GPT系列大语言模型在自然语言处理任务中的鲁棒性.pdf

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计算机研究与发展DOI：10.7544/issn1000-1239.202330801

JournalofComputerResearchandDevelopment61（5）：1128−1142，2024

GPT系列大语言模型在自然语言处理任务中的鲁棒性

111121

陈炫婷叶俊杰祖璨许诺桂韬张奇

1（复旦大学计算机科学技术学院上海200433）

2（复旦大学现代语言学研究院上海200433）

（xuantingchen21@）

RobustnessofGPTLargeLanguageModelsonNaturalLanguageProcessingTasks

111121

ChenXuanting,YeJunjie,ZuCan,XuNuo,GuiTao,andZhangQi

1（SchoolofComputerScience,FudanUniversity,Shanghai200433）

2（InstituteofModernLanguagesandLinguistics,FudanUniversity,Shanghai200433）

AbstractTheGPTmodelshavedemonstratedimpressiveperformanceinvariousnaturallanguageprocessing(NLP)

tasks.However,theirrobustnessandabilitiestohandlevariouscomplexitiesoftheopenworldhavenotyettobewell

explored,whichisespeciallycrucialinassessingthestabilityofmodelsandisakeyaspectoftrustworthyAI.Inthis

study,weperformacomprehensiveexperimentalanalysisofGPT-3andGPT-3.5seriesmodels,exploringtheir

performanceandrobustnessusing15datasets(about147000originaltestsamples)with61robustprobing

transformationsfromTextFlintcovering9popularNLPtasks.Additionally,weanalyzethemodel’srobustnessacross

differenttransformationlevels,includingcharacter,word,andsentence.OurfindingsrevealthatwhileGPTmodels

exhibitcompetitiveperformanceincertaintaskslikesentimentanalysis,semanticmatching,andre

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