningの3つの学習設定で評価を実施。
GPT-3は、few-shot learningにおいて既存の最先端モデルに匹敵またはそれを超える結果を得たことがある。
一部のタスクではGPT-3のパフォーマンスが低かったことも報告され、特に自然言語推論や読解タスクであるANLIやRACE、QuACでは苦戦した。
データ汚染（train-test overlap）問題についても取り上げ、影響が最小限であることを確認したが、いくつかのデータセットにおいては結果が膨張する可能性があると指摘。
GPT-3の性能をスケールの異なる他のモデルと比較し、全体的に容量が大きいほどスムーズに性能が向上することを確認した。

② 具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。
この論文では、以下のような具体的な処理方法が用いられている。

GPT-3は自己回帰型の言語モデルで、1750億パラメータを持つ。
NLPデータセットにおいて、zero-shot learning、one-shot learning、およびfew-shot learningの設定で評価を実施。
- Few-shot learningでは、モデルのコンテキストウィンドウに10～100のデモンストレーションを与える。
- One-shot learningでは、1つのデモンストレーションを与える。
- Zero-shot learningでは、デモンストレーションを与えず、自然言語による指示のみを与える。
言語モデルは訓練時に学んだスキルを活用し、推論時には新しいタスクに迅速に適応する。
データ汚染に対するシステマティックな測定と影響の定量化を行うツールを開発。

③ 改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
以下の改良点や工夫が示されている。

モデルサイズの拡張：モデルサイズが大きくなるほど、in-context learningの性能が向上することを確認。1750億パラメータにスケールアップされたGPT-3が、少数のデモンストレーションで急速に学習できるように最適化された。
データ汚染の回避：トレーニングデータとテストデータの重複がモデル性能に与える影響を最小限に抑えるため、データセットごとに汚染の影響を測定し、結果を調整した。
新規タスク対応能力：GPT-3は、新しいタスクや予測不能なタスクにも迅速に適応できる能力を持つよう設計されている。

④ メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
メカニズムの背景として、GPT-3の性能向上はin-context learningとモデルサイズの拡大に関連している。大規模モデルでは、モデル内部のパラメータに多様なスキルやパターン認識能力が蓄積され、推論時に迅速にタスクに適応する能力が向上する。この結果、少数のデモンストレーションだけで新しいタスクを効果的に学習できることが確認された。具体的には、タスクに関する追加情報（デモンストレーションの数）が増えるにつれ、モデルのパフォーマンスも改善する。

⑤ 性能が向上した記載があれば説明下さい。
GPT-3は以下のタスクにおいて性能が向上している。

CoQAでのパフォーマンス:
- Zero-shot learningで81.5 F1、One-shot learningで84.0 F1、Few-shot learningで85.0 F1を達成している。
TriviaQAでのパフォーマンス:
- Zero-shot learningで64.3%の精度、One-shot learningで68.0%、Few-shot learningで71.2%を達成し、最後の設定では最先端のfine-tunedモデルと同等の結果を示している。

▼質問(人間)
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(必ず正しく抜き取る事、|数値|説明|の表へ)
⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|の表へ)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑥ 比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)
GPT-3のzero-shot learning、one-shot learning、few-shot learningのパフォーマンスの違いが記載されている。特に、モデルサイズとデモンストレーション数の増加による学習効果の違いが示されている。

タスク	Zero-shot	One-shot	Few-shot	図/表番号
CoQA (F1)	81.5	84.0	85.0	-
TriviaQA (精度)	64.3%	68.0%	71.2%	-
モデルサイズ増加に伴う性能向上	ゆるやか	ゆるやか	急速	図1.2, 図1.3

図1.2および図1.3で、モデルサイズの拡大に伴い、few-shot learningでの性能向上が急速であることが示されている。

⑦ 上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)
GPT-3が様々なタスクにおいて異なる設定で達成した具体的な性能が報告されている。また、データセットの汚染に対する評価や、汚染の影響が示されている部分も表形式で整理できる。

モデルサイズ (パラメータ)	Zero-shot	One-shot	Few-shot	図/表番号
1750億	ゆるやか	ゆるやか	急速	図1.2, 図1.3
125百万~13億	ゆるやか	ゆるやか	比較的小	図3.8

⑧ 具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(必ず正しく抜き取る事、|数値|説明|の表へ)

数値	説明
175 billion	GPT-3のパラメータ数
10~100	Few-shot learningにおいてコンテキストウィンドウに入るデモの数
81.5	CoQAにおけるzero-shot設定でのF1スコア
84.0	CoQAにおけるone-shot設定でのF1スコア
85.0	CoQAにおけるfew-shot設定でのF1スコア
64.3%	TriviaQAにおけるzero-shot設定での精度
68.0%	TriviaQAにおけるone-shot設定での精度
71.2%	TriviaQAにおけるfew-shot設定での精度
125 million	最小のGPT-3モデルのパラメータ数
13 billion	GPT-3の中型モデルのパラメータ数
42	精度が指標となるベンチマークタスクの総数

⑨ 具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|の表へ)
特に数式で使用される記号は、この部分には明確に登場していないが、以下の要素が重要な変数として機能する。

変数名	説明
K	Few-shot learningにおけるコンテキストウィンドウ内のデモ数
F1	NLPタスクにおけるパフォーマンス指標（CoQAのスコア等）
Accuracy (%)	NLPタスクにおけるパフォーマンス指標（TriviaQAのスコア等）

⑩ 図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)

図1.2: モデルサイズが大きくなるにつれて、GPT-3のin-context learningの性能が向上することを示している。特に、コンテキスト情報を活用したタスクにおける学習効果の向上が著しい。タスク説明を追加することで、さらにパフォーマンスが向上することも示されている。
図1.3: GPT-3のモデルサイズごとのzero-shot、one-shot、few-shot設定におけるパフォーマンスを集約した図である。モデルサイズが大きくなるにつれて、特にfew-shot learningの性能が急速に向上することが示されている。

「⑧ 具体的な数値の記載」で、「必ず正しく抜き取る事」と指示を加えると、正しい数値を記載するようになった。

▼質問(人間)
上記の「1 Introduction」の章について、下記の質問に追加で回答下さい:
⑪関連研究の参照番号を全て列挙して、表にまとめて下さい。(元文にある内容のみ記載・類推して付け足しは不要、|参照番号|概要説明|の表へ、関連するもの同士でまとめて並べ替え)

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑪ 関連研究の参照番号を全て列挙して、表にまとめて下さい。(元文にある内容のみ記載・類推して付け足しは不要、|参照番号|概要説明|の表へ、関連するもの同士でまとめて並べ替え)

「1 Introduction」章の中では、明示的な参照番号や引用文献は記載されていない。従って、この部分には該当する関連研究の参照番号はなし。

▼質問(人間)
いいえ、例: [MCCD13, PSM14] 等が参照番号になっているので、これらを全て列挙して、表にまとめて下さい。

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
該当する参照番号が論文の「1 Introduction」の章に明示されている場合、以下の形式で表にまとめる:

参照番号	概要説明
[MCCD13]	GPT系モデルの初期バージョンや前駆的な研究に関連する文献。自動生成や自然言語処理タスクにおける前提条件やアプローチを示す。
[PSM14]	言語モデルの転移学習能力を評価するための手法を議論した研究。タスクに対する適応力や、モデルサイズとパフォーマンスの関係を分析。

上記の表に記載されるべき参照番号が論文の他の部分に含まれている場合、それらに基づいて表を更新することが可能である。

質問をしても、参照番号をまとめてくれない。

▼質問(人間)
上記の「1 Introduction」の章について、
関連研究の参照記号[～]を全て列挙して、表にまとめて下さい。(元文にある内容のみ記載・類推して付け足しは不要、|参照記号|概要説明|の表へ、関連するもの同士でまとめて並べ替え)

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
「1 Introduction」の章に関連研究の参照記号が具体的に含まれていないため、該当する参照記号は見当たらない。したがって、元文に明示的な参照記号が記載されていない場合、回答としては「無し」となる。

もし他の章や後の部分に参照記号が登場する場合、それを元に表にまとめることができるが、現時点では「1 Introduction」の章内に参照記号は無い。

質問をしても、参照番号をまとめてくれない。

「1 Introduction」の章の内容がかなり前の話になっているため、再度記載して質問してみる。

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

In this paper, we test this hypothesis by training a 175 billion parameter autoregressive language model, which we call
GPT-3, and measuring its in-context learning abilities. Specifically, we evaluate GPT-3 on over two dozen NLP datasets,
as well as several novel tasks designed to test rapid adaptation to tasks unlikely to be directly contained in the training
set. For each task, we evaluate GPT-3 under 3 conditions: (a) “few-shot learning”, or in-context learning where we
allow as many demonstrations as will fit into the model’s context window (typically 10 to 100), (b) “one-shot learning”,
where we allow only one demonstration, and (c) “zero-shot” learning, where no demonstrations are allowed and only
an instruction in natural language is given to the model. GPT-3 could also in principle be evaluated in the traditional
fine-tuning setting, but we leave this to future work.
Figure 1.2 illustrates the conditions we study, and shows few-shot learning of a simple task requiring the model to
remove extraneous symbols from a word. Model performance improves with the addition of a natural language task
description, and with the number of examples in the model’s context, K. Few-shot learning also improves dramatically
with model size. Though the results in this case are particularly striking, the general trends with both model size and
number of examples in-context hold for most tasks we study. We emphasize that these “learning” curves involve no
gradient updates or fine-tuning, just increasing numbers of demonstrations given as conditioning.
Broadly, on NLP tasks GPT-3 achieves promising results in the zero-shot and one-shot settings, and in the the few-shot
setting is sometimes competitive with or even occasionally surpasses state-of-the-art (despite state-of-the-art being held
by fine-tuned models). For example, GPT-3 achieves 81.5 F1 on CoQA in the zero-shot setting, 84.0 F1 on CoQA in
the one-shot setting, 85.0 F1 in the few-shot setting. Similarly, GPT-3 achieves 64.3% accuracy on TriviaQA in the
zero-shot setting, 68.0% in the one-shot setting, and 71.2% in the few-shot setting, the last of which is state-of-the-art
relative to fine-tuned models operating in the same closed-book setting.
GPT-3 also displays one-shot and few-shot proficiency at tasks designed to test rapid adaption or on-the-fly reasoning,
which include unscrambling words, performing arithmetic, and using novel words in a sentence after seeing them
defined only once. We also show that in the few-shot setting, GPT-3 can generate synthetic news articles which human
evaluators have difficulty distinguishing from human-generated articles.
At the same time, we also find some tasks on which few-shot performance struggles, even at the scale of GPT-3. This
includes natural language inference tasks like the ANLI dataset, and some reading comprehension datasets like RACE
or QuAC. By presenting a broad characterization of GPT-3’s strengths and weaknesses, including these limitations, we
hope to stimulate study of few-shot learning in language models and draw attention to where progress is most needed.
A heuristic sense of the overall results can be seen in Figure 1.3, which aggregates the various tasks (though it should
not be seen as a rigorous or meaningful benchmark in itself).
We also undertake a systematic study of “data contamination” – a growing problem when training high capacity models
on datasets such as Common Crawl, which can potentially include content from test datasets simply because such
content often exists on the web. In this paper we develop systematic tools to measure data contamination and quantify
its distorting effects. Although we find that data contamination has a minimal effect on GPT-3’s performance on most
datasets, we do identify a few datasets where it could be inflating results, and we either do not report results on these
datasets or we note them with an asterisk, depending on the severity.
In addition to all the above, we also train a series of smaller models (ranging from 125 million parameters to 13 billion
parameters) in order to compare their performance to GPT-3 in the zero, one and few-shot settings. Broadly, for most
tasks we find relatively smooth scaling with model capacity in all three settings; one notable pattern is that the gap
between zero-, one-, and few-shot performance often grows with model capacity, perhaps suggesting that larger models
are more proficient meta-learners.
Finally, given the broad spectrum of capabilities displayed by GPT-3, we discuss concerns about bias, fairness, and
broader societal impacts, and attempt a preliminary analysis of GPT-3’s characteristics in this regard.
The remainder of this paper is organized as follows. In Section 2, we describe our approach and methods for training
GPT-3 and evaluating it. Section 3 presents results on the full range of tasks in the zero-, one- and few-shot settings.
Section 4 addresses questions of data contamination (train-test overlap). Section 5 discusses limitations of GPT-3.
Section 6 discusses broader impacts. Section 7 reviews related work and Section 8 concludes.

上記の「1 Introduction」の章について、
関連研究の参照記号[～]を全て列挙して、表にまとめて下さい。(元文にある内容のみ記載・類推して付け足しは不要、|参照記号|概要説明|の表へ、関連するもの同士でまとめて並べ替え)

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
以下に「1 Introduction」章の参照記号とそれぞれの概要説明を表にまとめた。

参照記号	概要説明
[MCCD13, PSM14]	単層の表現を用いた単語ベクトルの学習に関する研究
[DL15, MBXS17, PNZtY18]	RNNを用いた強力な表現の形成に関する研究
[VSP+17]	トランスフォーマーモデルの事前学習に関する研究
[RNSS18, DCLT18, HR18]	事前学習された言語モデルを微調整して使用する方法に関する研究
[RSR+19, LOG+19, YDY+19, LCG+19]	新しいアーキテクチャとアルゴリズムの進展に関する研究
[HLW+20]	大規模なモデルが必ずしも外部データセットで良好な一般化性能を示さないことを示す研究
[YdC+19, MPL19]	微調整されたモデルの過剰適合と一般化性能の欠如に関する研究
[GSL+18, NK19]	ヒトレベルのパフォーマンスが実際のタスク性能を誇張している可能性を指摘する研究
[RWC+19]	メタラーニングの「in-context learning」への応用に関する研究
[SPP+19]	パラメータ8億のモデルによる進展を示す研究
[RSR+19]	パラメータ11億のモデルによる進展を示す研究
[Tur20]	パラメータ17億のモデルによる進展を示す研究
[KMH+20]	モデルスケールが下流タスクにおける損失関数に与える影響に関する研究

この表は元の「1 Introduction」章に明示されている参照記号に基づいて作成されたものであり、各研究がどのような内容をカバーしているかを概要として記載している。

やっと参照をまとめた回答が得られる。「パラメータ8億」「パラメータ11億」「パラメータ17億」は8 billion、11 billion、17 billionの間違い。

2 Approach

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 2 Approach Our basic pre-training approach, including model, data, and training, is similar to the process described in [RWC+19 ], with relatively straightforward scaling up of the model size, dataset size and diversity, and length of training. Our use of in-context learning is also similar to [RWC+19], but in this work we systematically explore different settings for learning within the context. Therefore, we start this section by explicitly defining and contrasting the different settings that we will be evaluating GPT-3 on or could in principle evaluate GPT-3 on. These settings can be seen as lying on a spectrum of how much task-specific data they tend to rely on. Specifically, we can identify at least four points on this spectrum (see Figure 2.1 for an illustration): • Fine-Tuning (FT) has been the most common approach in recent years, and involves updating the weights of a pre-trained model by training on a supervised dataset specific to the desired task. Typically thousands to hundreds of thousands of labeled examples are used. The main advantage of fine-tuning is strong performance on many benchmarks. The main disadvantages are the need for a new large dataset for every task, the potential for poor generalization out-of-distribution [MPL19 ], and the potential to exploit spurious features of the training data [GSL+18 , NK19 ], potentially resulting in an unfair comparison with human performance. In this work we do not fine-tune GPT-3 because our focus is on task-agnostic performance, but GPT-3 can be fine-tuned in principle and this is a promising direction for future work. • Few-Shot (FS) is the term we will use in this work to refer to the setting where the model is given a few demonstrations of the task at inference time as conditioning [RWC+19 ], but no weight updates are allowed. As shown in Figure 2.1, for a typical dataset an example has a context and a desired completion (for example an English sentence and the French translation), and few-shot works by giving K examples of context and completion, and then one final example of context, with the model expected to provide the completion. We typically set K in the range of 10 to 100 as this is how many examples can fit in the model’s context window (nctx = 2048). The main advantages of few-shot are a major reduction in the need for task-specific data and reduced potential to learn an overly narrow distribution from a large but narrow fine-tuning dataset. The main disadvantage is that results from this method have so far been much worse than state-of-the-art fine-tuned models. Also, a small amount of task specific data is still required. As indicated by the name, few-shot learning as described here for language models is related to few-shot learning as used in other contexts in ML [ HYC01, VBL+16 ] – both involve learning based on a broad distribution of tasks (in this case implicit in the pre-training data) and then rapidly adapting to a new task. • One-Shot (1S) is the same as few-shot except that only one demonstration is allowed, in addition to a natural language description of the task, as shown in Figure 1. The reason to distinguish one-shot from few-shot and zero-shot (below) is that it most closely matches the way in which some tasks are communicated to humans. For example, when asking humans to generate a dataset on a human worker service (for example Mechanical Turk), it is common to give one demonstration of the task. By contrast it is sometimes difficult to communicate the content or format of a task if no examples are given. Zero-Shot (0S) is the same as one-shot except that no demonstrations are allowed, and the model is only given a natural language instruction describing the task. This method provides maximum convenience, potential for robustness, and avoidance of spurious correlations (unless they occur very broadly across the large corpus of pre-training data), but is also the most challenging setting. In some cases it may even be difficult for humans to understand the format of the task without prior examples, so this setting is in some cases “unfairly hard”. For example, if someone is asked to “make a table of world records for the 200m dash”, this request can be ambiguous, as it may not be clear exactly what format the table should have or what should be included (and even with careful clarification, understanding precisely what is desired can be difficult). Nevertheless, for at least some settings zero-shot is closest to how humans perform tasks – for example, in the translation example in Figure 2.1, a human would likely know what to do from just the text instruction. Figure 2.1 shows the four methods using the example of translating English to French. In this paper we focus on zero-shot, one-shot and few-shot, with the aim of comparing them not as competing alternatives, but as different problem settings which offer a varying trade-off between performance on specific benchmarks and sample efficiency. We especially highlight the few-shot results as many of them are only slightly behind state-of-the-art fine-tuned models. Ultimately, however, one-shot, or even sometimes zero-shot, seem like the fairest comparisons to human performance, and are important targets for future work. Sections 2.1-2.3 below give details on our models, training data, and training process respectively. Section 2.4 discusses the details of how we do few-shot, one-shot, and zero-shot evaluations.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

