論文の概要: Adapting Large Language Models for Education: Foundational Capabilities, Potentials, and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08664v1
• Date: Wed, 27 Dec 2023 14:37:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 09:38:56.765868
• Title: Adapting Large Language Models for Education: Foundational Capabilities, Potentials, and Challenges
• Title（参考訳）: 教育用大規模言語モデルへの適応 : 基礎的能力・可能性・課題
• Authors: Qingyao Li, Lingyue Fu, Weiming Zhang, Xianyu Chen, Jingwei Yu, Wei Xia, Weinan Zhang, Ruiming Tang, Yong Yu
• Abstract要約: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、個々の要求を解釈することでこの問題を解決する可能性を提供する。 本稿では, 数学, 文章, プログラミング, 推論, 知識に基づく質問応答など, 教育能力に関する最近のLLM研究を概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.909058209342334
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Online education platforms, leveraging the internet to distribute education resources, seek to provide convenient education but often fall short in real-time communication with students. They often struggle to offer personalized education resources due to the challenge of addressing the diverse obstacles students encounter throughout their learning journey. Recently, the emergence of large language models (LLMs), such as ChatGPT, offers the possibility for resolving this issue by comprehending individual requests. Although LLMs have been successful in various fields, creating an LLM-based education system is still challenging for the wide range of educational skills required. This paper reviews the recently emerged LLM researches related to educational capabilities, including mathematics, writing, programming, reasoning, and knowledge-based question answering, with the aim to explore their potential in constructing the next-generation intelligent education system. Based on the current development status, we further outline two approaches for an LLM-based education system: a unified approach and a mixture-of-expert (MoE) approach. Finally, we explore the challenges and future directions, providing new research opportunities and perspectives on adapting LLMs for education.
• Abstract（参考訳）: インターネットを利用して教育リソースを配布するオンライン教育プラットフォームは、便利な教育を提供しようとするが、学生とのリアルタイムコミュニケーションでは不足することが多い。 彼らはしばしば、学習旅行中に学生が遭遇する多様な障害に対処するため、パーソナライズされた教育資源を提供するのに苦労する。 近年、ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の出現は、個々の要求を解釈することでこの問題を解決する可能性を秘めている。 LLMは様々な分野で成功を収めてきたが、LLMベースの教育システムの構築は、必要な幅広い教育スキルにおいて依然として困難である。 本稿では,近年発表された数学,文章,プログラミング,推論,知識に基づく質問応答など教育能力に関するllm研究を概観し,次世代知的教育システム構築におけるその可能性について考察する。 現在の開発状況に基づいて,LLM ベースの教育システムに対する2つのアプローチについて概説する:統一的アプローチと総合的アプローチ (MoE) である。 最後に,課題と今後の方向性を探求し,LLMを教育に適応するための新たな研究機会と視点を提供する。

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