Assessing Good, Bad and Ugly Arguments Generated by ChatGPT: a New Dataset, its Methodology and Associated Tasks

📄 arXiv: 2406.15130v1 📥 PDF

作者: Victor Hugo Nascimento Rocha, Igor Cataneo Silveira, Paulo Pirozelli, Denis Deratani Mauá, Fabio Gagliardi Cozman

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-06-21

期刊: Progress in Artificial Intelligence (EPIA 2023)

DOI: 10.1007/978-3-031-49008-8_34

💡 一句话要点

提出ArGPT数据集，用于评估和提升大型语言模型生成论证的质量。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 论证生成 数据集构建 质量评估 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 大型语言模型可能被用于传播虚假信息，缺乏有效工具识别其生成的低质量论证。
  2. 提出一种方法，从ChatGPT生成的文章中提取好、坏、丑陋三种论证，构建多样化的ArGPT数据集。
  3. 评估ArGPT数据集在论证相关任务中的有效性，建立基线，并验证其与人类论证的相关性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的快速发展引发了对其传播虚假信息能力的担忧。因此，迫切需要识别由这些模型生成的“虚假论证”的工具。为了创建这些工具，需要由LLMs生成的文本示例。本文介绍了一种方法，用于从OpenAI的LLM——ChatGPT生成的论证性文章中获取好、坏和丑陋的论证。然后，我们描述了一个包含多样化论证的新数据集ArGPT。我们评估了数据集的有效性，并为几个与论证相关的任务建立了基线。最后，我们表明，人工生成的数据与人类论证密切相关，因此可以作为训练和测试系统以执行已定义任务的工具。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）生成论证时可能存在的质量问题，特别是识别和区分“好”、“坏”和“丑陋”的论证。现有方法缺乏针对LLM生成论证的专门数据集和评估工具，难以有效评估和提升LLM的论证能力。

核心思路：论文的核心思路是利用ChatGPT生成论证性文章，然后通过特定的方法从中提取不同质量的论证，构建一个多样化的数据集。通过分析这些论证，可以训练模型来区分不同质量的论证，从而提高LLM生成高质量论证的能力。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 使用ChatGPT生成论证性文章；2) 设计规则和流程，从生成的文章中提取论证；3) 人工标注提取的论证，将其分为“好”、“坏”和“丑陋”三类；4) 构建包含标注论证的ArGPT数据集；5) 在ArGPT数据集上进行实验，评估数据集的有效性，并为相关任务建立基线。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种系统性的方法，用于从LLM生成的文本中提取和标注不同质量的论证，从而构建了一个专门用于评估和提升LLM论证能力的数据集。此外，该论文还对数据集进行了详细的分析，并验证了其与人类论证的相关性。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 设计了清晰的标注指南，用于区分“好”、“坏”和“丑陋”的论证；2) 采用了多样化的提示词，以确保ChatGPT生成不同类型的论证性文章；3) 使用了多种评估指标，以全面评估ArGPT数据集的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文构建的ArGPT数据集包含多样化的论证，并进行了详细的分析和评估。实验结果表明，ArGPT数据集可以有效地用于训练模型来区分不同质量的论证，并且与人类论证具有较强的相关性。该数据集为研究和提升LLM的论证能力提供了有力的支持。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发自动评估和改进LLM生成论证质量的工具。例如，可以利用ArGPT数据集训练模型，使其能够自动识别LLM生成的低质量论证，并提供改进建议。此外，该数据集还可以用于研究人类论证的特点，从而更好地理解和模拟人类的论证过程。

📄 摘要（原文）

The recent success of Large Language Models (LLMs) has sparked concerns about their potential to spread misinformation. As a result, there is a pressing need for tools to identify ``fake arguments'' generated by such models. To create these tools, examples of texts generated by LLMs are needed. This paper introduces a methodology to obtain good, bad and ugly arguments from argumentative essays produced by ChatGPT, OpenAI's LLM. We then describe a novel dataset containing a set of diverse arguments, ArGPT. We assess the effectiveness of our dataset and establish baselines for several argumentation-related tasks. Finally, we show that the artificially generated data relates well to human argumentation and thus is useful as a tool to train and test systems for the defined tasks.