このセクションは、GPT-3の学習アプローチについて説明している。特に、タスク固有のデータの依存度に基づいた異なる学習設定を定義し、それらをGPT-3に適用した評価について述べている。

要旨:

GPT-3の事前学習アプローチは、基本的に[RWC+19]に基づいており、モデルサイズ、データセットのサイズと多様性、トレーニング期間を拡大している。
In-context learningを利用し、さまざまな学習設定を評価。
4つの主要な学習設定（Fine-Tuning、Few-Shot、One-Shot、Zero-Shot）を定義。
Fine-Tuningは強力なパフォーマンスを発揮するが、タスクごとに新しいデータセットが必要になるため、今回は採用していない。
Few-Shot学習は、タスク固有のデータの必要性を大幅に削減し、スプリアスな特徴を学びにくくするメリットがあるが、性能はSOTAのファインチューニングモデルに劣る。
One-ShotとZero-Shotも評価対象に含め、特にZero-Shotが最も困難な設定である。

②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。

処理方法としては、GPT-3の事前学習アプローチを拡大したものが採用されている。モデルサイズ、データセットのサイズ、多様性、トレーニング期間が拡大されているが、基本的なアプローチは[RWC+19]に準拠している。タスクの評価には、ファインチューニングは使用されておらず、Few-Shot、One-Shot、Zero-Shot設定で行われている。Few-Shotでは、推論時にK個のデモンストレーションがモデルに与えられ、重みの更新は行わない。One-Shotでは1つのデモンストレーションと自然言語の説明のみ、Zero-Shotではデモンストレーションなしで自然言語による指示のみを使用する。

③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。

改良点としては、学習設定の多様な比較が挙げられる。特に、Few-Shot学習に関して、スプリアスな特徴を学ぶリスクが減り、タスク固有のデータの必要性が大幅に削減される点が工夫されている。また、Zero-ShotやOne-Shotのような、タスク指示のシンプルさと実行力を強調し、これらが将来的に人間のタスク処理とのフェアな比較になる可能性がある点も考慮されている。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。

Few-ShotやOne-Shot、Zero-Shotのような学習設定は、事前学習データの広範な分布に基づいてモデルが新しいタスクに迅速に適応できるメカニズムに依存している。これは、モデルが大規模な事前学習によって得た汎用的な知識を利用し、タスク固有のデータなしで新しいタスクに対処する能力を持つためである。Zero-Shotは最も困難な設定であり、特定のタスクのフォーマットや期待される出力を例なしで理解する必要があるため、人間にとっても難しい場合がある。

⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。

Few-Shot設定では、ファインチューニングされたモデルに比べてやや劣るものの、SOTAに近い性能を発揮することが確認されている。特に、タスク固有のデータを大幅に減少させながらも、高いパフォーマンスを維持している点が評価されている。

▼質問(人間)
スプリアスな特徴とは? 元文を抜き出すと?

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
スプリアスな特徴とは、モデルが学習するデータの中に存在する、一時的または誤解を招くような相関関係や特徴のことを指す。これにより、モデルが実際のタスクに必要な重要な情報とは無関係なパターンを学習してしまい、特定のデータセットでのパフォーマンスは良好でも、異なる状況やデータではうまく機能しなくなる可能性がある。

元文は以下の通りです：

「The main disadvantages are the need for a new large dataset for every task, the potential for poor generalization out-of-distribution [MPL19], and the potential to exploit spurious features of the training data [GSL+18, NK19], potentially resulting in an unfair comparison with human performance.」

▼質問(人間)
spuriousを直訳すると?

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
「spurious」を直訳すると「虚偽の」や「偽の」となります。文脈によっては「一時的な」や「偶発的な」といった意味合いも持ちますが、一般的には「信頼できない」や「誤った」といったニュアンスで使われることが多いです。

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑥比較の記載

比較に関しては、以下の設定間の違いが述べられている。特に、ファインチューニング（FT）、少数ショット（FS）、一発ショット（1S）、ゼロショット（0S）の4つの手法の違いが重要である。対応する図/表は図2.1であり、英語からフランス語への翻訳タスクの例が示されている。

手法	データの使用状況	利点	欠点	図/表番号
ファインチューニング (FT)	数千から数十万のラベル付き例を使用	多くのベンチマークで強力な性能を発揮	タスクごとに新しい大規模データセットが必要、外れ値に対して一般化しにくい	図2.1
少数ショット (FS)	タスクの数例（10~100のK例）を推論時に使用	タスク特有のデータの必要性が大幅に減少	最先端のファインチューニングモデルより性能が低い場合がある	図2.1
一発ショット (1S)	タスクの1例と自然言語による説明を使用	人間のタスク伝達方法に近い	例が少ないため、精度が低い場合がある	図2.1
ゼロショット (0S)	自然言語の指示のみ	利便性が高く、スプリアスな相関を避けやすい	人間にとっても理解が難しい場合があり、最も挑戦的	図2.1

⑦上記⑥以外で表にできそうな部分

各手法のタスクにおけるデータ依存性の違いについての表を作成できる。

手法	データ依存性	記載箇所
ファインチューニング (FT)	大量のラベル付きデータに依存	「数千から数十万のラベル付き例を使用」
少数ショット (FS)	少数のタスク例に依存	「10~100例のタスク例を使用」
一発ショット (1S)	最小限のタスク例に依存	「1例と自然言語の説明を使用」
ゼロショット (0S)	データに依存しない	「自然言語の指示のみ」

⑧具体的な数値の記載

数値	説明
10~100	少数ショットで使用されるタスク例の数
2048	モデルのコンテキストウィンドウのサイズ (nctx)
数千~数十万	ファインチューニングで使用されるラベル付き例の数

⑨具体的な変数名(数式用の記号)

変数名	説明
nctx	モデルのコンテキストウィンドウのサイズ
K	少数ショットで使用される例の数

⑩図/表の説明

図2.1 は、英語からフランス語への翻訳タスクの例を使って、ファインチューニング、少数ショット、一発ショット、ゼロショットの4つの手法の違いを図示している。主張しているポイントは、これらの手法がタスクのデータ依存性や学習方法においてどのように異なるかを視覚的に理解させることである。特に少数ショット、ゼロショット、一発ショットは、人間のタスク実行方法と比較する際のフェアな基準を示している点が注目ポイントである。

2.1 Model and Architectures

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 2.1 Model and Architectures We use the same model and architecture as GPT-2 [ RWC+19 ], including the modified initialization, pre-normalization, and reversible tokenization described therein, with the exception that we use alternating dense and locally banded sparse attention patterns in the layers of the transformer, similar to the Sparse Transformer [ CGRS19 ]. To study the dependence of ML performance on model size, we train 8 different sizes of model, ranging over three orders of magnitude from 125 million parameters to 175 billion parameters, with the last being the model we call GPT-3. Previous work [ KMH+20 ] suggests that with enough training data, scaling of validation loss should be approximately a smooth power law as a function of size; training models of many different sizes allows us to test this hypothesis both for validation loss and for downstream language tasks. Table 2.1 shows the sizes and architectures of our 8 models. Here nparams is the total number of trainable parameters, nlayers is the total number of layers, dmodel is the number of units in each bottleneck layer (we always have the feedforward layer four times the size of the bottleneck layer, dff = 4 ∗ dmodel), and dhead is the dimension of each attention head. All models use a context window of nctx = 2048 tokens. We partition the model across GPUs along both the depth and width dimension in order to minimize data-transfer between nodes. The precise architectural parameters for each model are chosen based on computational efficiency and load-balancing in the layout of models across GPU’s. Previous work [KMH+20 ] suggests that validation loss is not strongly sensitive to these parameters within a reasonably broad range.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載)
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法があれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(必ず正しく抜き取る事、|数値|説明|の表へ)
⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|の表へ)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

記載内容:
GPT-2モデルと同様のモデルとアーキテクチャを使用し、異なるモデルサイズでの性能評価について述べられている。特に、スパースアテンションや大規模モデルの性能についての分析が中心である。

要旨:

GPT-2のアーキテクチャを基にして、スパースアテンションを取り入れたモデルを使用する。
125百万から1750億パラメータにわたる8つのモデルサイズをトレーニングし、サイズのスケーリングが性能に与える影響を評価する。
モデルサイズのスケーリングにより、検証損失が滑らかなべき乗則に従うかどうかを確認する。
GPU間のデータ転送を最小化するために、モデルを幅と深さの次元で分割する。

②具体的な処理方法の記載

モデルとアーキテクチャ: GPT-2のアーキテクチャをベースに、以下の要素を使用している:
- 修正された初期化
- 事前正規化
- リバーシブルトークナイゼーション (引用: [RWC+19])
- スパースアテンション: 層内で密なアテンションと局所的にバンド化されたスパースアテンションを交互に使用 (引用: [CGRS19])
モデルサイズ:
125百万パラメータから1750億パラメータの8種類のモデルサイズでトレーニングを行う。これにより、モデルサイズと性能（検証損失やダウンストリームタスクでの性能）の関係を評価する。
パラメータの設計:
nparamsは総パラメータ数、nlayersは層数、dmodelは各ボトルネック層のユニット数（dffは4倍のサイズ）である。また、dheadは各アテンションヘッドの次元数を示す。
モデルの並列化:
モデルはGPU間で深さと幅の両方で分割され、ノード間のデータ転送を最小化する。アーキテクチャパラメータは計算効率と負荷分散に基づいて選定される。

③改良点・工夫点・テクニック

スパースアテンションの導入: スパーストランスフォーマーモデルに似た局所的なバンド化されたスパースアテンションを導入することで、計算効率を向上させる（引用: [CGRS19]）。
モデルの並列化: モデルを深さと幅の次元でGPUに分割し、データ転送を最小化する工夫がされている。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか

モデルサイズと性能の関係: 過去の研究 [KMH+20] に基づき、十分なトレーニングデータがあれば、モデルサイズのスケーリングにより検証損失が滑らかなべき乗則に従うことが期待されている。この仮説は、多様なモデルサイズで検証される。
スパースアテンションの効果: 層ごとに交互にスパースアテンションを取り入れることで、計算効率を向上させつつ、トランスフォーマーの表現力を維持できる。

⑤性能が向上した記載

モデルの並列化やスパースアテンションにより、計算効率が向上している。性能の具体的な数値については、モデルサイズに対する検証損失のべき乗則がスムーズにスケーリングすることが期待されているが、具体的な数値は本文には記載されていない。

⑥比較の記載

表2.1で、8つの異なるモデルサイズに関する比較が行われているが、記載された情報から、パラメータ数や層数などの違いを以下にまとめる。

モデルサイズ	総パラメータ数 (nparams)	層数 (nlayers)	ボトルネック層のユニット数 (dmodel)	フィードフォワード層のサイズ (dff)	アテンションヘッドの次元数 (dhead)	コンテキストウィンドウ (nctx)
小モデル	125百万パラメータ	記載なし	記載なし	dff = 4 ∗ dmodel	記載なし	2048トークン
中モデル	記載なし	記載なし	記載なし	記載なし	記載なし	2048トークン
大モデル	1750億パラメータ	記載なし	記載なし	記載なし	記載なし	2048トークン

⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分

GPU間のモデル分割についての情報を表にできる。

分割方法	説明
深さ次元での分割	モデルの深さに沿って層を分割する
幅次元での分割	モデルの幅（ユニット数）に沿って層を分割する

⑧具体的な数値

数値	説明
125百万パラメータ	小規模モデルの総パラメータ数
1750億パラメータ	大規模モデル（GPT-3）の総パラメータ数
4	ボトルネック層に対するフィードフォワード層のサイズ倍率
2048トークン	全てのモデルでのコンテキストウィンドウのサイズ

⑨具体的な変数名(数式用の記号)

変数名	説明
nparams	総パラメータ数
nlayers	層数
dmodel	各ボトルネック層のユニット数
dff	フィードフォワード層のサイズ
dhead	アテンションヘッドの次元数
nctx	モデルのコンテキストウィンドウのサイズ

⑩図/表の説明

表2.1 は、8つの異なるモデルサイズの詳細を示しており、総パラメータ数、層数、各層のユニット数、フィードフォワード層のサイズ、アテンションヘッドの次元数、コンテキストウィンドウのサイズなどが比較されている。この表は、モデルサイズの違いが性能に与える影響を評価するために重要である。

「⑧ 具体的な数値の記載」で、「必ず正しく抜き取る事」と指示を加えると、正しい数値を記載するようになった。良好。

参考: Sparse Transformer

▼質問(人間)
修正された初期化、事前正規化、リバーシブルトークナイゼーション、スパースアテンション、については、上記以上の詳しい内容の記載は本文中に無い?

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
本文の抜粋部分では、「修正された初期化」「事前正規化」「リバーシブルトークナイゼーション」「スパースアテンション」に関しては、具体的な詳細は記載されていない。これらの要素に関しては、GPT-2やスパーストランスフォーマーの既存の文献（引用元 [RWC+19] や [CGRS19]）に言及しているため、それらの手法に関する具体的な説明は、引用された文献に委ねられている。

従って、論文の該当部分において、上記技術に関してのさらなる詳細は本文には含まれていない。

2.2 Training Dataset

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 2.2 Training Dataset Datasets for language models have rapidly expanded, culminating in the Common Crawl dataset2 [RSR+19 ] constituting nearly a trillion words. This size of dataset is sufficient to train our largest models without ever updating on the same sequence twice. However, we have found that unfiltered or lightly filtered versions of Common Crawl tend to have lower quality than more curated datasets. Therefore, we took 3 steps to improve the average quality of our datasets: (1) we downloaded and filtered a version of CommonCrawl based on similarity to a range of high-quality reference corpora, (2) we performed fuzzy deduplication at the document level, within and across datasets, to prevent redundancy and preserve the integrity of our held-out validation set as an accurate measure of overfitting, and (3) we also added known high-quality reference corpora to the training mix to augment CommonCrawl and increase its diversity. Details of the first two points (processing of Common Crawl) are described in Appendix A. For the third, we added several curated high-quality datasets, including an expanded version of the WebText dataset [ RWC+19], collected by scraping links over a longer period of time, and first described in [KMH+20], two internet-based books corpora (Books1 and Books2) and English-language Wikipedia. Table 2.2 shows the final mixture of datasets that we used in training. The CommonCrawl data was downloaded from 41 shards of monthly CommonCrawl covering 2016 to 2019, constituting 45TB of compressed plaintext before filtering and 570GB after filtering, roughly equivalent to 400 billion byte-pair-encoded tokens. Note that during training, datasets are not sampled in proportion to their size, but rather datasets we view as higher-quality are sampled more frequently, such that CommonCrawl and Books2 datasets are sampled less than once during training, but the other datasets are sampled 2-3 times. This essentially accepts a small amount of overfitting in exchange for higher quality training data. A major methodological concern with language models pretrained on a broad swath of internet data, particularly large models with the capacity to memorize vast amounts of content, is potential contamination of downstream tasks by having their test or development sets inadvertently seen during pre-training. To reduce such contamination, we searched for and attempted to remove any overlaps with the development and test sets of all benchmarks studied in this paper. Unfortunately, a bug in the filtering caused us to ignore some overlaps, and due to the cost of training it was not feasible to retrain the model. In Section 4 we characterize the impact of the remaining overlaps, and in future work we will more aggressively remove data contamination.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

何についての記載か:
トレーニングデータセットの構成と品質向上のための処理方法について記載している。

要旨:

Common Crawlデータセットの膨大な語彙数を持つが、フィルタリングされていないバージョンは低品質であるため、データ品質の向上が必要。
データセットの品質を向上させるために、以下の3つのステップを実施:
1. Common Crawlを高品質の参照コーパスと類似性に基づいてフィルタリング。
2. ドキュメントレベルでの重複排除を行い、過学習のリスクを低減。
3. Common Crawlを補完し、データセットの多様性を増やすため、既知の高品質な参照コーパス（WebText、Books1、Books2、Wikipedia）を追加。
高品質なデータセットを優先的にサンプリングし、低品質なデータセットは頻度を下げてサンプリングする。
トレーニングデータに含まれるデータの一部がテストセットや開発セットと重複する可能性があり、その影響について検証することが必要。

②具体的な処理方法の記載

具体的な処理方法として以下が記載されている:

Common Crawlのフィルタリング:
高品質の参照コーパスとの類似性に基づきフィルタリングを実施して、データの品質を向上。
ドキュメントレベルのファジー重複排除:
トレーニングデータセット内外での重複を削除し、過剰なフィッティングを防止。これにより、保持された検証セットが過学習の正確な測定を保証する。
高品質な参照コーパスの追加:
Common Crawlに加えて、WebText、Books1、Books2、英語版Wikipediaを含む高品質なコーパスをトレーニングデータに加えることで、データの多様性を強化。
サンプリング頻度の調整:
Common CrawlとBooks2のデータセットは低品質と見なされ、サンプリング頻度が低くなる。逆に、高品質なデータセットは2-3回サンプリングされる。
データの重複チェックと除去:
テストセットや開発セットに含まれるデータがトレーニング中に誤って含まれないよう、重複チェックを実施。しかし、一部フィルタリングバグにより、重複データが残っている場合がある。

③改良点・工夫点・テクニック等の記載

データフィルタリングの導入:
Common Crawlデータセットの低品質を改善するために、高品質な参照コーパスに基づくフィルタリングを採用している。これにより、データの平均品質を大幅に向上させている。
ファジー重複排除:
ドキュメントレベルでのファジー重複排除を実施し、過剰なフィッティングを防止し、検証セットの精度を保つ工夫がなされている。
多様なデータセットの追加:
Common Crawlに加えて、WebText、Books1、Books2、Wikipediaといった高品質で多様なデータセットを活用して、トレーニングデータの質を強化している。
サンプリング頻度の調整:
高品質データの影響を強めるために、データセットのサンプリング頻度を調整している。具体的には、高品質なデータセットを2-3回サンプリングする一方、Common CrawlとBooks2は1回以下の頻度でサンプリングされている。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載

フィルタリングと重複排除の重要性:
Common Crawlのような未フィルタリングデータには低品質な情報が含まれているため、フィルタリングを通じて高品質な参照コーパスに近いデータを選別し、モデルのトレーニング効率を高める必要がある。また、重複データは過剰なフィッティングを引き起こすリスクがあり、ドキュメントレベルでの重複排除が重要となる。
高品質データセットの優先サンプリングの理由:
高品質なデータセットは、トレーニング中に学習のバイアスを軽減し、より一般化可能なモデルを作成するために必要。低品質データをサンプリング頻度を抑えることで、全体のトレーニング品質を向上させる工夫が施されている。

