論文の概要: The potential of large language models for improving probability
learning: A study on ChatGPT3.5 and first-year computer engineering students
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05686v1
- Date: Mon, 9 Oct 2023 12:54:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-12 05:00:06.818376
- Title: The potential of large language models for improving probability
learning: A study on ChatGPT3.5 and first-year computer engineering students
- Title（参考訳）: 確率学習改善のための大規模言語モデルの可能性--chatgpt3.5と初年次コンピュータ工学生の検討
- Authors: Angel Udias, Antonio Alonso-Ayuso, Ignacio Sanchez, Sonia Hernandez,
Maria Eugenia Castellanos, Raquel Montes Diez, Emilio Lopez Cano
- Abstract要約: ChatGPTは確率問題を解くための大規模言語モデルである。
ChatGPTは、一般にコンピュータ工学試験で提示される確率問題の解決に使用される。
モデルが高品質な説明を提供し、どんなプログラミング言語でもソリューションを説明する能力は、大きな言語モデルが学習アシスタントとして機能する可能性を示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.565395466029518
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we assess the efficacy of ChatGPT (version Feb 2023), a
large-scale language model, in solving probability problems typically presented
in introductory computer engineering exams. Our study comprised a set of 23
probability exercises administered to students at Rey Juan Carlos University
(URJC) in Madrid. The responses produced by ChatGPT were evaluated by a group
of five statistics professors, who assessed them qualitatively and assigned
grades based on the same criteria used for students. Our results indicate that
ChatGPT surpasses the average student in terms of phrasing, organization, and
logical reasoning. The model's performance remained consistent for both the
Spanish and English versions of the exercises. However, ChatGPT encountered
difficulties in executing basic numerical operations. Our experiments
demonstrate that requesting ChatGPT to provide the solution in the form of an R
script proved to be an effective approach for overcoming these limitations. In
summary, our results indicate that ChatGPT surpasses the average student in
solving probability problems commonly presented in introductory computer
engineering exams. Nonetheless, the model exhibits limitations in reasoning
around certain probability concepts. The model's ability to deliver
high-quality explanations and illustrate solutions in any programming language,
coupled with its performance in solving probability exercises, suggests that
large language models have the potential to serve as learning assistants.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,紹介型計算機工学試験で一般的に提示される確率問題を解くための大規模言語モデルchatgpt(version feb 2023)の有効性について検討する。
本研究は,マドリードのレイ・フアン・カルロス大学(URJC)の学生を対象に,23回の確率運動を行った。
ChatGPTの回答は5人の統計学教授のグループによって評価され、学生が使用するのと同じ基準に基づいて定性的に評価された。
以上の結果から,ChatGPTは平均的な学生よりも,言い換えや組織,論理的推論に優れていたことが示唆された。
モデルのパフォーマンスは、スペイン語版と英語版の両方で一貫していた。
しかし、chatgptは基本的な数値演算の実行が困難であった。
我々の実験は、ChatGPTにRスクリプトの形でソリューションを提供するよう要求することは、これらの制限を克服するための効果的なアプローチであることが実証された。
まとめると,チャットgptは初等コンピュータ工学試験でよく提示される確率問題を解く平均的な学生を上回っている。
それでも、このモデルは特定の確率概念に関する推論の限界を示す。
モデルが高品質な説明を提供し、あらゆるプログラミング言語の解法を説明する能力と、確率演習の解法のパフォーマンスを組み合わせることは、大きな言語モデルが学習アシスタントとして機能する可能性を示唆している。
関連論文リスト
- Can ChatGPT Play the Role of a Teaching Assistant in an Introductory
Programming Course? [1.8197265299982013]
本稿では,LLM である ChatGPT をプログラミング入門コースで仮想指導アシスタント (TA) として活用する可能性について検討する。
