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使用GPT-4和其他最近的大型语言模型揭示概念的语义

作者

上市的：
  • Gaël Le男士
  • 巴拉斯·科瓦茨
  • 迈克尔·汉南
  • 吉勒姆·普洛斯

摘要

最近，由于OpenAI的Chat-GPT，大语言模型（LLM）吸引了全世界的注意力，它作为一个由GPT-3及其继任者GPT-4支持的应用程序迅速发展壮大。如果这些LLM生成了类人文本，那么它们构建的语义空间可能与人类用于解释和生成语言的语义空间相一致。这表明社会科学家可以使用这些LLM构建符合人类判断的语义相似性度量。在本文中，我们对这种直觉进行了实证检验。我们使用GPT-4构建了一个新的典型性度量指标——“文本文档与概念或类别的相似性。我们根据其他基于模型的典型性度量与人类典型性评级的对应性来评估其性能。我们在两个领域进行了比较分析：文学体裁中书籍的典型性（使用现有的书籍描述数据集）以及美国国会议员在民主党和共和党撰写的推文的典型性（使用一个新的数据集）。GPT-4典型性指标不仅达到或超过了当前的最先进水平，而且无需任何模型培训即可实现这一点。这是一个突破，因为之前最先进的措施需要对数十万文本文档的模型（BERT文本分类器）进行微调，以实现其性能。我们的比较分析强调需要对基于LLM的度量进行系统的实证验证：基于其他最近LLM的一些度量最多只能实现与人类判断的适度对应。

建议引用

  • 盖尔·勒门斯（Gaöl Le Mens）、巴拉什·科瓦奇（Balász Kovács）、迈克尔·汉南（Michael T.Hannan）和吉勒姆·普洛斯（Guillem Pros），2023年。"使用GPT-4和其他最近的大型语言模型揭示概念的语义,"经济学工作论文1864年，蓬佩法布拉大学经济与商业系。
    • 手柄：RePEc:upf:upfgen:1864年
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书相同的作品引用。
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    关键词

    类别;概念;深度学习;典型性;GPT公司;聊天GPT;BERT（误码率）;相似性;
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    • 第18页-数学和定量方法——计量经济和统计方法与方法：一般——方法论问题：一般
    • 第52页-数学和定量方法——计量经济建模——模型评估、验证和选择

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