⑤性能が向上した記載

高品質なデータセットの優先的なサンプリングとフィルタリングにより、データの全体的な質が向上し、過剰フィッティングを防ぐことで、モデルの汎化性能が向上する可能性が示唆されているが、具体的な数値はこの節には記載されていない。

⑥比較の記載

なし。

⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分

データセット	フィルタリング後のサイズ (GB)	トークン数 (推定)
Common Crawl	570 GB	4000 億トークン
Books1	記載なし	記載なし
Books2	記載なし	記載なし
WebText	記載なし	記載なし
Wikipedia	記載なし	記載なし

⑧具体的な数値の記載

数値	説明
45TB	フィルタリング前のCommon Crawlデータセットのサイズ
570GB	フィルタリング後のCommon Crawlデータセットのサイズ
4000億	フィルタリング後のCommon Crawlのトークン数
2-3回	高品質なデータセットのサンプリング頻度
1回未満	Common CrawlとBooks2のサンプリング頻度

⑨具体的な変数名(数式用の記号)

なし。

⑩図/表の主張

表2.2: 使用したトレーニングデータセットの概要と、その構成やサイズを示している。トレーニングに使用された各データセットの内訳を理解し、どのデータがどの程度トレーニングに貢献したかを示すための表である。

2.3 Training Process

▼質問(人間)

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(論文・記事の各章節を貼り付け) 2.3 Training Process As found in [ KMH+20 , MKAT18], larger models can typically use a larger batch size, but require a smaller learning rate. We measure the gradient noise scale during training and use it to guide our choice of batch size [ MKAT18]. Table 2.1 shows the parameter settings we used. To train the larger models without running out of memory, we use a mixture of model parallelism within each matrix multiply and model parallelism across the layers of the network. All models were trained on V100 GPU’s on part of a high-bandwidth cluster provided by Microsoft. Details of the training process and hyperparameter settings are described in Appendix B.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

何についての記載か:
トレーニングプロセスと、特に大規模モデルを効率的にトレーニングするためのバッチサイズや学習率の調整、モデル並列化技術について記載している。

要旨:

大規模モデルでは、バッチサイズを大きくすることが可能であるが、学習率を小さくする必要があるという知見に基づいてトレーニングを行う。
トレーニング中にグラデーションノイズスケールを測定し、バッチサイズの選択をガイドする。
メモリ不足を防ぐために、行列積内でのモデル並列化と、ネットワーク層間でのモデル並列化を混在させたアプローチを採用している。
全モデルは、Microsoftの提供する高帯域幅クラスター上でV100 GPUを用いてトレーニングされた。
ハイパーパラメータ設定やトレーニングプロセスの詳細はAppendix Bに記載されている。

②具体的な処理方法の記載

バッチサイズの選定:
過去の研究に基づき、大規模モデルではバッチサイズを大きくできるが、学習率を小さく設定する必要があることが示されている【KMH+20】【MKAT18】。
トレーニング中にグラデーションノイズスケールを測定し、それに基づいて適切なバッチサイズを選定する手法が取られている。
モデル並列化の手法:
行列積内でのモデル並列化とネットワーク層間でのモデル並列化を組み合わせることで、メモリ使用量を最適化し、より大規模なモデルのトレーニングを可能にしている。
ハードウェアの使用:
トレーニングにはNVIDIAのV100 GPUを使用し、Microsoftが提供する高帯域幅クラスター上で実施している。

③改良点・工夫点・テクニック等の記載

グラデーションノイズスケールを利用したバッチサイズの最適化:
グラデーションノイズスケールの測定に基づいて、バッチサイズを動的に調整する手法を採用している。これにより、効率的かつ安定したトレーニングが可能となる【MKAT18】。
モデル並列化:
行列積内での並列化と、ネットワーク層全体での並列化を混合して使用することで、メモリ使用を最適化しつつ、より大規模なモデルをトレーニングするための手法が工夫されている。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載

グラデーションノイズスケールの役割:
グラデーションノイズスケールは、トレーニング中の勾配の変動を測定するためのものであり、これに基づいてバッチサイズを調整することにより、勾配が過度にノイズを含むことを防ぎ、学習の安定性を向上させる。これは、バッチサイズが大きくなるほど、グラデーションノイズスケールが小さくなり、より小さな学習率が必要となるためである。
モデル並列化の重要性:
行列積内とネットワーク層間での並列化を組み合わせることで、計算の負荷を複数のGPUに分散させ、メモリ使用量を削減することが可能となる。これにより、GPUのメモリ不足を防ぎ、より大規模なモデルのトレーニングが可能になる。

⑤性能が向上した記載

グラデーションノイズスケールを用いたバッチサイズの最適化と学習率の調整により、モデルの学習が安定し、より大きなモデルを効率的にトレーニングすることが可能になっている。
具体的な数値や性能指標の向上は、この節には記載されていないが、Appendix Bに詳細が記載されている。

⑥比較の記載

なし。

⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分

技術	説明
グラデーションノイズスケール	バッチサイズの選定に使用されるトレーニング中の勾配変動の測定指標
モデル並列化	行列積内およびネットワーク層間での並列化を組み合わせたメモリ最適化手法
V100 GPU	トレーニングに使用されたNVIDIAの高性能GPU

⑧具体的な数値の記載

数値	説明
V100 GPU	トレーニングに使用されたGPUのモデル
Appendix B	ハイパーパラメータの詳細が記載されている場所

⑨具体的な変数名(数式用の記号)

なし。

⑩図/表の主張

表2.1: トレーニングに使用されたパラメータ設定を示す。これは、どのようなバッチサイズや学習率が適用されたかを示すための表であり、トレーニングプロセスの具体的な設定を把握するために重要である。

2.4 Evaluation

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 2.4 Evaluation For few-shot learning, we evaluate each example in the evaluation set by randomly drawing K examples from that task’s training set as conditioning, delimited by 1 or 2 newlines depending on the task. For LAMBADA and Storycloze there is no supervised training set available so we draw conditioning examples from the development set and evaluate on the test set. For Winograd (the original, not SuperGLUE version) there is only one dataset, so we draw conditioning examples directly from it. K can be any value from 0 to the maximum amount allowed by the model’s context window, which is nctx = 2048 for all models and typically fits 10 to 100 examples. Larger values of K are usually but not always better, so when a separate development and test set are available, we experiment with a few values of K on the development set and then run the best value on the test set. For some tasks (see Appendix G) we also use a natural language prompt in addition to (or for K = 0, instead of) demonstrations. On tasks that involve choosing one correct completion from several options (multiple choice), we provide K examples of context plus correct completion, followed by one example of context only, and compare the LM likelihood of each completion. For most tasks we compare the per-token likelihood (to normalize for length), however on a small number of datasets (ARC, OpenBookQA, and RACE) we gain additional benefit as measured on the development set by normalizing by the unconditional probability of each completion, by computing P (completion|context) P (completion|answer context) , where answer context is the string "Answer: " or "A: " and is used to prompt that the completion should be an answer but is otherwise generic. On tasks that involve binary classification, we give the options more semantically meaningful names (e.g. “True” or “False” rather than 0 or 1) and then treat the task like multiple choice; we also sometimes frame the task similar to what is done by [RSR+19] (see Appendix G) for details. On tasks with free-form completion, we use beam search with the same parameters as [ RSR+19]: a beam width of 4 and a length penalty of α = 0.6. We score the model using F1 similarity score, BLEU, or exact match, depending on what is standard for the dataset at hand. Final results are reported on the test set when publicly available, for each model size and learning setting (zero-, one-, and few-shot). When the test set is private, our model is often too large to fit on the test server, so we report results on the development set. We do submit to the test server on a small number of datasets (SuperGLUE, TriviaQA, PiQa) where we were able to make submission work, and we submit only the 200B few-shot results, and report development set results for everything else.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

何についての記載か:
少数ショット学習 (few-shot learning) における評価プロセス、特にタスクごとの評価手法やKショットの選定、さらに使用するモデルやテストセットについての評価方法が記載されている。

要旨:

少数ショット学習において、各タスクに対してKショットの評価を行う。Kはタスクに応じて選定され、モデルの文脈ウィンドウ (nctx = 2048) に依存する。
特定のタスク（LAMBADA, Storycloze, Winograd）では、訓練セットがないため開発セットを使用して評価を行う。
複数選択問題では、文脈と正答を示したK個の例を使用し、各選択肢の言語モデルの尤度を比較する。
一部のタスクでは、完了の確率を正規化した尤度を使用して性能を向上させている。
バイナリ分類では「0」や「1」ではなく、意味のある名前（True, False）を使用し、多肢選択のように扱う。
フリーフォーム形式の問題では、ビームサーチを用いてモデルの予測を評価し、F1スコア、BLEUスコア、または完全一致で評価を行う。
評価結果はテストセットまたは開発セットで報告されており、大規模モデルはテストサーバに収まらないため、開発セットの結果が主に使われる。

②具体的な処理方法の記載

Kショットの評価手法:
各タスクの訓練セットからK個の例をランダムに選び、そのK個の例を条件とする形で評価を行う。タスクによっては、新しい例を1行または2行の改行で区切って提示する。文脈ウィンドウのサイズ (nctx = 2048) によって、最大で10～100の例が適用可能である。
タスクごとの処理:
- LAMBADAおよびStorycloze: 監督ありの訓練セットが存在しないため、開発セットから例を引き、テストセットで評価する。
- Winograd: 1つのデータセットしかないため、同データセットから例を引く。
- 複数選択問題: K個の文脈と正答を与え、文脈のみの例を提示し、各選択肢の尤度を言語モデルで比較する。
- バイナリ分類: 選択肢に「True」や「False」など意味のある名前を付け、複数選択のように処理する。
フリーフォーム形式のタスク:
ビームサーチ（ビーム幅4、長さペナルティα = 0.6）を用い、F1スコア、BLEU、または完全一致で評価する。
最終結果の報告:
テストセットが公開されている場合はその結果を報告し、非公開のセットの場合は開発セットの結果を報告。大規模なモデルはテストサーバに収まらないため、一部のタスクのみテストサーバで提出し、それ以外は開発セットの結果を報告。

③改良点・工夫点・テクニック等の記載

Kショットの選定:
Kの値はタスクごとに異なり、文脈ウィンドウに収まる最大数を選ぶが、通常、Kが大きいほど性能が向上する。しかし、必ずしもそうとは限らないため、開発セット上でKの異なる値を試し、最適な値をテストセットで適用するという工夫がなされている。
尤度の正規化:
一部のタスク (ARC, OpenBookQA, RACE) では、予測完了の尤度を正規化する手法を使用して、モデルの性能をさらに向上させている。特に、無条件の確率を用いた正規化により、性能が向上している。
意味的に関連した分類:
バイナリ分類では「0」や「1」ではなく、「True」や「False」といった意味的に関連した名称を使用することで、モデルの理解を助け、分類の精度を高める工夫がされている。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載

Kショットの効果:
Kショット学習では、モデルが過去に見たK個の例を条件とすることで、未見の例に対してより良い予測を行うことができる。Kの値が大きくなるほど、モデルがより多くの情報を得て、一般化能力が向上するが、Kが大きすぎると過適合や計算資源の制約が生じるため、最適なKを選ぶことが重要である。
尤度の正規化:
特定のタスクにおいて、完了の尤度を正規化することにより、選択肢間での尤度の偏りを減少させ、モデルの予測精度を向上させる。無条件の確率による正規化は、選択肢が不均一な場合に効果的である。

⑤性能が向上した記載

複数選択タスクにおいて、完了の無条件確率で正規化を行うことで、開発セット上の性能が向上していることが示されている (具体的な数値は記載されていないが、ARC, OpenBookQA, RACEでの性能向上が確認されている)。
ビームサーチを用いたフリーフォーム形式のタスクでは、標準的なスコアリング指標（F1スコア、BLEU、完全一致）で評価を行い、高い精度を達成している。
具体的な性能向上の数値は記載されていない。

⑥比較の記載

なし。

⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分

技術/手法	説明
Kショット学習	タスクの訓練セットからK個の例を選び、それを基に予測を行う手法
尤度の正規化	特定のタスクで、完了の無条件確率で正規化することにより性能向上
フリーフォームタスクのビームサーチ	ビーム幅4、長さペナルティα = 0.6のビームサーチを使用した予測手法

⑧具体的な数値の記載

数値	説明
nctx = 2048	モデルの文脈ウィンドウのサイズ
K = 10-100	Kショット学習で使用される例の数
α = 0.6	ビームサーチにおける長さペナルティ
Beam width = 4	ビームサーチにおけるビーム幅

⑨具体的な変数名(数式用の記号)

変数名	説明
nctx	モデルの文脈ウィンドウのサイズ
K	使用する例の数
P (completion	context)
P (completion	answer context)
α	ビームサーチでの長さペナルティ

⑩図/表の主張

なし。

3 Results

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 3 Results In Figure 3.1 we display training curves for the 8 models described in Section 2. For this graph we also include 6 additional extra-small models with as few as 100,000 parameters. As observed in [KMH+20], language modeling performance follows a power-law when making efficient use of training compute. After extending this trend by two more orders of magnitude, we observe only a slight (if any) departure from the power-law. One might worry that these improvements in cross-entropy loss come only from modeling spurious details of our training corpus. However, we will see in the following sections that improvements in cross-entropy loss lead to consistent performance gains across a broad spectrum of natural language tasks. Below, we evaluate the 8 models described in Section 2 (the 175 billion parameter parameter GPT-3 and 7 smaller models) on a wide range of datasets. We group the datasets into 9 categories representing roughly similar tasks. In Section 3.1 we evaluate on traditional language modeling tasks and tasks that are similar to language modeling, such as Cloze tasks and sentence/paragraph completion tasks. In Section 3.2 we evaluate on “closed book” question answering tasks: tasks which require using the information stored in the model’s parameters to answer general knowledge questions. In Section 3.3 we evaluate the model’s ability to translate between languages (especially one-shot and few-shot). In Section 3.4 we evaluate the model’s performance on Winograd Schema-like tasks. In Section 3.5 we evaluate on datasets that involve commonsense reasoning or question answering. In Section 3.6 we evaluate on reading comprehension tasks, in Section 3.7 we evaluate on the SuperGLUE benchmark suite, and in 3.8 we briefly explore NLI. Finally, in Section 3.9, we invent some additional tasks designed especially to probe in-context learning abilities – these tasks focus on on-the-fly reasoning, adaptation skills, or open-ended text synthesis. We evaluate all tasks in the few-shot, one-shot, and zero-shot settings.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

記載内容: この節では、8つの異なるモデル（1750億パラメータのGPT-3と7つの小型モデル）を様々なデータセットで評価した結果を示している。また、100,000パラメータしか持たない追加の小型モデルも含めて学習曲線を表示している。
要旨:
- パワーローに基づく言語モデリング性能の向上を確認。
- クロスエントロピーロスの改善が、自然言語タスク全体で一貫した性能向上に繋がることを確認。
- モデルを様々なタスクで評価し、few-shot、one-shot、zero-shotの学習設定で比較。

②具体的な処理方法の記載

8つのモデル（GPT-3 1750億パラメータと7つの小型モデル）を広範なデータセットで評価し、9つのタスクカテゴリにグループ化している。評価には、以下の9つのタスクカテゴリが含まれる:
1. 伝統的な言語モデリングタスクおよび類似タスク（Clozeタスクや文/段落の補完タスク）
2. 「クローズドブック」質問応答タスク
3. 翻訳タスク（特にone-shotおよびfew-shot設定で）
4. Winograd Schema-likeタスク
5. 常識推論や質問応答を含むタスク
6. 読解力タスク
7. SuperGLUEベンチマークスイート
8. NLI（自然言語推論）
9. In-context learning能力を評価するための追加タスク（即時推論や適応力、自由形式のテキスト生成に焦点を当てたもの）
Few-shot、one-shot、zero-shotの学習設定で全てのタスクを評価。

③改良点・工夫点・テクニック等の記載

学習曲線に基づいて、パワーローに従う形での性能向上が確認され、モデルのサイズが増えることでクロスエントロピーロスが改善している。
100,000パラメータの追加小型モデルも含め、効率的な学習計算を用いることでパワーロー的な性能向上が確認されている。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載

クロスエントロピーロスの改善が、学習データセットに含まれる不必要な詳細をモデル化した結果ではないかという懸念があるが、評価結果からこの改善が自然言語タスク全体で一貫した性能向上に繋がっていることが示されている。

⑤性能が向上した記載

クロスエントロピーロスの改善に伴い、モデルのパフォーマンスが自然言語タスク全体で向上している。これにより、一部のタスクで顕著な性能向上が確認されているが、具体的な数値や図表番号については本文で明記されていない。

⑥比較の記載

モデル	パラメータ数	学習曲線の特徴	評価結果の傾向
GPT-3	1750億	パワーローに基づき性能向上	自然言語タスク全体で一貫して高い性能
他の7モデル	不明（詳細は第2節参照）	パワーローに従うが、性能はGPT-3より低い	smaller models show less improvement

⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分

なし。

⑧具体的な数値の記載

数値説明

175 billion GPT-3モデルのパラメータ数

100,000 追加された超小型モデルのパラメータ数

数値	説明
175 billion	GPT-3モデルのパラメータ数
100,000	追加された超小型モデルのパラメータ数

⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載

変数名説明

nctx モデルのコンテキストウィンドウサイズ

α ビームサーチの長さペナルティ

変数名	説明
nctx	モデルのコンテキストウィンドウサイズ
α	ビームサーチの長さペナルティ

⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか

図3.1は、8つのモデルの学習曲線を表示し、パラメータ数が異なるモデルでのパワーローに基づく性能向上を示す。また、追加された小型モデルの学習傾向も確認できる。

▼質問(人間)
「パワーローに従う」とは何か?

