A Systematic Evaluation of Large Language Models for Natural Language Generation Tasks

最近的研究在常识推理、数学推理和代码生成等领域评估了大型语言模型（LLMs）的表现。然而，据我们所知，还没有研究专门调查LLMs在自然语言生成（NLG）任务中的表现，这是确定模型优秀性的关键标准。因此，本文在NLG任务的背景下对知名且表现优异的LLMs进行了全面评估，包括ChatGPT、ChatGLM、基于T5的模型、基于LLaMA的模型和基于Pythia的模型。我们选择了包括对话生成和文本摘要的英语和中文数据集。此外，我们提出了一个通用的评估设置，包括输入模板和后处理策略。我们的研究报告了自动结果，并附有详细的分析。

论文旨在全面评估多个知名的大型语言模型（LLMs）在自然语言生成（NLG）任务中的性能，以确定模型的卓越性。这是否是一个新问题？

论文提出了一个通用的评估设置，包括输入模板和后处理策略，用于评估英文和中文数据集上的对话生成和文本摘要任务。通过自动评估和详细分析，论文比较了ChatGPT、ChatGLM、基于T5的模型、基于LLaMA的模型和基于Pythia的模型的表现。

论文使用了英文和中文数据集进行实验，并提出了通用的评估设置。论文比较了多个知名的大型语言模型在自然语言生成任务中的表现，并进行了详细分析。值得关注的是，论文提出的评估设置可以为未来的研究提供一个标准化的评估方法。

最近的相关研究包括使用大型语言模型进行文本生成的研究，如GPT-3。此外，还有一些研究探讨了大型语言模型在其他任务中的表现，如常识推理和代码生成。