한줄 요약: 


짧은 요약(Abstract) :    
* 최근 OpenAI에서 출시한 챗봇 서비스인 ChatGPT는 지난 몇 달간 점점 더 많은 관심을 받음   
* ChatGPT의 다양한 측면에 대한 평가가 이루어졌지만, 예상치 못한 입력에 대한 성능, 즉 견고성은 아직 대중에게 명확하지 않음  
* Robustness은 특히 안전 중심의 응용 프로그램에서 중요한 문제  
* 이 논문에서는 적대적 및 분포 이탈(OOD) 관점에서 ChatGPT의 견고성을 철저히 평가  
* 이를 위해 AdvGLUE 및 ANLI 벤치마크를 사용하여 적대적 견고성을 평가하고, Flipkart 리뷰 및 DDXPlus 의료 진단 데이터셋을 사용하여 OOD 평가를 수행  
* 여러 인기 있는 기반 모델을 기준으로 선택  
* 결과적으로, ChatGPT는 대부분의 적대적 및 OOD 분류 및 번역 작업에서 일관된 이점을 보여주지만, 절대적인 성능은 완벽하지 않아 적대적 및 OOD 견고성이 여전히 기반 모델에 중대한 위협이 될 수 있음을 시사  
* 또한, ChatGPT는 대화 관련 텍스트 이해에서 놀라운 성능을 보이며, 의료 작업에 대해 명확한 답변 대신 비공식적인 제안을 제공하는 경향이 있음을 발견  
* 마지막으로, 가능한 연구 방향에 대해 심층적인 논의를 제시  

* Useful sentences :  
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단어정리

Methodology

논문에서 사용된 평가 방법들은 주로 적대적 견고성과 분포 이탈(out-of-distribution, OOD) 견고성을 측정하는 데 초점
다음은 사용된 몇 가지 주요 평가 방법과 예시:
** 적대적 견고성 평가 (Adversarial Robustness Evaluation):
** AdvGLUE 벤치마크: 이는 기존 GLUE 벤치마크의 변형으로, 텍스트에 적대적 노이즈(예: 오타, 방해 문장, 인간이 만든 교란)를 추가하여 구성됩니다. 예를 들어, 오타를 포함한 질문 “What are the best things in Hog Kong?” 대신 “Hong Kong”을 사용하여 모델이 얼마나 잘 대응하는지 평가합니다. ** ANLI (Adversarial Natural Language Inference): 이 데이터셋은 자연어 추론(NLI) 작업을 위해 설계되었으며, 모델이 다양한 추론 유형(예: 필요성, 모순, 중립)을 얼마나 잘 처리하는지 평가하는 데 사용됩니다. ** 분포 이탈(OOD) 견고성 평가: ** Flipkart 리뷰 데이터셋: 이는 제품 리뷰를 기반으로 한 감정 분류 작업에 사용되며, 모델이 훈련 데이터셋과 다른 분포의 데이터에 어떻게 반응하는지를 측정하는 데 사용됩니다.
** DDXPlus 의료 진단 데이터셋: 이 데이터셋은 의료 진단 분류 작업에 초점을 맞추고 있으며, 모델이 의료 관련 데이터에 대해 얼마나 정확하게 반응하는지를 평가하는 데 사용됩니다.
이러한 평가 방법들은 모두 ChatGPT의 적대적 입력 및 예상치 못한 분포에서의 반응을 평가하기 위해 설계되었습니다. 평가는 일반적으로 제로샷 설정에서 수행되어, 모델이 특정 작업이나 데이터셋에 대해 사전 훈련 없이 얼마나 잘 수행하는지를 확인합니다

Results

논문 “ChatGPT의 견고성에 관한 연구: 적대적 및 분포 이탈 관점에서”에서의 주요 결과는 다음과 같음:
** 적대적 데이터셋에서의 결과: ** ChatGPT는 대부분의 적대적 분류 작업에서 일관되게 개선을 보였습니다. 그러나 절대적인 성능은 완벽하지 않아 여전히 개선의 여지가 크다고 평가됩니다. 특히 SST-2와 ANLI 데이터셋에서의 적대적 성공률(ASR)은 각각 40%와 55.3%로 나타났으며, 이는 향후 개선이 필요함을 시사합니다 . ** 분포 이탈(OOD) 데이터셋에서의 결과: ** ChatGPT는 Flipkart 리뷰와 DDXPlus 의료 진단 데이터셋에서 우수한 성능을 보였으며, 특히 의료 진단에서 60.6의 F1 점수를 달성했습니다. 이는 대화 관련 텍스트 이해에서의 강점을 드러내며, 의료 진단 작업에서도 정보를 제공하는 경향이 있음을 나타냅니다 . ** 번역 작업에서의 결과:
*** ChatGPT는 적대적 입력이 포함된 상황에서도 읽기 쉽고 합리적인 응답을 지속적으로 생성할 수 있는 능력을 보여주었습니다. 이는 기계 번역 작업에서도 뛰어난 적대적 견고성을 가지고 있음을 의미합니다 .
결론적으로, ChatGPT는 적대적 및 OOD 시나리오에서 다양한 분류 및 번역 작업에서 일관된 이점을 보여줬지만, 절대적인 성능 면에서는 여전히 개선이 필요함을 보여줍니다. 이는 향후 연구와 개선을 위한 중요한 지표가 될 것입니다 .

요약

Out Of Distribution Robustness(Flipkart 리뷰/DDXPlus 의료 진단 데이터셋 이용->트레이닝에 안 사용된 OOD도메인) 와 Adversarial Robustness(오타, 방해 문장, 인간이 만든 교란을 추가한 GLUE dataset 이용 + 변역)평가.. 완전하지는 않지만 chatgpt 좋은 성능 보임.. 하지만 개선의 여지 있음