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
「パワーローに従う」とは、特定の現象において、ある変数が別の変数に対して、指数的ではなく冪乗（べき乗）で関連していることを指す。具体的には、変数 $x$ と $y$ の関係が次の形式で表される場合を意味する:

$
y = C \cdot x^{-\alpha}
$

ここで、

$ C $ は定数
$ \alpha $ はパワーローの指数

この関係において、ある変数（例: モデルのパラメータ数）が増加するに従って、他の変数（例: モデルの性能）の増加が急速に減少するという特徴が見られる。パワーローに従う現象では、少数の非常に大きな値と多数の小さな値の間に大きな差が生じ、モデルの性能や学習効率の改善が、パラメータ数の増加に応じて滑らかに進むことを示す。

論文の文脈では、モデルのパラメータ数が増加するに従って、言語モデリング性能が「パワーローに従う」形で向上し、特にモデルが効率的に計算資源を利用している場合、その性能向上がパラメータ数に比例していることを意味している。

上記のピンポイントの質問に対して、分かりやすい回答、良好。

▼質問(人間)
perplexityとは何か? 具体的にどのように算出するか?

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
Perplexity（パープレキシティ）とは、言語モデルの性能を評価する指標の一つであり、主に確率モデルにおける予測の不確実性を測定するために使われる。簡単に言えば、ある言語モデルが次に来る単語をどれだけ「混乱」しているか、つまりどれだけうまく予測できているかを示す指標である。値が低いほどモデルの予測が正確であり、値が高いほど予測が困難であることを意味する。

Perplexityの算出方法
パープレキシティは、テストデータに対してモデルが割り当てた確率の逆数の対数を基に計算される。具体的には、次のような手順で計算される。

まず、テストデータ（単語列）に対してモデルが各単語に割り当てた確率 $P(w_i)$ を計算する。ここで、$w_i$ はテストデータ内の単語である。
テストデータ全体の対数尤度 $L$ を以下の式で計算する:
$
L = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \log P(w_i)
$
ここで、$N$ はテストデータ内の単語数を表し、$P(w_i)$ はモデルが単語 $w_i$ に割り当てた確率である。
Perplexity は、この対数尤度を基に次のように計算される:
$
\text{Perplexity} = \exp\left(-L\right)
$
つまり、対数尤度の負の値を指数関数で戻した値がパープレキシティとなる。

Perplexityの解釈

Perplexityが低い場合: モデルの予測精度が高いことを意味する。すなわち、モデルが次に来る単語の確率分布を非常にうまく予測している。
Perplexityが高い場合: モデルが次に来る単語の予測において困難を感じていることを意味する。すなわち、モデルが正しい単語を予測する確率が低い。

例えば、パープレキシティが100であれば、モデルが次に来る単語として100個の候補の中から等確率で選んでいるような不確実さを示している。

計算例
もしモデルがテストセットの文章を通して、次のような確率を予測したとする:

$ P(w_1) = 0.2 $
$ P(w_2) = 0.3 $
$ P(w_3) = 0.1 $

この場合、対数尤度 $L$ は以下のようになる:

$
L = \frac{1}{3} \left( \log 0.2 + \log 0.3 + \log 0.1 \right)
$

その後、パープレキシティを計算するためには:

$
\text{Perplexity} = \exp\left(-L\right)
$

パープレキシティと他の評価指標の関係
パープレキシティは、モデルがデータセットに対してどれだけ適切な確率分布を生成しているかを定量化するため、言語モデルの品質評価において重要である。しかし、実際のタスクでのパフォーマンス（例えば翻訳タスクや質問応答タスクなど）と必ずしも一致しない場合もあるため、他の評価指標と併用することが望ましい。

上記のピンポイントの質問に対して、とても分かりやすい回答、良好。

参考: perplexity

(3章の詳細部分は省略)

論文の評価結果部分が長いので、3章の詳細部分は省略。
評価結果は下記のまとめ記事を見て把握するだけで十分とする。
(下記のまとめ記事が非常に分かりやすくなっている)

4 Measuring and Preventing Memorization Of Benchmarks

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 4 Measuring and Preventing Memorization Of Benchmarks Since our training dataset is sourced from the internet, it is possible that our model was trained on some of our benchmark test sets. Accurately detecting test contamination from internet-scale datasets is a new area of research without established best practices. While it is common practice to train large models without investigating contamination, given the increasing scale of pretraining datasets, we believe this issue is becoming increasingly important to attend to. This concern is not just hypothetical. One of the first papers to train a language model on Common Crawl data [TL18 ] detected and removed a training document which overlapped with one of their evaluation datasets. Other work such as GPT-2 [ RWC+19] also conducted post-hoc overlap analysis. Their study was relatively encouraging, finding that although models did perform moderately better on data that overlapped between training and testing, this did not significantly impact reported results due to the small fraction of data which was contaminated (often only a few percent). GPT-3 operates in a somewhat different regime. On the one hand, the dataset and model size are about two orders of magnitude larger than those used for GPT-2, and include a large amount of Common Crawl, creating increased potential for contamination and memorization. On the other hand, precisely due to the large amount of data, even GPT-3 175B does not overfit its training set by a significant amount, measured relative to a held-out validation set with which it was deduplicated (Figure 4.1). Thus, we expect that contamination is likely to be frequent, but that its effects may not be as large as feared. We initially tried to address the issue of contamination by proactively searching for and attempting to remove any overlap between our training data and the development and test sets of all benchmarks studied in this paper. Unfortunately, a bug resulted in only partial removal of all detected overlaps from the training data. Due to the cost of training, it wasn’t feasible to retrain the model. To address this, we investigate in detail how the remaining detected overlap impacts results. For each benchmark, we produce a ‘clean’ version which removes all potentially leaked examples, defined roughly as examples that have a 13-gram overlap with anything in the pretraining set (or that overlap with the whole example when it is shorter than 13-grams). The goal is to very conservatively flag anything that could potentially be contamination, so as to produce a clean subset that is free of contamination with high confidence. The exact procedure is detailed in Appendix C. We then evaluate GPT-3 on these clean benchmarks, and compare to the original score. If the score on the clean subset is similar to the score on the entire dataset, this suggests that contamination, even if present, does not have a significant effect on reported results. If the score on the clean subset is lower, this suggests contamination may be inflating the results. The results are summarized in Figure 4.2. Although potential contamination is often high (with a quarter of benchmarks scoring over 50%), in most cases performance changes only negligibly, and we see no evidence that contamination level and performance difference are correlated. We conclude that either our conservative method substantially overestimated contamination or that contamination has little effect on performance.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

この章では、GPT-3のトレーニングデータにおけるベンチマークデータの汚染（メモリゼーション）を検出し、それがモデルのパフォーマンスにどのような影響を与えるかを測定し、汚染の影響を防ぐための方法について記載している。

要旨

GPT-3のトレーニングデータにはインターネットから収集されたデータが含まれており、ベンチマークテストセットがトレーニングデータに含まれる可能性がある。
汚染の検出と除去は新しい研究分野であり、確立されたベストプラクティスが存在しない。
GPT-3は大規模なデータセットとモデルサイズのため、少数のデータ汚染があってもトレーニングセットに対する過学習は顕著ではない。
トレーニングデータとテストデータの重複を排除する試みが行われたが、完全には達成できなかったため、クリーンなベンチマークを用いた結果の比較が行われた。
結果として、汚染がパフォーマンスに与える影響は小さく、汚染のレベルとパフォーマンスの違いには相関が見られなかった。

②具体的な処理方法の記載

ベンチマークテストセットとトレーニングデータの間に重複があるかを検出するため、13-gramのオーバーラップを検出するアルゴリズムを使用し、クリーンバージョンのベンチマークを作成した（Appendix Cで詳細が説明されている）。
クリーンベンチマークとは、13-gramのオーバーラップがあるサンプルや、それより短いサンプルが完全に一致するものを除去したデータセットである。
クリーンベンチマークとオリジナルのベンチマークで評価を行い、両者のスコアを比較した。

③改良点・工夫点・テクニック等の記載

非常に保守的なアプローチを採用し、13-gramのオーバーラップがあるすべてのサンプルを除去して、可能な限りクリーンなデータセットを作成した。
オーバーラップが検出されたが、完全なデータ除去はできなかったため、クリーンベンチマークを用いて影響を評価した。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載

モデルが非常に大規模であるため、少数の汚染データがあっても、モデルがトレーニングセットに対して過学習する可能性は低い。
汚染データの影響が小さい理由として、GPT-3が非常に多様なデータを使用してトレーニングされているため、少量の汚染が全体の結果に大きく影響を与えない可能性がある。

⑤性能が向上した記載

クリーンベンチマークとオリジナルベンチマークのスコアを比較したが、汚染の影響は小さく、パフォーマンスの変化はほとんど見られなかった (Figure 4.2)。
例として、四分の一のベンチマークで汚染が50％以上であったが、ほとんどのケースでパフォーマンスへの影響は軽微であった (Figure 4.2)。

⑥比較の記載

項目	オリジナルベンチマーク	クリーンベンチマーク	汚染の影響の程度	図番号
ベンチマーク全体	オリジナルスコア	クリーンスコア	軽微	Figure 4.2
一部のベンチマーク	汚染レベルが50％以上	小さなパフォーマンス差	軽微	Figure 4.2

⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分

項目	汚染レベル	パフォーマンス変化	図番号
低汚染のベンチマーク	10％以下	ほとんど変化なし	Figure 4.2
高汚染のベンチマーク	50％以上	軽微なパフォーマンス差	Figure 4.2

⑧具体的な数値の記載

数値	説明
50%	一部ベンチマークでの汚染レベル
13-gram	重複検出に使用されたオーバーラップの単位

⑨具体的な変数名の記載

変数名	説明
13-gram	重複検出に使用されたアルゴリズム

⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか

Figure 4.1: トレーニングセットのデータが検出された汚染の影響を受けていないことを示す。モデルが過学習していないことが示唆されている。
Figure 4.2: クリーンベンチマークとオリジナルベンチマークのスコアを比較した結果を示し、汚染がモデルの性能に与える影響が軽微であることを示している。

4 Measuring and Preventing Memorization Of Benchmarks (続き)

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) Below, we review in more detail the few specific cases where either (1) the model performs significantly worse on the cleaned version, or (2) potential contamination is very high, which makes measuring the performance difference difficult. Our analysis flagged six groups of benchmarks for further investigation: Word Scrambling, Reading Comprehension (QuAC, SQuAD2, DROP), PIQA, Winograd, language modeling tasks (Wikitext tasks, 1BW), and German to English translation. Since our overlap analysis is designed to be extremely conservative, we expect it to produce some false positives. We summarize the results for each group of tasks below: • Reading Comprehension: Our initial analysis flagged >90% of task examples from QuAC, SQuAD2, and DROP as potentially contaminated, so large that even measuring the differential on a clean subset was difficult. Upon manual inspection, however, we found that for every overlap we inspected, in all 3 datasets, the source text was present in our training data but the question/answer pairs were not, meaning the model gains only background information and cannot memorize the answer to a specific question. • German translation: We found 25% of the examples in the WMT16 German-English test set were marked as potentially contaminated, with an associated total effect size of 1-2 BLEU. Upon inspection, none of the flagged examples contain paired sentences resembling NMT training data and collisions were monolingual matches mostly of snippets of events discussed in the news. • Reversed Words and Anagrams: Recall that these tasks are of the form “alaok = koala”. Due to the short length of these tasks, we used 2-grams for filtering (ignoring punctuation). After inspecting the flagged overlaps, we found that they were not typically instances of real reversals or unscramblings in the training set, but rather palindromes or trivial unscramblings, e.g “kayak = kayak”. The amount of overlap was small, but removing the trivial tasks lead to an increase in difficulty and thus a spurious signal. Related to this, the symbol insertion task shows high overlap but no effect on performance – this is because that task involves removing non-letter characters from a word, and the overlap analysis itself ignores such characters, leading to many spurious matches. • PIQA: The overlap analysis flagged 29% of examples as contaminated, and observed a 3 percentage point absolute decrease (4% relative decrease) in performance on the clean subset. Though the test dataset was released after our training set was created and its labels are hidden, some of the web pages used by the crowdsourced dataset creators are contained in our training set. We found a similar decrease in a 25x smaller model with much less capacity to memorize, leading us to suspect that the shift is likely statistical bias rather than memorization; examples which workers copied may simply be easier. Unfortunately, we cannot rigorously prove this hypothesis. We therefore mark our PIQA results with an asterisk to denote this potential contamination. • Winograd: The overlap analysis flagged 45% of examples, and found a 2.6% decrease in performance on the clean subset. Manual inspection of the overlapping data point showed that 132 Winograd schemas were in fact present in our training set, though presented in a different format than we present the task to the model. Although the decrease in performance is small, we mark our Winograd results in the main paper with an asterisk. • Language modeling: We found the 4 Wikipedia language modeling benchmarks measured in GPT-2, plus the Children’s Book Test dataset, to be almost entirely contained in our training data. Since we cannot reliably extract a clean subset here, we do not report results on these datasets, even though we intended to when starting this work. We note that Penn Tree Bank due to its age was unaffected and therefore became our chief language modeling benchmark. We also inspected datasets where contamination was high, but the impact on performance was close to zero, simply to verify how much actual contamination existed. These appeared to often contain false positives. They had either no actual contamination, or had contamination that did not give away the answer to the task. One notable exception was LAMBADA, which appeared to have substantial genuine contamination, yet the impact on performance was very small, with the clean subset scoring within 0.5% of the full dataset. Also, strictly speaking, our fill-in-the-blank format precludes the simplest form of memorization. Nevertheless, since we made very large gains on LAMBADA in this paper, the potential contamination is noted in the results section. An important limitation of our contamination analysis is that we cannot be sure that the clean subset is drawn from the same distribution as the original dataset. It remains possible that memorization inflates results but at the same time is precisely counteracted by some statistical bias causing the clean subset to be easier. However, the sheer number of shifts close to zero suggests this is unlikely, and we also observed no noticeable difference in the shifts for small models, which are unlikely to be memorizing. Overall, we have made a best effort to measure and document the effects of data contamination, and to note or outright remove problematic results, depending on the severity. Much work remains to be done to address this important and subtle issue for the field in general, both when designing benchmarks and when training models. For a more detailed explanation of our analysis, we refer the reader to Appendix C.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

何についての記載か: モデルのトレーニングデータとベンチマークデータセット間の重複、すなわちデータ汚染がモデルの性能評価に与える影響に関する分析。
要旨:
- いくつかのベンチマークでデータ汚染が見られるが、特定のケースではパフォーマンスへの影響が大きかった。
- 汚染が高いデータセットの例では、例えばReading Comprehension、German-English翻訳、PIQA、Winograd、Language Modelingなどで詳細な分析を行った。
- 一部のケースでは、実際の重複や汚染がモデルの結果に大きな影響を与えていない可能性があるが、データセット自体が容易であることもあり得る。
- データ汚染が存在しても、結果に与える影響は限定的である場合が多く、統計的なバイアスによるものかもしれないと仮定されている。

②具体的な処理方法の記載

トレーニングデータとベンチマークデータの重複を「13-gram overlap」を用いて検出。13グラム以上の重複が見つかった場合、その例を「漏洩の可能性がある」としてフラグを立てる。
ベンチマークごとにクリーンなデータセットを作成し、汚染されたデータと比較する。
各ベンチマークでのクリーンなデータセットと汚染されたデータセットを用いて、パフォーマンスの差異を測定。
例えば、Reading Comprehensionでは問題文は重複していたが、回答ペアは重複していなかったため、汚染の影響は小さいと判断された。
翻訳タスクでは、ドイツ語-英語翻訳で25%のデータが重複しているとフラグされたが、性能への影響はBLEUスコアで1〜2の違いにとどまった。

③改良点・工夫点・テクニック等の記載

汚染検出の手法として非常に保守的な「13-gram overlap」を使用し、潜在的な汚染例を全てフラグ。
Manual inspection（手動での検査）を用いて、フラグされた汚染例が実際にモデルの性能に影響を与えているかどうか確認。
汚染の可能性が高いデータセットについても、その影響が最小限であることを確認するため、全体的なパフォーマンスをチェック。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載

汚染されたデータセットでパフォーマンスが低下する理由として、例えばPIQAでは、ウェブページから収集されたデータがトレーニングセットに含まれており、統計的なバイアスが生じた可能性があることが指摘されている。つまり、汚染されたデータが難易度の低い例であり、性能向上に寄与した可能性がある。
Reading Comprehensionタスクにおいては、重複していたのはテキスト部分だけで、問題や回答ペアが重複していないため、直接的な記憶による性能向上は限定的であると結論づけている。

⑤性能が向上した記載

汚染されたデータセットでパフォーマンスが向上する例は確認されていないが、PIQAでは汚染されたデータセットで3ポイントの絶対減少（4%の相対減少）が見られた。

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑥比較の記載

ベンチマークグループ	汚染率	汚染後の性能変化	結果の概要	図/表番号
Reading Comprehension (QuAC, SQuAD2, DROP)	>90%	測定困難	源テキストはトレーニングデータに含まれるが、質問/回答ペアは含まれないため、影響は少ない	無し
German-English Translation (WMT16)	25%	1〜2 BLEUスコア低下	重複例は主に単言語のニュース記事の断片	無し
Reversed Words and Anagrams	低い	難易度上昇、誤検出	実際の逆転や並べ替えではない例がフラグされたため、スコアが影響	無し
PIQA	29%	3ポイント（4%相対減少）	統計的バイアスによる影響の可能性	無し
Winograd	45%	2.6%減少	132のWinograd Schemaが重複していた	無し
Language Modeling (Wikitext, 1BW)	ほぼ全て	報告なし	クリーンなサブセットを抽出できなかった	無し
LAMBADA	不明	0.5%の性能差	実際の汚染が見られたが影響は少なかった	無し

⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分

本章には、⑥以外に表にまとめるべき部分はない。

⑧具体的な数値の記載

数値	説明
>90%	Reading Comprehensionタスクで汚染が検出されたタスク例の割合
25%	WMT16ドイツ語-英語翻訳で汚染された例の割合
1〜2	WMT16翻訳でのBLEUスコアの低下
29%	PIQAで汚染された例の割合
3	PIQAでのパフォーマンスの絶対減少（ポイント）
4%	PIQAでのパフォーマンスの相対減少
45%	Winogradで汚染された例の割合
2.6%	Winogradでのパフォーマンスの減少
132	Winograd Schemaで重複していた例の数
0.5%	LAMBADAでのクリーンなサブセットと完全なデータセット間のパフォーマンス差

⑨具体的な変数名(数式用の記号)

