論文の概要: Gemini Pro Defeated by GPT-4V: Evidence from Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08660v1
- Date: Wed, 27 Dec 2023 02:56:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-22 09:37:46.982948
- Title: Gemini Pro Defeated by GPT-4V: Evidence from Education
- Title（参考訳）: gpt-4vに敗れたgemini pro: 教育からの証拠
- Authors: Gyeong-Geon Lee, Ehsan Latif, Lehong Shi, and Xiaoming Zhai
- Abstract要約: GPT-4Vは、スコアリング精度と四重み付きカッパの点でゲミニプロを著しく上回っている。
GPT-4Vは複雑な教育課題に対処する能力に優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0226894006814744
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This study compared the classification performance of Gemini Pro and GPT-4V
in educational settings. Employing visual question answering (VQA) techniques,
the study examined both models' abilities to read text-based rubrics and then
automatically score student-drawn models in science education. We employed both
quantitative and qualitative analyses using a dataset derived from
student-drawn scientific models and employing NERIF (Notation-Enhanced Rubrics
for Image Feedback) prompting methods. The findings reveal that GPT-4V
significantly outperforms Gemini Pro in terms of scoring accuracy and Quadratic
Weighted Kappa. The qualitative analysis reveals that the differences may be
due to the models' ability to process fine-grained texts in images and overall
image classification performance. Even adapting the NERIF approach by further
de-sizing the input images, Gemini Pro seems not able to perform as well as
GPT-4V. The findings suggest GPT-4V's superior capability in handling complex
multimodal educational tasks. The study concludes that while both models
represent advancements in AI, GPT-4V's higher performance makes it a more
suitable tool for educational applications involving multimodal data
interpretation.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,Gemini ProとGPT-4Vの教育環境における分類性能を比較した。
視覚的質問応答(VQA)技術を用いて、両モデルがテキストベースルーブリックを読み取る能力を調べ、科学教育において学生が描いたモデルを自動的に評価した。
学生の科学的モデルから得られたデータセットを用いて定量的・質的分析を行い,nerif (notation-enhanced rubrics for image feedback) プロンプト手法を用いた。
その結果,GPT-4VはGemini Proと4重み付きKappaより有意に優れていた。
質的分析の結果,画像中のきめ細かなテキストを処理できることと,画像の分類性能に違いがあることが判明した。
入力画像のデサイズ化によって NERIF アプローチに適応しても,Gemini Pro は GPT-4V と同等に動作しないようだ。
以上の結果から,gpt-4vは複雑なマルチモーダル教育タスクに優れていることが示唆された。
この研究は、両方のモデルがAIの進歩を表す一方で、GPT-4Vのより高い性能は、マルチモーダルデータ解釈を含む教育アプリケーションに適したツールであると結論付けている。
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