GPT-4が他のAED（Automatic Error Detection）方法よりも優れたパフォーマンスを示す理由はいくつかあります。まず、GPT-4は大規模な言語モデルであり、豊富なトレーニングデータに基づいて高度な自然言語処理タスクを実行する能力を持っています。このモデルは膨大な量のテキストデータから学習し、文脈に沿った適切な予測を行うことができます。
さらに、GPT-4は注釈付けエラー検出タスクにおいても有利な点があります。例えば、本研究では各NLIアイテムのプレミス（前提）や仮説（文）、およびそれらに関連するラベルと説明が与えられました。GPT-4はこれらの情報を活用して各ラベルに対する確率値を推定し、「その理由がそのラベルに適合する確率」を評価します。このようなコンテキスト依存性や多様性への柔軟性が、GPT-4が他の手法よりも精度良くエラー検出タスクを遂行できる要因と考えられます。
最後に、GPT-4は人間の直感的判断や専門知識から影響されることなく一貫した結果を提供します。これにより、客観的かつ信頼性の高いアノテーションエラー検出が可能となります。