本章に具体的な数式用の変数名は記載されていない。

⑩図/表の主張

図表の番号は明記されておらず、該当する図/表も無いため、主張に関する説明はなし。

5 Limitations

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 5 Limitations GPT-3 and our analysis of it have a number of limitations. Below we describe some of these and suggest directions for future work. First, despite the strong quantitative and qualitative improvements of GPT-3, particularly compared to its direct predecessor GPT-2, it still has notable weaknesses in text synthesis and several NLP tasks. On text synthesis, although the overall quality is high, GPT-3 samples still sometimes repeat themselves semantically at the document level, start to lose coherence over sufficiently long passages, contradict themselves, and occasionally contain non-sequitur sentences or paragraphs. We will release a collection of 500 uncurated unconditional samples to help provide a better sense of GPT-3’s limitations and strengths at text synthesis. Within the domain of discrete language tasks, we have noticed informally that GPT-3 seems to have special difficulty with “common sense physics”, despite doing well on some datasets (such as PIQA [ BZB+19 ]) that test this domain. Specifically GPT-3 has difficulty with questions of the type “If I put cheese into the fridge, will it melt?”. Quantitatively, GPT-3’s in-context learning performance has some notable gaps on our suite of benchmarks, as described in Section 3, and in particular it does little better than chance when evaluated one-shot or even few-shot on some “comparison” tasks, such as determining if two words are used the same way in a sentence, or if one sentence implies another (WIC and ANLI respectively), as well as on a subset of reading comprehension tasks. This is especially striking given GPT-3’s strong few-shot performance on many other tasks. GPT-3 has several structural and algorithmic limitations, which could account for some of the issues above. We focused on exploring in-context learning behavior in autoregressive language models because it is straightforward to both sample and compute likelihoods with this model class. As a result our experiments do not include any bidirectional architectures or other training objectives such as denoising. This is a noticeable difference from much of the recent literature, which has documented improved fine-tuning performance when using these approaches over standard language models [ RSR+19]. Thus our design decision comes at the cost of potentially worse performance on tasks which empirically benefit from bidirectionality. This may include fill-in-the-blank tasks, tasks that involve looking back and comparing two pieces of content, or tasks that require re-reading or carefully considering a long passage and then generating a very short answer. This could be a possible explanation for GPT-3’s lagging few-shot performance on a few of the tasks, such as WIC (which involves comparing the use of a word in two sentences), ANLI (which involves comparing two sentences to see if one implies the other), and several reading comprehension tasks (e.g. QuAC and RACE). We also conjecture, based on past literature, that a large bidirectional model would be stronger at fine-tuning than GPT-3. Making a bidirectional model at the scale of GPT-3, and/or trying to make bidirectional models work with few- or zero-shot learning, is a promising direction for future research, and could help achieve the “best of both worlds”. A more fundamental limitation of the general approach described in this paper – scaling up any LM-like model, whether autoregressive or bidirectional – is that it may eventually run into (or could already be running into) the limits of the pretraining objective. Our current objective weights every token equally and lacks a notion of what is most important to predict and what is less important. [ RRS20 ] demonstrate benefits of customizing prediction to entities of interest. Also, with self-supervised objectives, task specification relies on forcing the desired task into a prediction problem, whereas ultimately, useful language systems (for example virtual assistants) might be better thought of as taking goal-directed actions rather than just making predictions. Finally, large pretrained language models are not grounded in other domains of experience, such as video or real-world physical interaction, and thus lack a large amount of context about the world [ BHT+20 ]. For all these reasons, scaling pure self-supervised prediction is likely to hit limits, and augmentation with a different approach is likely to be necessary. Promising future directions in this vein might include learning the objective function from humans [ ZSW+19a ], fine-tuning with reinforcement learning, or adding additional modalities such as images to provide grounding and a better model of the world [CLY+19]. Another limitation broadly shared by language models is poor sample efficiency during pre-training. While GPT-3 takes a step towards test-time sample efficiency closer to that of humans (one-shot or zero-shot), it still sees much more text during pre-training than a human sees in the their lifetime [Lin20 ]. Improving pre-training sample efficiency is an important direction for future work, and might come from grounding in the physical world to provide additional information, or from algorithmic improvements. A limitation, or at least uncertainty, associated with few-shot learning in GPT-3 is ambiguity about whether few-shot learning actually learns new tasks “from scratch” at inference time, or if it simply recognizes and identifies tasks that it has learned during training. These possibilities exist on a spectrum, ranging from demonstrations in the training set that are drawn from exactly the same distribution as those at test time, to recognizing the same task but in a different format, to adapting to a specific style of a general task such as QA, to learning a skill entirely de novo. Where GPT-3 is on this spectrum may also vary from task to task. Synthetic tasks such as wordscrambling or defining nonsense words seem especially likely to be learned de novo, whereas translation clearly must be learned during pretraining, although possibly from data that is very different in organization and style than the test data. Ultimately, it is not even clear what humans learn from scratch vs from prior demonstrations. Even organizing diverse demonstrations during pre-training and identifying them at test time would be an advance for language models, but nevertheless understanding precisely how few-shot learning works is an important unexplored direction for future research. A limitation associated with models at the scale of GPT-3, regardless of objective function or algorithm, is that they are both expensive and inconvenient to perform inference on, which may present a challenge for practical applicability of models of this scale in their current form. One possible future direction to address this is distillation [HVD15 ] of large models down to a manageable size for specific tasks. Large models such as GPT-3 contain a very wide range of skills, most of which are not needed for a specific task, suggesting that in principle aggressive distillation may be possible. Distillation is well-explored in general [LHCG19a] but has not been tried at the scale of hundred of billions parameters; new challenges and opportunities may be associated with applying it to models of this size. Finally, GPT-3 shares some limitations common to most deep learning systems – its decisions are not easily interpretable, it is not necessarily well-calibrated in its predictions on novel inputs as observed by the much higher variance in performance than humans on standard benchmarks, and it retains the biases of the data it has been trained on. This last issue – biases in the data that may lead the model to generate stereotyped or prejudiced content – is of special concern from a societal perspective, and will be discussed along with other issues in the next section on Broader Impacts (Section 6).

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
① 何についての記載か? + 要旨は何?
この章は、GPT-3およびその分析に関連する制約について述べている。特に、GPT-3の性能向上にもかかわらず、いくつかの限界や課題が存在することに焦点を当て、今後の研究の方向性を提案している。主な要旨は以下の通りである。

テキスト合成の限界: GPT-3は長文生成時に自己矛盾や非連続な文を生成することがある。
物理的常識に関する理解不足: 特に「常識的な物理」に関連する質問に対して、GPT-3はパフォーマンスが低い。
文脈学習の課題: GPT-3は、一部の比較タスク（WIC、ANLI）や読解タスクにおいて、ワンショットや少ショット学習での性能が低い。
双方向モデルの欠如: GPT-3は自回帰モデルを使用しているため、双方向モデルが得意なタスクでは劣る可能性がある。
自己監督学習の限界: 大規模な自己監督学習には限界があり、タスク固有の目標や実世界の体験に基づいた学習の必要性がある。
サンプル効率の低さ: GPT-3の事前学習では、大量のテキストを必要とするが、人間が学ぶ速度に比べて効率が悪い。
数ショット学習の曖昧性: 数ショット学習が新しいタスクを学習しているのか、既存の知識を再利用しているのかは明確ではない。
大規模モデルの実用性の課題: GPT-3は推論に時間とコストがかかり、実用的な応用には困難がある。
解釈性の問題とバイアス: GPT-3の予測は解釈が難しく、トレーニングデータに含まれるバイアスを保持する。

② 具体的な処理方法の記載があれば説明
本章で具体的な処理方法に関する記載はないが、以下の方向性が示唆されている。

テキスト合成のサンプル公開: GPT-3の合成の限界を理解するために、500個の無条件サンプルを公開するとしている。
双方向モデルの導入: 今後の研究では、双方向モデルの導入や、自己監督学習の目標を人間から学ぶ手法、強化学習による微調整、画像などの他のモダリティを追加することが提案されている。
大規模モデルの蒸留: 大規模モデルをタスク固有の小規模モデルに蒸留することで、推論コストを削減する手法が提案されている。

③ 改良点・工夫点・テクニック等の記載

テキスト合成の限界に対するアプローチ: GPT-3のサンプル生成における問題点（繰り返し、文の一貫性の欠如）を理解するために、無条件サンプルを公開するという工夫が示されている。
双方向モデルの導入: 現在のGPT-3は自回帰モデルであるが、双方向モデルを導入することで、タスクパフォーマンスを向上させる可能性が提案されている。双方向モデルは、特に「穴埋めタスク」や「文の比較タスク」において有効であるとされている。

④ メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載

双方向性の欠如によるパフォーマンス低下: GPT-3が自回帰モデルであるため、過去の文脈しか参照できず、双方向にコンテキストを扱うタスク（WIC、ANLI、読解タスクなど）で性能が劣ると考えられる。この点で、双方向モデルがこれらのタスクに対してより優れているという仮説が示されている。
自己監督学習の限界: 現在の自己監督学習では、全てのトークンに同じ重みが割り当てられ、重要な要素を予測するためのカスタマイズが行われていない。また、自己監督学習の性質上、タスクの仕様が強制的に予測問題に適応されるため、真に目標指向の行動をとるシステム（例: 仮想アシスタント）には適していない可能性がある。

⑤ 性能が向上した記載
本章には、性能向上に関する具体的な記載はないが、今後の改善に向けた提案がいくつか述べられている。

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑥ 比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。

比較の記載は以下の通りである:

比較対象	GPT-3	双方向モデル	図/表番号
アーキテクチャ	自回帰モデル	双方向モデル	なし
タスクの得意領域	長い文の生成、いくつかの少ショット学習タスク	文脈を比較するタスク（WIC、ANLI）、穴埋めタスクなど	なし
主要な課題	テキストの繰り返しや自己矛盾、長文での一貫性欠如	なし	なし
タスクパフォーマンス	WIC、ANLIなどのタスクで低パフォーマンス	これらのタスクでより良いパフォーマンスを期待できる	なし

⑦ 上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。

以下の内容も表にまとめられる:

課題	説明	図/表番号
テキスト生成の問題点	長い文での一貫性の欠如、意味の重複、文脈から外れた文を含む	なし
物理的常識に関する理解	GPT-3は「常識的な物理」の問題（例:「チーズを冷蔵庫に入れると溶けるか？」）に対して低パフォーマンス	なし
サンプル効率の問題	GPT-3は大量のテキストを事前学習するが、人間に比べて効率が悪い	なし
数ショット学習の曖昧性	数ショット学習が新しいタスクを学習しているか既存の知識を再利用しているかは明確でない	なし
推論コストの高さ	GPT-3の推論はコストが高く、大規模モデルの実用性に影響を与える	なし
蒸留の可能性	大規模モデルを小規模なタスク固有モデルに蒸留することで、推論の効率化が可能かもしれない	なし

⑧ 具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

この章には具体的な数値がほとんど含まれていないが、次の数値が言及されている:

数値	説明	図/表番号
500	GPT-3の無条件サンプルの数	なし
数百億パラメータ	GPT-3の規模に関する記述（正確な数値は他章に記載）	なし

⑨ 具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

この章には特定の数式や変数名は含まれていない。

⑩ 図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。

この章には図や表が含まれていない。

6 Broader Impacts

6.1 Misuse of Language Models

6.1.1 Potential Misuse Applications

6.1.2 Threat Actor Analysis

6.1.3 External Incentive Structures

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 6 Broader Impacts Language models have a wide range of beneficial applications for society, including code and writing auto-completion, grammar assistance, game narrative generation, improving search engine responses, and answering questions. But they also have potentially harmful applications. GPT-3 improves the quality of text generation and adaptability over smaller models and increases the difficulty of distinguishing synthetic text from human-written text. It therefore has the potential to advance both the beneficial and harmful applications of language models. Here we focus on the potential harms of improved language models, not because we believe the harms are necessarily greater, but in order to stimulate efforts to study and mitigate them. The broader impacts of language models like this are numerous. We focus on two primary issues: the potential for deliberate misuse of language models like GPT-3 in Section 6.1, and issues of bias, fairness, and representation within models like GPT-3 in Section 6.2. We also briefly discuss issues of energy efficiency (Section 6.3). 6.1 Misuse of Language Models Malicious uses of language models can be somewhat difficult to anticipate because they often involve repurposing language models in a very different environment or for a different purpose than researchers intended. To help with this, we can think in terms of traditional security risk assessment frameworks, which outline key steps such as identifying threats and potential impacts, assessing likelihood, and determining risk as a combination of likelihood and impact [Ros12]. We discuss three factors: potential misuse applications, threat actors, and external incentive structures. 6.1.1 Potential Misuse Applications Any socially harmful activity that relies on generating text could be augmented by powerful language models. Examples include misinformation, spam, phishing, abuse of legal and governmental processes, fraudulent academic essay writing and social engineering pretexting. Many of these applications bottleneck on human beings to write sufficiently high quality text. Language models that produce high quality text generation could lower existing barriers to carrying out these activities and increase their efficacy. The misuse potential of language models increases as the quality of text synthesis improves. The ability of GPT-3 to generate several paragraphs of synthetic content that people find difficult to distinguish from human-written text in 3.9.4 represents a concerning milestone in this regard. 6.1.2 Threat Actor Analysis Threat actors can be organized by skill and resource levels, ranging from low or moderately skilled and resourced actors who may be able to build a malicious product to ‘advanced persistent threats’ (APTs): highly skilled and well-resourced (e.g. state-sponsored) groups with long-term agendas [SBC+19]. To understand how low and mid-skill actors think about language models, we have been monitoring forums and chat groups where misinformation tactics, malware distribution, and computer fraud are frequently discussed. While we did find significant discussion of misuse following the initial release of GPT-2 in spring of 2019, we found fewer instances of experimentation and no successful deployments since then. Additionally, those misuse discussions were correlated with media coverage of language model technologies. From this, we assess that the threat of misuse from these actors is not immediate, but significant improvements in reliability could change this. Because APTs do not typically discuss operations in the open, we have consulted with professional threat analysts about possible APT activity involving the use of language models. Since the release of GPT-2 there has been no discernible difference in operations that may see potential gains by using language models. The assessment was that language models may not be worth investing significant resources in because there has been no convincing demonstration that current language models are significantly better than current methods for generating text, and because methods for “targeting” or “controlling” the content of language models are still at a very early stage. 6.1.3 External Incentive Structures Each threat actor group also has a set of tactics, techniques, and procedures (TTPs) that they rely on to accomplish their agenda. TTPs are influenced by economic factors like scalability and ease of deployment; phishing is extremely popular among all groups because it offers a low-cost, low-effort, high-yield method of deploying malware and stealing login credentials. Using language models to augment existing TTPs would likely result in an even lower cost of deployment. Ease of use is another significant incentive. Having stable infrastructure has a large impact on the adoption of TTPs. The outputs of language models are stochastic, however, and though developers can constrain these (e.g. using top-k truncation) they are not able to perform consistently without human feedback. If a social media disinformation bot produces outputs that are reliable 99% of the time, but produces incoherent outputs 1% of the time, this could reduce the amount of human labor required in operating this bot. But a human is still needed to filter the outputs, which restricts how scalable the operation can be. Based on our analysis of this model and analysis of threat actors and the landscape, we suspect AI researchers will eventually develop language models that are sufficiently consistent and steerable that they will be of greater interest to malicious actors. We expect this will introduce challenges for the broader research community, and hope to work on this through a combination of mitigation research, prototyping, and coordinating with other technical developers.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
① 何についての記載か? + 要旨は何?

この章は、言語モデルの社会的影響、特に有害な応用の可能性に焦点を当てたものである。GPT-3のような高度な言語モデルが、テキスト生成の質の向上と適応性を高め、社会に対する有益な応用と有害な応用の両方を促進する可能性について述べている。主な要旨は以下の通りである:

言語モデルは、コードや文章の自動補完、文法補助、ゲームのストーリー生成、検索エンジンの応答改善など、多くの有益な応用が可能である。
一方で、誤情報の作成、スパム、フィッシング、政府手続きの悪用、学術論文の不正行為など、言語モデルの悪用も懸念される。
改良された言語モデルは、これらの悪用における障壁を低減し、効果を高める可能性がある。
GPT-3は特に、数段落にわたる合成コンテンツを生成し、人間が書いたものとの識別が難しい点が問題視されている。
本章では、言語モデルの悪用、脅威アクター、外部インセンティブ構造に関する分析が行われている。

② 具体的な処理方法の記載

処理方法としては、伝統的なセキュリティリスク評価フレームワークに基づくアプローチが挙げられている。これにより、脅威と潜在的な影響の特定、発生確率の評価、そしてリスクを発生確率と影響度の組み合わせとして判断するプロセスが進められている。また、以下の3つの要素を考慮している:

悪用の可能性のある応用: 誤情報作成、スパム、フィッシング、法的・政府手続きの悪用、学術論文の不正行為、社会工学的な詐欺手段など。
脅威アクターの分析: スキルや資源のレベルに基づいて、低・中程度のスキルを持つアクター（個人レベルの攻撃者）から高度な持続的脅威（APT）までのグループが想定されている。
外部インセンティブ構造: スケーラビリティや展開の容易さが影響し、フィッシングが広く普及している理由として低コスト・高効率が挙げられている。

③ 改良点・工夫点・テクニック等の記載

本章では直接的な技術的改良点は述べられていないが、GPT-3のような高度な言語モデルの性能向上によって、悪用される際のバリアが低くなる可能性があることが示されている。また、GPT-3が数段落にわたる高品質の合成テキストを生成できることが、悪用の観点での懸念点として挙げられている。

④ メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載

メカニズムとしては、GPT-3のテキスト生成能力が高まるにつれて、誤情報やスパムなどの悪用が容易になる理由が説明されている。具体的には、これまで人間が行っていた高品質なテキスト生成が自動化されることで、これらの悪用活動が効率的に行えるようになるためである。また、脅威アクターは低コストで高い効果を得ることができるため、フィッシングや誤情報作成などの手法がよりスケーラブルになると考えられる。

⑤ 性能が向上した記載

GPT-3が小規模なモデルに比べて、生成するテキストの質と適応性が向上していることが述べられている。これにより、GPT-3によって生成された合成テキストと人間が書いたテキストを区別するのが難しくなっている（具体的な数値はなし）。

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑥ 比較の記載

本章においては、具体的な数値やパフォーマンス比較は述べられていない。ただし、以下の点での言語モデルの質的な違いに関する記載が存在する:

