論文の概要: Assertion Enhanced Few-Shot Learning: Instructive Technique for Large Language Models to Generate Educational Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03122v1
• Date: Tue, 5 Dec 2023 20:41:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 16:53:42.212445
• Title: Assertion Enhanced Few-Shot Learning: Instructive Technique for Large Language Models to Generate Educational Explanations
• Title（参考訳）: Assertion Enhanced Few-Shot Learning:教育説明生成のための大規模言語モデルの指導手法
• Authors: Tasmia Shahriar, Noboru Matsuda and Kelly Ramos
• Abstract要約: 人間の教育者は、生徒から教育的な説明を求め、予測する本質的な能力を持っている。 我々は,大規模言語モデルの少数ショット学習機能を用いて,インテリジェント・チューリング・システムを構築することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Human educators possess an intrinsic ability to anticipate and seek educational explanations from students, which drives them to pose thought-provoking questions when students cannot articulate these explanations independently. We aim to imbue Intelligent Tutoring Systems with this ability using few-shot learning capability of Large Language Models. Our work proposes a novel prompting technique, Assertion Enhanced Few-Shot Learning, to facilitate the generation of accurate, detailed oriented educational explanations. Our central hypothesis is that, in educational domain, few-shot demonstrations are necessary but not a sufficient condition for quality explanation generation. We conducted a study involving 12 in-service teachers, comparing our approach to Traditional Few-Shot Learning. The results show that Assertion Enhanced Few-Shot Learning improves explanation accuracy by 15% and yields higher-quality explanations, as evaluated by teachers. We also conduct a qualitative ablation study to factor the impact of assertions to provide educator-friendly prompting guidelines for generating explanations in their domain of interest.
• Abstract（参考訳）: 人間の教育者は、学生からの教育的説明を予想し、探究する本質的な能力を有しており、学生がこれらの説明を独立して説明できない場合に、思考を誘発する質問を引き起こす。 我々は,大規模言語モデルの少数ショット学習機能を用いて,インテリジェントチューニングシステムを構築することを目指している。 本研究は, より正確な, 詳細指向の教育説明を生成するための, 新規なプロンプト技術であるAssertion Enhanced Few-Shot Learningを提案する。 我々の中心的な仮説は、教育領域では、数発のデモは必要だが、品質説明生成に十分な条件ではないということである。 本研究は,12人の教員を対象に,従来のFew-Shot Learningとの比較を行った。 その結果,Assertion Enhanced Few-Shot Learning は説明精度を15%向上し,教師が評価した高品質な説明が得られることがわかった。 また,アサーションの影響を判断する定性的なアブレーション研究を行い,関心領域における説明を生み出すための教育者フレンドリな指導ガイドラインを提供する。

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