本研究は,ChatGPTの性能をヒトTAの機能と比較することにより評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-12T15:06:44Z) - Extending the Frontier of ChatGPT: Code Generation and Debugging [0.0]
OpenAIが開発したChatGPTは,さまざまな問題領域に取り組むために人工知能(AI)を活用することによって,新たな時代を迎えている。
本稿では,ChatGPTのプログラミング問題に対する有効性について検討し,時間とメモリの複雑さの観点から,その解の正しさと効率性について検討する。
この研究は、ChatGPTが正しいソリューションを提供することができた問題の割合を示すため、総成功率は71.875%であることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-17T06:06:58Z) - Evaluating Language Models for Mathematics through Interactions [116.67206980096513]
大型言語モデル(LLM)と対話し,評価するためのプロトタイププラットフォームであるCheckMateを紹介した。
我々はCheckMateと共同で3つの言語モデル(InstructGPT, ChatGPT, GPT-4)を、学部レベルの数学の証明支援として評価する研究を行った。
我々は、人間の行動の分類を導き、概して肯定的な相関にもかかわらず、正しさと知覚的有用性の間に顕著な相違点があることを明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-02T17:12:25Z) - A Systematic Study and Comprehensive Evaluation of ChatGPT on Benchmark
Datasets [19.521390684403293]
本稿では,ChatGPTの性能を多種多様な学術データセット上で徹底的に評価する。
具体的には、140タスクにわたるChatGPTを評価し、これらのデータセットで生成される255Kの応答を分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-29T12:37:21Z) - Distilling ChatGPT for Explainable Automated Student Answer Assessment [19.604476650824516]
本稿では,最先端の大規模言語モデルであるChatGPTを用いて,学生の回答スコアリングと合理性生成の同時タスクを探索する新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,ChatGPTと比較してQWK全体のスコアを11%改善することを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-22T12:11:39Z) - ChatGPT Beyond English: Towards a Comprehensive Evaluation of Large
Language Models in Multilingual Learning [70.57126720079971]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)において最も重要なブレークスルーとして登場した。
本稿では,高,中,低,低リソースの37言語を対象として,ChatGPTを7つのタスクで評価する。
従来のモデルと比較すると,様々なNLPタスクや言語に対するChatGPTの性能は低下していた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-12T05:08:52Z) - ChatGPT-Crawler: Find out if ChatGPT really knows what it's talking
about [15.19126287569545]
本研究では,異なる対話型QAコーパスからChatGPTが生成する応答について検討する。
この研究はBERT類似度スコアを用いて、これらの回答を正しい回答と比較し、自然言語推論(NLI)ラベルを得る。
調査では、ChatGPTが質問に対する誤った回答を提供し、モデルがエラーを起こしやすい領域について洞察を与えている事例を特定した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-06T18:42:47Z) - Is ChatGPT a General-Purpose Natural Language Processing Task Solver? [113.22611481694825]
大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな自然言語処理(NLP)タスクをゼロショットで実行できることを実証している。
近年、ChatGPTのデビューは自然言語処理(NLP)コミュニティから大きな注目を集めている。
ChatGPTが多くのNLPタスクをゼロショットで実行できるジェネラリストモデルとして機能するかどうかはまだ分かっていない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-08T09:44:51Z) - A Categorical Archive of ChatGPT Failures [47.64219291655723]
OpenAIが開発したChatGPTは、大量のデータを使って訓練され、人間の会話をシミュレートしている。
それは、広範囲の人間の問い合わせに効果的に答える能力のために、大きな注目を集めている。
しかし、ChatGPTの失敗の包括的分析は欠落しており、これが本研究の焦点となっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-06T04:21:59Z) - Lila: A Unified Benchmark for Mathematical Reasoning [59.97570380432861]
LILAは、23の多様なタスクと4次元からなる統一的な数学的推論ベンチマークである。
我々は,Pythonプログラムの形式でタスク命令とソリューションを収集することにより,20のデータセットベンチマークを拡張してベンチマークを構築した。
LILAで訓練された汎用数学的推論モデルであるBHASKARAを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-31T17:41:26Z) - A Causal Framework to Quantify the Robustness of Mathematical Reasoning
with Language Models [81.15974174627785]
入力空間における直接的介入に対する頑健さと感度の観点から言語モデルの振舞いについて検討する。
しかし, GPT-3 Davinciモデル(175B)は, 他のGPTモデルと比較して, 頑健さと感度の両面で劇的な改善を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-21T15:12:37Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。