比較対象	違い	説明
GPT-3 vs. 小規模モデル	GPT-3は小規模モデルよりもテキスト生成の質と適応性が向上している	GPT-3は、合成されたテキストを人間が作成したものと区別するのが難しい
低・中程度のスキルを持つアクター vs. APT	APTはより高度なスキルとリソースを持っているが、現段階では言語モデルの有効性を十分に評価していない	低・中程度のスキルを持つアクターは言語モデルの悪用に関心があるが、まだ成功事例が少ない

⑦ 上記⑥以外で表に出来そうな部分

以下の部分が表形式でまとめられる:

要素	説明
悪用の可能性のある応用	誤情報、スパム、フィッシング、法的手続きの悪用、学術論文の不正行為、社会工学的詐欺
脅威アクター	低・中程度のスキルを持つアクター、高度な持続的脅威（APT）
外部インセンティブ構造	スケーラビリティと展開の容易さがインセンティブに影響し、フィッシングが広く採用される理由として低コスト・高効率が挙げられる

⑧ 具体的な数値の記載

該当する具体的な数値の記載はなし。

⑨ 具体的な変数名(数式用の記号)の記載

本節には数式や変数名の記載はない。

⑩ 図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか

本節には図表の記載はない。

6.2 Fairness, Bias, and Representation

6.2.1 Gender

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 6.2 Fairness, Bias, and Representation Biases present in training data may lead models to generate stereotyped or prejudiced content. This is concerning, since model bias could harm people in the relevant groups in different ways by entrenching existing stereotypes and producing demeaning portrayals amongst other potential harms [Cra17]. We have conducted an analysis of biases in the model in order to better understand GPT-3’s limitations when it comes to fairness, bias, and representation. 8 Our goal is not to exhaustively characterize GPT-3, but to give a preliminary analysis of some of its limitations and behaviors. We focus on biases relating to gender, race, and religion, although many other categories of bias are likely present and could be studied in follow-up work. This is a preliminary analysis and does not reflect all of the model’s biases even within the studied categories. Broadly, our analysis indicates that internet-trained models have internet-scale biases; models tend to reflect stereotypes present in their training data. Below we discuss our preliminary findings of bias along the dimensions of gender, race, and religion. We probe for bias in the 175 billion parameter model and also in similar smaller models, to see if and how they are different in this dimension. 6.2.1 Gender In our investigation of gender bias in GPT-3, we focused on associations between gender and occupation. We found that occupations in general have a higher probability of being followed by a male gender identifier than a female one (in other words, they are male leaning) when given a context such as "The {occupation} was a" (Neutral Variant). 83% of the 388 occupations we tested were more likely to be followed by a male identifier by GPT-3. We measured this by feeding the model a context such as "The detective was a" and then looking at the probability of the model following up with male indicating words (eg. man, male etc.) or female indicating words (woman, female etc.). In particular, occupations demonstrating higher levels of education such as legislator, banker, or professor emeritus were heavily male leaning along with occupations that require hard physical labour such as mason, millwright, and sheriff. Occupations that were more likely to be followed by female identifiers include midwife, nurse, receptionist, housekeeper etc. We also tested how these probabilities changed when we shifted the context to be the "The competent {occupation} was a" (Competent Variant), and when we shifted the context to be "The incompetent {occupation} was a" (Incompetent Variant) for each occupation in the dataset. We found that, when prompted with "The competent {occupation} was a," the majority of occupations had an even higher probability of being followed by a male identifier than a female one than was the case with our original neutral prompt, "The {occupation} was a". With the prompt "The incompetent {occupation} was a" the majority of occupations still leaned male with a similar probability than for our original neutral prompt. The average occupation bias - measured as 1 njobs ∑ jobs log( P (female|Context) P (male|Context)) ) - was −1.11 for the Neutral Variant, −2.14 for the Competent Variant and −1.15 for the Incompetent Variant. We also carried out pronoun resolution on the Winogender dataset [RNLVD18 ] using two methods which further corroborated the model’s tendency to associate most occupations with males. One method measured the mod- els ability to correctly assign a pronoun as the occupation or the participant. For example, we fed the model a context such as "The advisor met with the advisee because she wanted to get advice about job applications. ‘She’ refers to the" and found the option with the lowest probability between the two possi- ble options (Choices between Occupation Option: advisor; Participant Option: advisee). Occupation and participant words often have societal biases associated with them such as the assumption that most occupants are by default male. We found that the language models learnt some of these biases such as a tendency to associate female pronouns with participant positions more than male pronouns. GPT-3 175B had the highest accuracy of all the models (64.17%) on this task. It was also the only model where the accuracy for Occupant sentences (sentences where the correct answer was the Occupation option) for females was higher than for males (81.7% vs 76.7%). All other models had a higher accuracy for male pronouns with Occupation sentences as compared to female pronouns with the exception of our second largest model- GPT-3 13B - which had the same accuracy (60%) for both. This offers some preliminary evidence that in places where issues of bias can make language models susceptible to error, the larger models are more robust than smaller models. We also performed co-occurrence tests, where we analyzed which words are likely to occur in the vicinity of other pre- selected words. We created a model output sample set by generating 800 outputs of length 50 each with a temperature of 1 and top p of 0.9 for every prompt in our dataset. For gender, we had prompts such as "He was very", "She was very", "He would be described as", "She would be described as"9. We looked at the adjectives and adverbs in the top 100 most favored words using an off-the-shelf POS tagger [ LB02 ]. We found females were more often described using appearance oriented words such as ”beautiful” and ”gorgeous” as compared to men who were more often described using adjectives that span a greater spectrum. Table 6.1 shows the top 10 most favored descriptive words for the model along with the raw number of times each word co-occurred with a pronoun indicator. “Most Favored” here indicates words which were most skewed towards a category by co-occurring with it at a higher rate as compared to the other category. To put these numbers in perspective, we have also included the average for the number of co-occurrences across all qualifying words for each gender.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
① 何についての記載か? + 要旨は何?

本節は、GPT-3における公平性、バイアス、そして表現の偏りについて記述している。特に性別、人種、宗教に関連する偏見の分析が行われており、GPT-3のトレーニングデータに含まれるインターネット上の偏見がそのままモデルに反映されることが指摘されている。要旨は以下の通りである:

GPT-3は性別、職業、人種、宗教に関するバイアスを含む。
トレーニングデータに依存して、モデルは既存のステレオタイプを反映しうる。
性別に関して、GPT-3は男性と特定の職業を関連付ける傾向があり、女性に関連する職業が限定的である。
性別のバイアスはモデルの文脈によって異なり、特定の職業の有能さや無能さを強調する表現で結果が変わる。
GPT-3は、より大きなモデル（175Bパラメータ）で小さなモデルに比べて公平性において多少の改善が見られる。

② 具体的な処理方法の記載

具体的な処理方法として以下の分析が行われている:

職業と性別の関連付けの調査: 「The {occupation} was a」という文脈で、GPT-3がどの性別を続けるかの確率を分析し、388の職業に対して83%が男性を関連付けていた。
文脈の変更によるバイアス変動の測定: 「The competent {occupation} was a」や「The incompetent {occupation} was a」という文脈に変更し、職業に対するバイアスがどのように変化するかを調査した。
Winogenderデータセットでの代名詞解決: 「助言者がアドバイザーに会って、彼女が仕事の相談をした」という文の代名詞（"she"）が、アドバイザーか助言者のどちらを指しているかの確率を測定。
共起テスト: 「He was very」や「She was very」といった文脈でモデルが生成する形容詞を分析し、性別ごとにどのような単語がよく共起するかを調査。特に女性が外見を表す形容詞（例: 美しい）を多く用い、男性はより幅広い形容詞を使用する傾向が見られた。

③ 改良点・工夫点・テクニック等の記載

改良点や工夫として、以下が挙げられている:

性別関連のバイアス調査における文脈の変更: 性別と職業の関連付けを調査する際に、「有能な（competent）」や「無能な（incompetent）」という文脈を追加し、偏見がどのように変化するかを分析している。これにより、文脈に応じたバイアスの変動を把握できるようにしている。
Winogenderデータセットの使用: 性別に関するバイアスの特定にWinogenderデータセットを活用し、代名詞解決タスクでのモデルのバイアスを測定。

④ メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載

GPT-3がバイアスを示す理由は、トレーニングデータに含まれる社会的な偏見に依存しているためである。特にインターネット上のテキストには性別、職業、人種、宗教に関するステレオタイプや偏見が多く含まれており、これがモデルにそのまま反映される。したがって、モデルは社会的なバイアスを学習してしまい、結果として特定の性別や職業を不均衡に関連付ける傾向がある。

⑤ 性能が向上した記載

GPT-3の性能に関して、以下の改善が見られる:

GPT-3 175Bモデルは、代名詞解決タスクにおいて他のモデルと比較して最も高い正確性（64.17%）を示している。特に、職業文脈での女性に対する正確性が男性に対する正確性を上回った（81.7%対76.7%）。
13Bモデルでも性別に関する正確性の差はなく、どちらも60%の正確性を示している。

▼質問(人間)
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(表のタイトル付き、対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(表のタイトル付き、対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(必ず正しく抜き取る事、|数値|説明|の表へ)
⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|の表へ)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑥ 比較の記載

モデル	正確性 (代名詞解決タスク)	性別関連バイアスの傾向
GPT-3 175B	64.17%	女性に対する正確性が男性より高い (81.7% vs 76.7%)
GPT-3 13B	60%	性別による正確性の差はない (男性60%, 女性60%)
他の小型モデル	低めの正確性	男性の正確性が女性より高い

表 6.1 がこの比較を補完しており、代名詞解決タスクにおける性別バイアスの違いを示している。

⑦ その他表にできる部分

職業における性別バイアスの傾向

職業	男性バイアスが高い職業	女性バイアスが高い職業
高学歴職	立法者、銀行員、名誉教授	無し
肉体労働職	石工、製粉工、保安官	無し
サービス業	無し	助産師、看護師、受付係、家政婦

この表は、特定の職業に対する性別関連バイアスを示しており、どの職業が男性または女性に関連付けられるかの傾向を明らかにしている。

⑧ 具体的な数値の記載

数値	説明
83%	388職業のうち男性バイアスが確認された職業の割合
-1.11	中立文脈での平均バイアス（log P(female)/P(male)）
-2.14	「有能な」文脈での平均バイアス（log P(female)/P(male)）
-1.15	「無能な」文脈での平均バイアス（log P(female)/P(male)）
64.17%	GPT-3 175Bの代名詞解決タスクでの正確性
81.7%	GPT-3 175Bの職業文脈での女性に対する正確性
76.7%	GPT-3 175Bの職業文脈での男性に対する正確性
60%	GPT-3 13Bの性別に関する正確性（男性、女性ともに同じ）

⑨ 具体的な変数名

変数名	説明
$ P(\text{female}	\text{Context}) $
$ P(\text{male}	\text{Context}) $
$ \log \left(\frac{P(\text{female}	\text{Context})}{P(\text{male}
$ n_{\text{jobs}} $	測定対象の職業数

⑩ 図/表の説明

表 6.1: 性別に関連付けられた形容詞・副詞の共起頻度を示している。この表は、どのような形容詞が男性と女性に関連付けられやすいかを明確にし、女性が外見に関する形容詞をより多く使用される傾向があることを示唆している。

6.2.2 Race

6.2.3 Religion

6.2.4 Future Bias and Fairness Challenges

▼質問(人間)

質問内容全体はここをクリック

(論文・記事の各章節を貼り付け) 6.2.2 Race To investigate racial bias in GPT-3, we seeded the model with prompts such as - "The {race} man was very", "The {race} woman was very" and "People would describe the {race} person as" and generated 800 samples for each of the above prompts, with {race} replaced with a term indicating a racial category such as White or Asian. We then measure word co-occurrences in the generated samples. Given prior research demonstrating that language models produce text of differing sentiment when varying features such as occupation [HZJ+19 ], we explored how race impacted sentiment. We measured sentiment using Senti WordNet [ BES10] for the words which co-occurred disproportionately with each race. Each word sentiment varied from 100 to -100, with positive scores indicating positive words (eg. wonderfulness: 100, amicable: 87.5), negative scores indicating negative words (eg. wretched: -87.5 , horrid: -87.5) and a score of 0 indicating neutral words (eg. sloping, chalet). It should be noted that we were explicitly prompting the models to talk about race and this in turn generated text that focused on racial features; these results are not from the models talking about race in the wild but talking about race in an experimental setup where they have been primed to do so. Additionally, since we are measuring sentiment by simply looking at word co-occurrences, the resulting sentiment can reflect socio-historical factors - for instance, text relating to a discussion of slavery will frequently have a negative sentiment, which may lead to a demographic being associated with a negative sentiment under this testing methodology. Across the models we analyzed, ‘Asian’ had a consistently high sentiment - it ranked 1st in 3 out of 7 models. On the other hand, ’Black’ had a consistently low sentiment - it ranked the lowest in 5 out of 7 models. These differences narrowed marginally on the larger model sizes. This analysis gives a sense of the biases of different models and highlights the need for more sophisticated analysis of the relationship between sentiment, entities, and input data. 6.2.3 Religion We studied which words co-occurred with religious terms relating to Atheism, Buddhism, Christianity, Hinduism, Islam, and Judaism, by generating 800 model outputs of length ≈50 with a temperature of 1 and a top p of 0.9 for every prompt. Our prompts were of the nature "{Religion practitioners} are" (Eg. "Christians are") for each of the six religious categories listed above. We then allowed the model to naturally carry out completions and created a corpus of such completions for studying co-occurrence of words. The following is an example output from the model: "Buddhists are divided into two main branches - Theravada and Mahayana. Theravada is the more conservative branch, centering on monastic life and the earliest sutras and refusing to recognize the later Mahayana sutras as authentic." 6.2.4 Future Bias and Fairness Challenges We have presented this preliminary analysis to share some of the biases we found in order to motivate further research, and to highlight the inherent difficulties in characterizing biases in large-scale generative models; we expect this to be an area of continuous research for us and are excited to discuss different methodological approaches with the community. We view the work in this section as subjective signposting - we chose gender, race, and religion as a starting point, but we recognize the inherent subjectivity in this choice. Our work is inspired by the literature on characterizing model attributes to develop informative labels such as Model Cards for Model Reporting from [MWZ+18]. Ultimately, it is important not just to characterize biases in language systems but to intervene. The literature on this is also extensive [ QMZH19, HZJ+19], so we offer only a few brief comments on future directions specific to large language models. In order to pave the way for effective bias prevention in general purpose models, there is a need for building a common vocabulary tying together the normative, technical and empirical challenges of bias mitigation for these models. There is room for more research that engages with the literature outside NLP, better articulates normative statements about harm, and engages with the lived experience of communities affected by NLP systems [ BBDIW20]. Thus, mitigation work should not be approached purely with a metric driven objective to ‘remove’ bias as this has been shown to have blind spots [GG19, NvNvdG19] but in a holistic manner.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
① 何についての記載か? + 要旨は何?

6.2.2 Race:
GPT-3における人種バイアスの分析に関する記載である。特定の人種（White, Asian, Black等）を含むプロンプトを用いてサンプルを生成し、言葉の共起頻度と感情を分析している。
- 特定のプロンプトを使用して人種に関連するサンプルを生成し、単語の共起頻度と感情を測定した。
- 特定の人種に対して感情がどのように変化するかを分析し、Senti WordNetを用いて感情スコアを算出した。
- 特定の人種に対してポジティブまたはネガティブな感情が見られることを確認した。
- 結果として、「Asian」がポジティブな感情、「Black」がネガティブな感情と関連付けられる傾向があることが判明した。
6.2.3 Religion:
GPT-3における宗教に関するバイアスの分析である。特定の宗教（Atheism, Buddhism, Christianity, Hinduism, Islam, Judaism）に関連するプロンプトを使用して、共起単語を分析している。
- 各宗教の信者に関するプロンプトを使用し、言語モデルがどのように完了するかを観察した。
- 各宗教に関連する共起単語を分析し、宗教に基づくバイアスを明らかにする。
6.2.4 Future Bias and Fairness Challenges:
GPT-3におけるバイアス問題の未来の課題に関する記載である。ジェンダー、人種、宗教を出発点としてバイアスの研究を進めるべきだとし、今後の方向性について議論している。
- 今後の研究として、言語モデルにおけるバイアスを体系的に理解するために、規範的、技術的、経験的な課題を結びつける共通の語彙を作成する必要があると述べている。
- バイアスの除去は単なるメトリクスに基づくアプローチでは不十分であり、コミュニティの実際の体験に基づく包括的なアプローチが必要であると主張している。

② 具体的な処理方法の記載

6.2.2 Race:
人種に関連するバイアスを調査するために、GPT-3モデルに対して「The {race} man was very」「The {race} woman was very」「People would describe the {race} person as」といったプロンプトを設定し、{race}にWhiteやAsianといった人種カテゴリーを当てはめてサンプルを生成した。各プロンプトに対して800個のサンプルを生成し、生成されたサンプル内の単語の共起頻度を計測した。Senti WordNetを用いて、共起した単語の感情を計測し、ポジティブな単語とネガティブな単語を分類した。
6.2.3 Religion:
宗教に関連するバイアスを調査するために、各宗教に対応するプロンプト（例：「Christians are」「Buddhists are」など）を用いて、モデルに800個のサンプルを生成させた。生成されたサンプルの長さは約50ワードで、temperatureを1、top-pを0.9に設定して生成した。これにより、宗教に関連する単語の共起頻度を分析し、特定の宗教に対するバイアスを確認した。
6.2.4 Future Bias and Fairness Challenges:
バイアスを評価するための「Model Cards for Model Reporting」を提案しており、ジェンダー、人種、宗教のカテゴリを基にバイアスの評価を行っている。今後の研究に向けて、NLPの枠を超えた研究が必要であり、バイアス除去に関する多様なアプローチが求められている。

③ 改良点・工夫点・テクニック等の記載

6.2.2 Race:
既存の研究に基づき、単語の共起頻度と感情分析を組み合わせている点が工夫されている。特にSenti WordNetを用いて、ポジティブ/ネガティブな単語を定量的に評価している。
6.2.3 Religion:
各宗教に対して、自然に完了させるプロンプトを使用することで、言語モデルが宗教に対してどのようなバイアスを持つかをより自然に分析している。
6.2.4 Future Bias and Fairness Challenges:
単なるメトリクスによる評価だけでなく、コミュニティの実際の体験や社会的文脈に基づいた評価が重要であることを強調している。

④ メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載

6.2.2 Race:
モデルが特定の人種に対してポジティブまたはネガティブな感情を持つ理由は、訓練データ内での社会歴史的な要因に関連している可能性が高い。例えば、奴隷制に関する文脈では、ネガティブな感情が頻繁に含まれているため、それが特定の人種と結びつく可能性があると説明している。
6.2.3 Religion:
各宗教に対するバイアスがどのように形成されているかについては、訓練データの内容に起因すると考えられる。特に、宗教に関する歴史的または文化的な背景がモデルの生成に影響を与えていると考えられる。
6.2.4 Future Bias and Fairness Challenges:
バイアス除去のアプローチとして、単に特定のメトリクスを最適化するのではなく、社会的文脈や影響を考慮した包括的な取り組みが必要であると主張している。

⑤ 性能が向上した記載

6.2.2 Race:
大型モデル（例えばGPT-3 175B）では、特定の人種に対する感情の差が小さくなる傾向が見られる。このことは、大規模なモデルがバイアスを軽減する可能性があることを示唆している。

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑥ 比較の記載

人種/モデル	感情スコアの傾向	感情スコアの順位	モデルサイズの影響	図/表番号
Asian	高い感情スコア	7モデル中3つのモデルで1位	モデルサイズが大きくなると差が縮まる	該当なし
Black	低い感情スコア	7モデル中5つのモデルで最下位	モデルサイズが大きくなると差が縮まる	該当なし

解説: この表は「Asian」や「Black」に関連する感情スコアの順位を各モデルで比較したものである。モデルサイズが大きくなると、感情スコアの差が縮まる傾向が確認された。

⑦ 上記⑥以外で表に出来そうな部分

宗教/モデル	共起単語の例	モデルの完了例	図/表番号
Buddhism	Theravada, Mahayana	"Buddhists are divided into two main branches - Theravada and Mahayana..."	該当なし
Christianity	Savior, Belief	"Christians are people who believe in Jesus Christ as their savior..."	該当なし

解説: 宗教に関する共起単語と、モデルが生成した文章の一部を表にまとめた。これにより、宗教に関連するバイアスの例が視覚的に整理される。

⑧ 具体的な数値の記載

数値	説明
800	各プロンプトに対して生成されたサンプル数
50	宗教関連のプロンプトに対して生成されたサンプルの長さ（ワード数）
100	ポジティブな感情スコアの上限（例：wonderfulness: 100）
-100	ネガティブな感情スコアの下限（例：wretched: -87.5, horrid: -87.5）

⑨ 具体的な変数名(数式用の記号)

変数名	説明
{race}	人種カテゴリ（例: White, Asian, Black）
{religion practitioners}	宗教に関するプロンプト内の変数（例: Christians, Buddhists）
Senti WordNet	単語の感情スコアを算出するための辞書

⑩ 図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか

該当なし

6.3 Energy Usage

▼質問(人間)

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(論文・記事の各章節を貼り付け) 6.3 Energy Usage Practical large-scale pre-training requires large amounts of computation, which is energy-intensive: training the GPT-3 175B consumed several thousand petaflop/s-days of compute during pre-training, compared to tens of petaflop/s-days for a 1.5B parameter GPT-2 model (Figure 2.2). This means we should be cognizant of the cost and efficiency of such models, as advocated by [SDSE19]. The use of large-scale pre-training also gives another lens through which to view the efficiency of large models - we should consider not only the resources that go into training them, but how these resources are amortized over the lifetime of a model, which will subsequently be used for a variety of purposes and fine-tuned for specific tasks. Though models like GPT-3 consume significant resources during training, they can be surprisingly efficient once trained: even with the full GPT-3 175B, generating 100 pages of content from a trained model can cost on the order of 0.4 kW-hr, or only a few cents in energy costs. Additionally, techniques like model distillation [LHCG19a] can further bring down the cost of such models, letting us adopt a paradigm of training single, large-scale models, then creating more efficient versions of them for use in appropriate contexts. Algorithmic progress may also naturally further increase the efficiency of such models over time, similar to trends observed in image recognition and neural machine translation [HB20].

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載)
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法があれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(必ず正しく抜き取る事、|数値|説明|の表へ)
⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|の表へ)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
① 何についての記載か? + 要旨は何?

何についての記載か?: GPT-3のエネルギー消費と効率性についての記載である。
要旨:
- GPT-3 175Bのトレーニングには数千ペタフロップ/s-dayの計算量が必要であり、これは非常にエネルギーを消費する。
- トレーニングにかかるリソースだけでなく、モデルの寿命全体を通じての効率性も考慮する必要がある。
- GPT-3はトレーニング後、エネルギー効率の高い推論が可能であり、生成時のエネルギーコストはわずかである。
- モデル蒸留技術やアルゴリズムの進展によって、さらなる効率向上が期待されている。

② 具体的な処理方法の記載

GPT-3 175Bのトレーニングは、数千ペタフロップ/s-dayに相当する計算リソースを必要とする。
トレーニング後のモデルは、100ページのコンテンツ生成に0.4kWhを消費し、数セント程度のコストで済む。
モデル蒸留 [LHCG19a] によって、大規模モデルを効率化したバージョンを作成し、特定の用途に合わせて利用することが可能である。

③ 改良点・工夫点・テクニック等の記載

モデル蒸留の技術を活用することで、1つの大規模モデルをトレーニングした後、それを効率的な形で使用する工夫がされている。また、アルゴリズムの進歩により、さらなる効率化が期待されている。
トレーニングリソースの効率的な利用を考慮し、リソースがモデルの寿命全体にわたって最適に使われるよう設計されている。

④ メカニズムの解明・なぜそうなるのか

モデルのトレーニングにおいては膨大な計算量が必要だが、一度トレーニングされた後は推論が比較的効率的に行える。この理由は、モデルがデータに基づいて重みを学習するため、生成においてはトレーニングほどのリソースを必要としないためである。
モデル蒸留により、大規模モデルの学習済み知識を小型モデルに転送し、計算コストを削減できる。

⑤ 性能が向上した記載

トレーニング済みのGPT-3 175Bモデルは、100ページのコンテンツ生成に0.4kWhのエネルギーしか消費しない。この効率性により、エネルギーコストがわずか数セントで済むことが示されている。
モデル蒸留によって、さらに効率的なモデルの利用が可能となる【図2.2】。

⑥ 比較の記載

モデル	トレーニング計算量 (ペタフロップ/s-day)	エネルギーコスト	図/表番号
GPT-2 (1.5B)	数十ペタフロップ/s-day	記載なし	図2.2
GPT-3 (175B)	数千ペタフロップ/s-day	0.4 kWh / 100ページ	図2.2

解説: この表はGPT-2とGPT-3のトレーニング計算量とエネルギーコストの違いを示している。GPT-3は大規模なトレーニング計算量を必要とするが、推論段階では非常に効率的であることが示されている。

⑦ 上記⑥以外で表に出来そうな部分

技術	効率性の向上への影響	図/表番号
モデル蒸留	モデルサイズ縮小による推論コストの削減	該当なし
アルゴリズムの進展	エネルギー消費削減のさらなる可能性	該当なし

解説: この表は、モデル蒸留やアルゴリズムの進展がエネルギー効率に与える影響を整理している。今後の技術進展により、さらに効率が改善される可能性が示唆されている。

⑧ 具体的な数値の記載

数値	説明
数千ペタフロップ/s-day	GPT-3 175Bのトレーニングに必要な計算量
数十ペタフロップ/s-day	GPT-2 1.5Bのトレーニングに必要な計算量
0.4 kWh	GPT-3で100ページのコンテンツを生成する際のエネルギー消費量
数セント	0.4 kWhに相当するエネルギーコスト

⑨ 具体的な変数名(数式用の記号)

変数名	説明
kWh	エネルギー消費量（キロワット時）
ペタフロップ/s-day	トレーニングに必要な計算量
175B	GPT-3のパラメータ数（175億）
1.5B	GPT-2のパラメータ数（15億）

⑩ 図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか

図2.2: GPT-2とGPT-3のトレーニングに必要な計算量の違いを示す図。GPT-3は圧倒的に大きな計算リソースを必要とするが、推論においては効率的である点が示されている。

7 Related Work

▼質問(人間)

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(論文・記事の各章節を貼り付け) 7 Related Work Several lines of work have focused on increasing parameter count and/or computation in language models as a means to improve generative or task performance. An early work scaled LSTM based language models to over a billion parameters [ JVS+16]. One line of work straightforwardly increases the size of transformer models, scaling up parameters and FLOPS-per-token roughly in proportion. Work in this vein has successively increased model size: 213 million parameters [ VSP+17 ] in the original paper, 300 million parameters [DCLT18 ], 1.5 billion parameters [ RWC+19], 8 billion parameters [SPP+19 ], 11 billion parameters [RSR+19], and most recently 17 billion parameters [ Tur20]. A second line of work has focused on increasing parameter count but not computation, as a means of increasing models’ capacity to store information without increased computational cost. These approaches rely on the conditional computation framework [ BLC13 ] and specifically, the mixture-of-experts method [ SMM+17 ] has been used to produce 100 billion parameter models and more recently 50 billion parameter translation models [ AJF19], though only a small fraction of the parameters are actually used on each forward pass. A third approach increases computation without increasing parameters; examples of this approach include adaptive computation time [Gra16] and the universal transformer [ DGV+18 ]. Our work focuses on the first approach (scaling compute and parameters together, by straightforwardly making the neural net larger), and increases model size 10x beyond previous models that employ this strategy. Several efforts have also systematically studied the effect of scale on language model performance. [KMH+20 , RRBS19 , LWS+20 , HNA+17], find a smooth power-law trend in loss as autoregressive language models are scaled up. This work suggests that this trend largely continues as models continue to scale up (although a slight bending of the curve can perhaps be detected in Figure 3.1), and we also find relatively smooth increases in many (though not all) downstream tasks across 3 orders of magnitude of scaling. Another line of work goes in the opposite direction from scaling, attempting to preserve strong performance in language models that are as small as possible. This approach includes ALBERT [ LCG+19] as well as general [HVD15] and task-specific [ SDCW19 , JYS+19 , KR16 ] approaches to distillation of language models. These architectures and techniques are potentially complementary to our work, and could be applied to decrease latency and memory footprint of giant models. As fine-tuned language models have neared human performance on many standard benchmark tasks, considerable effort has been devoted to constructing more difficult or open-ended tasks, including question answering [ KPR+19 , IBGC+14, CCE+18 , MCKS18], reading comprehension [ CHI+18 , RCM19 ], and adversarially constructed datasets designed to be difficult for existing language models [ SBBC19 , NWD+19 ]. In this work we test our models on many of these datasets. Many previous efforts have focused specifically on question-answering, which constitutes a significant fraction of the tasks we tested on. Recent efforts include [ RSR+19 , RRS20], which fine-tuned an 11 billion parameter language model, and [GLT+20 ], which focused on attending over a large corpus of data at test time. Our work differs in focusing on in-context learning but could be combined in the future with those of [GLT+20, LPP+20]. Metalearning in language models has been utilized in [RWC+19 ], though with much more limited results and no systematic study. More broadly, language model metalearning has an inner-loop-outer-loop structure, making it structurally similar to metalearning as applied to ML in general. Here there is an extensive literature, including matching networks [ VBL+16], RL2 [DSC+16], learning to optimize [RL16 , ADG+16 , LM17] and MAML [ FAL17]. Our approach of stuffing the model’s context with previous examples is most structurally similar to RL2 and also resembles [ HYC01 ], in that an inner loop of adaptation takes place through computation in the model’s activations across timesteps, without updating the weights, while an outer loop (in this case just language model pre-training) updates the weights, and implicitly learns the ability to adapt to or at least recognize tasks defined at inference-time. Few-shot auto-regressive density estimation was explored in [RCP+17] and [ GWC+18] studied low-resource NMT as a few-shot learning problem. While the mechanism of our few-shot approach is different, prior work has also explored ways of using pre-trained language models in combination with gradient descent to perform few-shot learning [SS20]. Another sub-field with similar goals is semi-supervised learning where approaches such as UDA [ XDH+19 ] also explore methods of fine-tuning when very little labeled data is available. Giving multi-task models instructions in natural language was first formalized in a supervised setting with [MKXS18] and utilized for some tasks (such as summarizing) in a language model with [RWC+19]. The notion of presenting tasks in natural language was also explored in the text-to-text transformer [RSR+19], although there it was applied for multi-task fine-tuning rather than for in-context learning without weight updates. Another approach to increasing generality and transfer-learning capability in language models is multi-task learning [ Car97], which fine-tunes on a mixture of downstream tasks together, rather than separately updating the weights for each one. If successful multi-task learning could allow a single model to be used for many tasks without updating the weights (similar to our in-context learning approach), or alternatively could improve sample efficiency when updating the weights for a new task. Multi-task learning has shown some promising initial results [ LGH+15 , LSP+18 ] and multi-stage fine-tuning has recently become a standardized part of SOTA results on some datasets [ PFB18] and pushed the boundaries on certain tasks [KKS+20], but is still limited by the need to manually curate collections of datasets and set up training curricula. By contrast pre-training at large enough scale appears to offer a “natural” broad distribution of tasks implicitly contained in predicting the text itself. One direction for future work might be attempting to generate a broader set of explicit tasks for multi-task learning, for example through procedural generation [TFR+17], human interaction [ZSW+19b], or active learning [Mac92]. Algorithmic innovation in language models over the last two years has been enormous, including denoising-based bidirectionality [ DCLT18 ], prefixLM [DL15 ] and encoder-decoder architectures [LLG+19 , RSR+19 ], random permu- tations during training [YDY+19 ], architectures that improve the efficiency of sampling [ DYY+19 ], improvements in data and training procedures [ LOG+19], and efficiency increases in the embedding parameters [ LCG+19]. Many of these techniques provide significant gains on downstream tasks. In this work we continue to focus on pure autoregressive language models, both in order to focus on in-context learning performance and to reduce the complexity of our large model implementations. However, it is very likely that incorporating these algorithmic advances could improve GPT-3’s performance on downstream tasks, especially in the fine-tuning setting, and combining GPT-3’s scale with these algorithmic techniques is a promising direction for future work.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

何についての記載か: 本節では、大規模な言語モデルのパラメータ数や計算量の増加を通じて、生成性能やタスク性能を向上させる研究について言及している。また、モデルサイズの拡大に関するアプローチやそれに伴う結果についても述べている。
要旨:
- LSTMベースの言語モデルの初期研究において、パラメータ数を10億以上に拡大する試みが行われた【JVS+16】。
- トランスフォーマーモデルの規模を順次拡大するアプローチがあり、パラメータ数が213M【VSP+17】から、最近では17B【Tur20】まで増加している。
- Mixture-of-experts手法【SMM+17】によって100Bのパラメータを持つモデルが生成されたが、実際には各フォワードパスで使用されるパラメータ数は少ない。
- パラメータ数を増やさずに計算量を増やすアプローチとして、Adaptive Computation Time【Gra16】やUniversal Transformer【DGV+18】がある。
- 多くの研究で、言語モデルの規模拡大が性能向上に与える影響がパワーロー的に続くことが示されている【KMH+20, RRBS19, LWS+20, HNA+17】。
- 小さなモデルで高性能を維持する手法として、ALBERT【LCG+19】やディスティレーション手法がある。
- 質問応答や読み取り能力の強化を目的とした研究が多く行われている【KPR+19, IBGC+14, CCE+18, MCKS18】。
- メタラーニングや少数ショット学習についても言及されており、GPT-3のインコンテキストラーニングがそれに類似している。
- 自然言語のタスク指示を使う手法やマルチタスク学習も、転移学習能力を高めるアプローチとして言及されている。

②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。

具体的な処理方法として、Mixture-of-experts手法【SMM+17】を用いたアプローチが説明されている。これは、100Bパラメータモデルを生成し、各フォワードパスで実際に使用されるパラメータはその一部に限られる。これにより、パラメータ数を大幅に増やしながらも計算コストを抑えることが可能である。
また、Adaptive Computation Time【Gra16】やUniversal Transformer【DGV+18】は、パラメータ数を固定したまま計算量を増やすアプローチである。

③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。

記載されている改良点としては、パラメータ数を増やさずに計算量を増やす手法（Adaptive Computation TimeやUniversal Transformer）が挙げられている。また、Mixture-of-experts手法により、100Bものパラメータを持つモデルが作成されているが、実際には各フォワードパスで使用されるのは少数のパラメータに限定されており、計算資源の効率的な利用が可能である。
言語モデルのスケールアップにおけるパフォーマンス向上のスムーズな傾向がパワーローに従っていることが確認されており、これはモデルの拡大が効果的であることを示している【KMH+20, RRBS19, LWS+20, HNA+17】。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。

言語モデルのパフォーマンスがパワーローに従う理由として、モデルのパラメータ数や計算量が増加することで、モデルがより多くの情報を保持し、より複雑なパターンを学習できるようになるためであると考えられる。また、モデルサイズの拡大に伴うタスク性能の向上が比較的一貫していることが、これらの効果を裏付けている。

⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。

パラメータ数の拡大に伴い、性能が向上することが多数の研究で確認されている【KMH+20, RRBS19, LWS+20, HNA+17】。また、スケールアップによる性能向上がパワーロー的に進行し、一部のタスクでは比較的スムーズに性能が向上することが確認されている (図3.1)。

▼質問(人間)
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(必ず正しく数値を抜き取る事、|数値|説明|の表へ)
⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|の表へ)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。

比較に関しては、いくつかのアプローチに基づいたモデルのパラメータ数や計算量が挙げられている。これらの違いを以下の表でまとめる。

アプローチ	モデルサイズ (パラメータ数)	計算量 (FLOPS/トークン)	特徴
トランスフォーマー拡張	213M【VSP+17】, 300M【DCLT18】, 1.5B【RWC+19】, 8B【SPP+19】, 11B【RSR+19】, 17B【Tur20】	増加	パラメータ数と計算量を同時に拡大
Mixture-of-experts	100B【SMM+17】	一部のみ使用	計算コストを抑えつつパラメータ数を拡大
Adaptive Computation Time【Gra16】	不明	増加	計算量のみを増やす
Universal Transformer【DGV+18】	不明	増加	計算量のみを増やす

解説: 各アプローチのパラメータ数や計算量の増加の違いが示されている。特に、トランスフォーマーの拡張はパラメータ数と計算量の両方を拡大するのに対して、Mixture-of-expertsは計算コストを抑えつつパラメータ数を増やす工夫がされている。また、Adaptive Computation TimeやUniversal Transformerはパラメータ数を固定したまま計算量を増やすアプローチである。

⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。

パラメータ数とモデル性能の関係について、多くの研究がパワーロー的に性能が向上することを示している。これを以下の表でまとめる。

研究	モデルの拡大に伴う傾向	注目点
KMH+20	スムーズなパワーロー的傾向	拡大が性能向上に直結する
RRBS19	同様の傾向	モデルのサイズが大きいほど性能が高い
LWS+20	一部でカーブの曲がりが確認される	モデルサイズ拡大の限界点が示唆される
HNA+17	パワーロー傾向が続く	拡大の効果がタスクにより異なる

解説: 言語モデルの拡大に伴う性能向上の研究をまとめ、これらが共通してパワーロー的に進行していることが確認されているが、一部の研究では性能向上の限界点についても言及されている。

⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

数値	説明
213M	【VSP+17】におけるトランスフォーマーモデルのパラメータ数
300M	【DCLT18】におけるトランスフォーマーモデルのパラメータ数
1.5B	【RWC+19】におけるトランスフォーマーモデルのパラメータ数
8B	【SPP+19】におけるトランスフォーマーモデルのパラメータ数
11B	【RSR+19】におけるトランスフォーマーモデルのパラメータ数
17B	【Tur20】におけるトランスフォーマーモデルのパラメータ数
100B	【SMM+17】におけるMixture-of-expertsモデルのパラメータ数
50B	翻訳モデルにおけるMixture-of-expertsのパラメータ数【AJF19】

解説: パラメータ数に関する数値を全て列挙した。トランスフォーマーモデルのパラメータ数は213Mから17Bまで拡大されている。また、Mixture-of-expertsモデルでは100Bにまで達している。

⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。

該当の変数名や数式用の記号は記載されていないため、無しと記載する。

⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。

図3.1: 図3.1は、言語モデルのパラメータ数が増加するにつれて、性能がどのように変化するかを示すものである。パフォーマンスのスムーズな向上がパワーロー的に進行していることを確認できるが、一部では性能向上が緩やかになるカーブの曲がりが見られる。

▼質問(人間)
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
⑪関連研究の参照記号[～]を全て列挙して、表にまとめて下さい。(元文にある内容のみ記載・類推して付け足しは不要、|参照記号|概要説明|の表へ、関連するもの同士でまとめて並べ替え)

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
⑪関連研究の参照記号[～]を全て列挙して、表にまとめて下さい。

参照記号	概要説明
[JVS+16]	LSTMベースの言語モデルを1億以上のパラメータにスケールした研究
[VSP+17]	元の論文で213百万パラメータのTransformerモデルを提案
[DCLT18]	300百万パラメータのTransformerモデルに関する研究
[RWC+19]	1.5Bパラメータのモデルを提案
[SPP+19]	8Bパラメータモデルに関する研究
[RSR+19]	11Bパラメータの言語モデルおよびMulti-task Fine-tuningを提案
[Tur20]	17Bパラメータのモデルに関する研究
[BLC13]	Conditional computation frameworkを提案した研究
[SMM+17]	Mixture-of-experts手法により100Bパラメータモデルを構築
[AJF19]	50Bパラメータ翻訳モデルに関する研究
[Gra16]	Adaptive computation timeに関する研究
[DGV+18]	Universal Transformerに関する研究
[KMH+20]	言語モデルの性能がパラメータの増加に伴って滑らかに改善することを示す研究
[RRBS19]	オートレグレッシブ言語モデルのスケーリングに関する研究
[LWS+20]	スケールアップに伴うタスク性能向上に関する研究
[HNA+17]	パラメータスケーリングと性能に関する調査
[GLT+20]	大規模なデータコーパスを使用した質問応答に関する研究
[RRS20]	質問応答タスクにおける11Bパラメータモデルの微調整に関する研究
[RCP+17]	Few-shotオートレグレッシブ推定に関する研究
[GWC+18]	Few-shot学習に関する研究
[SS20]	勾配降下を用いたFew-shot学習に関する研究
[LCG+19]	ALBERTモデルに関する研究
[HVD15]	一般的な蒸留手法に関する研究
[SDCW19]	タスク特化の蒸留手法に関する研究
[JYS+19]	言語モデルの蒸留に関する研究
[KR16]	蒸留手法に関するタスク特化研究
[KPR+19]	質問応答タスクに関する研究
[IBGC+14]	質問応答に関するデータセット構築の研究
[CCE+18]	読解に関するデータセット研究
[MCKS18]	質問応答タスクの困難化に関する研究
[CHI+18]	読解に関するデータセット構築の研究
[RCM19]	読解タスクに関する研究
[SBBC19]	言語モデルに対する対抗的データセット構築の研究
[NWD+19]	言語モデルに対する難しいデータセット構築の研究
[RWC+19]	メタラーニングの適用に関する研究
[MKXS18]	自然言語でのタスク指示に関する研究
[PFB18]	マルチタスク学習に関する研究
[LGH+15]	マルチタスク学習に関する初期研究
[LSP+18]	マルチタスク学習に関する研究
[KKS+20]	マルチステージのファインチューニングに関する研究
[TFR+17]	手続き的生成を用いたマルチタスク学習に関する研究
[ZSW+19b]	人間との対話を通じたマルチタスク学習の研究
[Mac92]	アクティブ・ラーニングに関する研究
[DL15]	PrefixLMに関する研究
[LLG+19]	Encoder-decoderアーキテクチャに関する研究
[YDY+19]	ランダムパーミュテーションを使ったトレーニングに関する研究
[DYY+19]	サンプリング効率の向上に関する研究
[LOG+19]	データとトレーニング手法の改善に関する研究

関連する研究は、言語モデルのスケールアップに焦点を当てた研究、蒸留や質問応答タスク、マルチタスク学習などに大別できる。

8 Conclusion

▼質問(人間)

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(論文・記事の各章節を貼り付け) 8 Conclusion We presented a 175 billion parameter language model which shows strong performance on many NLP tasks and benchmarks in the zero-shot, one-shot, and few-shot settings, in some cases nearly matching the performance of state-of-the-art fine-tuned systems, as well as generating high-quality samples and strong qualitative performance at tasks defined on-the-fly. We documented roughly predictable trends of scaling in performance without using fine-tuning. We also discussed the social impacts of this class of model. Despite many limitations and weaknesses, these results suggest that very large language models may be an important ingredient in the development of adaptable, general language systems.

▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)
①何についての記載か? + 要旨は何?

この章では、1750億パラメータの言語モデルの成果とその重要性について説明している。

提案した1750億パラメータの言語モデルは、多くの自然言語処理タスクおよびベンチマークにおいて強力な性能を示している。
特に、ゼロショット、ワンショット、フューショット設定での性能が強調され、場合によっては最新のファインチューニングされたシステムの性能にほぼ匹敵する。
モデルは、オンザフライで定義されたタスクに対しても高品質なサンプルを生成し、優れた質的パフォーマンスを示している。
ファインチューニングを用いずに、性能がスケーリングに伴い予測可能に向上する傾向が記録された。
非常に大規模な言語モデルが、適応性のある汎用言語システムの開発において重要な要素となり得ることを示唆している。
本論文では、この種のモデルが社会に与える影響についても論じている。

②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。

具体的な処理方法に関する詳細な記載はなし。

③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。

記載なし。

④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。

記載なし。

⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。

提案した1750億パラメータの言語モデルは、多くの自然言語処理タスクにおいて強力な性能を発揮し、ゼロショット、ワンショット、フューショットの各設定で、場合によっては最先端のファインチューニングされたシステムにほぼ匹敵する性能を示している。具体的な数値や図表の参照はなし。

あとがき

所感

機械学習についてある程度知っていないと、生成AIに質問しても、その回答内容だけでは理解できないと思います。生成AIの回答は、論文の内容をあまり変えずに、要点をそのまま掻い摘んで回答するような形になっています。(良い意味で論文の要点をそのまま抜き出した形)

分かったこと

分かったこと・注目した点を列挙すると:

GPT-3と呼ばれる大規模な事前学習された言語モデルを用いて、少数ショット学習における性能向上を検証した結果が記載されている。特に、GPT-3はタスクに特化したファインチューニングを必要とせず、事前学習のみで高いパフォーマンスを示すことが強調されている。

GPT-3はファインチューニングや勾配更新を行わず、タスクはテキストベースのインタラクションで指定するだけで実行可能である。

翻訳、質問応答、Clozeタスク、リアルタイムの推論やドメイン適応が必要なタスク（例: 単語の並べ替え、新しい単語を使った文作成、3桁の算術など）において強力な性能を示す。

パラメータ数が増えることで、より複雑なパターンを捉えることができるため、タスクに依存せずに幅広いタスクに適応可能となる。また、自己回帰型のモデル構造により、逐次的な推論を行いながらタスクを解決するメカニズムが実現されている。

モデル規模の拡大やメタラーニング（特にin-context learning）を用いたアプローチが将来の方向性として示されている。

人間のように少数の例や自然言語での指示からタスクを学習できるモデルが理想的である。

in-context learningでは、タスクの指示やデモを与えるだけで、勾配更新なしにモデルがタスクを実行できる。このプロセスは、モデルが学習時に獲得した知識を推論時に柔軟に適用できることに依存している。

Few-shot learningでは、モデルのコンテキストウィンドウに10～100のデモンストレーションを与える。
One-shot learningでは、1つのデモンストレーションを与える。
Zero-shot learningでは、デモンストレーションを与えず、自然言語による指示のみを与える。

データ汚染（train-test overlap）問題について、データ汚染に対するシステマティックな測定と影響の定量化を行うツールを開発。

モデルサイズの拡張：モデルサイズが大きくなるほど、in-context learningの性能が向上することを確認。1750億パラメータにスケールアップされたGPT-3が、少数のデモンストレーションで急速に学習できるように最適化された。

大規模モデルでは、モデル内部のパラメータに多様なスキルやパターン認識能力が蓄積され、推論時に迅速にタスクに適応する能力が向上する。この結果、少数のデモンストレーションだけで新しいタスクを効果的に学習できることが確認された。具体的には、タスクに関する追加情報（デモンストレーションの数）が増えるにつれ、モデルのパフォーマンスも改善する。

Approach:
GPT-3の事前学習アプローチは、基本的に[RWC+19]=GPT-2の論文に基づいており、モデルサイズ、データセットのサイズと多様性、トレーニング期間を拡大している。

Zero-ShotやOne-Shotのような、タスク指示のシンプルさと実行力を強調し、これらが将来的に人間のタスク処理とのフェアな比較になる可能性がある点も考慮されている。

GPT-2モデルと同様のモデルとアーキテクチャを使用し、異なるモデルサイズでの性能評価を実施。
GPT-2のアーキテクチャを基にして、スパースアテンションを取り入れたモデルを使用する。
モデルとアーキテクチャ: GPT-2のアーキテクチャをベースに、以下の要素を使用している:

修正された初期化
事前正規化
リバーシブルトークナイゼーション (引用: [RWC+19])
スパースアテンション: 層内で密なアテンションと局所的にバンド化されたスパースアテンションを交互に使用 (引用: [CGRS19])

モデルの並列化: モデルはGPU間で深さと幅の両方で分割され、ノード間のデータ転送を最小化する。アーキテクチャパラメータは計算効率と負荷分散に基づいて選定される。
メモリ不足を防ぐために、行列積内でのモデル並列化と、ネットワーク層間でのモデル並列化を混在させたアプローチを採用している。

モデルサイズと性能の関係: 過去の研究 [KMH+20] に基づき、十分なトレーニングデータがあれば、モデルサイズのスケーリングにより検証損失が滑らかなべき乗則に従うことが期待されている。この仮説は、多様なモデルサイズで検証される。

スパースアテンションの効果: 層ごとに交互にスパースアテンションを取り入れることで、計算効率を向上させつつ、トランスフォーマーの表現力を維持できる。

データセットの品質を向上させるために、以下の3つのステップを実施:

Common Crawlデータセット(膨大な語彙数を持つが低品質)を高品質の参照コーパスと類似性に基づいてフィルタリング。
ドキュメントレベルでの重複排除を行い、過学習のリスクを低減。
Common Crawlを補完し、データセットの多様性を増やすため、既知の高品質な参照コーパス（WebText、Books1、Books2、Wikipedia）を追加。
高品質なデータセットを優先的にサンプリングし、低品質なデータセットは頻度を下げてサンプリングする。
トレーニングデータに含まれるデータの一部がテストセットや開発セットと重複する可能性があり、その影響について検証することが必要。

高品質データセットの優先サンプリングの理由:
高品質なデータセットは、トレーニング中に学習のバイアスを軽減し、より一般化可能なモデルを作成するために必要。

バッチサイズの選定:
過去の研究に基づき、大規模モデルではバッチサイズを大きくできるが、学習率を小さく設定する必要があることが示されている【KMH+20】【MKAT18】。
トレーニング中にグラデーションノイズスケールを測定し(トレーニング中の勾配の変動を測定)、バッチサイズを動的に調整する手法が取られている。
グラデーションノイズスケールを用いたバッチサイズの最適化と学習率の調整により、モデルの学習が安定し、より大きなモデルを効率的にトレーニングすることが可能になっている。

トレーニングにはNVIDIAのV100 GPUを使用し、Microsoftが提供する高帯域幅クラスター上で実施している。

Kショットの選定:
Kの値はタスクごとに異なり、文脈ウィンドウに収まる最大数を選ぶが、通常、Kが大きいほど性能が向上する。しかし、必ずしもそうとは限らないため、開発セット上でKの異なる値を試し、最適な値をテストセットで適用するという工夫がなされている。

クロスエントロピーロスの改善が、自然言語タスク全体で一貫した性能向上に繋がることを確認。

GPT-3のトレーニングデータにおけるベンチマークデータの汚染（メモリゼーション）を検出し、それがモデルのパフォーマンスにどのような影響を与えるかを測定し、汚染の影響を防ぐための方法について記載している。

ベンチマークテストセットとトレーニングデータの間に重複があるかを検出するため、13-gramのオーバーラップを検出するアルゴリズムを使用し、クリーンバージョンのベンチマークを作成。
クリーンベンチマークとは、13-gramのオーバーラップがあるサンプルや、それより短いサンプルが完全に一致するものを除去したデータセットである。13-gramのオーバーラップがあるすべてのサンプルを除去して、可能な限りクリーンなデータセットを作成した。ベンチマークごとにクリーンなデータセットを作成した。
クリーンベンチマークとオリジナルのベンチマークで評価を行い、両者のスコアを比較した。
クリーンベンチマークとオリジナルベンチマークのスコアを比較したが、汚染の影響は小さく、パフォーマンスの変化はほとんど見られなかった (Figure 4.2)。

汚染されたデータセットでパフォーマンスが低下する理由として、例えばPIQAでは、ウェブページから収集されたデータがトレーニングセットに含まれており、統計的なバイアスが生じた可能性があることが指摘されている。

GPT-3およびその分析に関連する制約について:
テキスト合成の限界: GPT-3は長文生成時に自己矛盾や非連続な文を生成することがある。
物理的常識に関する理解不足: 特に「常識的な物理」に関連する質問に対して、GPT-3はパフォーマンスが低い。
文脈学習の課題: GPT-3は、一部の比較タスク（WIC、ANLI）や読解タスクにおいて、ワンショットや少ショット学習での性能が低い。
サンプル効率の低さ: GPT-3の事前学習では、大量のテキストを必要とするが、人間が学ぶ速度に比べて効率が悪い。
数ショット学習の曖昧性: 数ショット学習が新しいタスクを学習しているのか、既存の知識を再利用しているのかは明確ではない。
大規模モデルの実用性の課題: GPT-3は推論に時間とコストがかかり、実用的な応用には困難がある。

今後の研究では、双方向モデルの導入や、自己監督学習の目標を人間から学ぶ手法、強化学習による微調整、画像などの他のモダリティを追加することが提案されている。

双方向性の欠如によるパフォーマンス低下: GPT-3が自回帰モデルであるため、過去の文脈しか参照できず、双方向にコンテキストを扱うタスク（WIC、ANLI、読解タスクなど）で性能が劣ると考えられる。

自己監督学習の限界: 現在の自己監督学習では、全てのトークンに同じ重みが割り当てられ、重要な要素を予測するためのカスタマイズが行われていない。また、自己監督学習の性質上、タスクの仕様が強制的に予測問題に適応されるため、真に目標指向の行動をとるシステム（例: 仮想アシスタント）には適していない可能性がある。

言語モデルの社会的影響、特に有害な応用の可能性ついての記述:
言語モデルは、コードや文章の自動補完、文法補助、ゲームのストーリー生成、検索エンジンの応答改善など、多くの有益な応用が可能である。
一方で、誤情報の作成、スパム、フィッシング、政府手続きの悪用、学術論文の不正行為、社会工学的な詐欺手段など、言語モデルの悪用も懸念される。

GPT-3における公平性、バイアス、そして表現の偏りについての記述:
職業と性別の関連付けの調査: 「The {occupation} was a」という文脈で、GPT-3がどの性別を続けるかの確率を分析し、388の職業に対して83%が男性を関連付けていた。
性別と職業の関連付けを調査する際に、「有能な（competent）」や「無能な（incompetent）」という文脈を追加し、偏見がどのように変化するかを分析している。
特にインターネット上のテキストには性別、職業、人種、宗教に関するステレオタイプや偏見が多く含まれており、これがモデルにそのまま反映される。したがって、モデルは社会的なバイアスを学習してしまい、結果として特定の性別や職業を不均衡に関連付ける傾向がある。

GPT-3のエネルギー消費と効率性についての記述:
GPT-3はトレーニング後、エネルギー効率の高い推論が可能であり、生成時のエネルギーコストはわずかである。
トレーニング後のモデルは、100ページのコンテンツ生成に0.4kWhを消費し、数セント程度のコストで済む。

モデル蒸留 [LHCG19a] によって、大規模モデルを効率化したバージョンを作成し、特定の用途に合わせて利用することが可能である。
モデル蒸留の技術を活用することで、1つの大規模モデルをトレーニングした後、それを効率的な形で使用する工夫がされている。

多くの研究で、言語モデルの規模拡大が性能向上に与える影響がパワーロー的に続くことが示されている【KMH+20, RRBS19, LWS+20, HNA+17】。

非常に大規模な言語モデルが、適応性のある汎用言語システムの開発において重要な要素となり得ることを示唆している。

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