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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08664v3
• Date: Fri, 26 Apr 2024 07:59:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-29 17:38:26.923243
• 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: 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）: 60.62904929065257
• 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 address the diverse obstacles students encounter throughout their learning journey. Solving the problems encountered by students poses a significant challenge for traditional deep learning models, as it requires not only a broad spectrum of subject knowledge but also the ability to understand what constitutes a student's individual difficulties. It's challenging for traditional machine learning models, as they lack the capacity to comprehend students' personalized needs. Recently, the emergence of large language models (LLMs) 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 research 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. Specifically, for each capability, we focus on investigating two aspects. Firstly, we examine the current state of LLMs regarding this capability: how advanced they have become, whether they surpass human abilities, and what deficiencies might exist. Secondly, we evaluate whether the development methods for LLMs in this area are generalizable, that is, whether these methods can be applied to construct a comprehensive educational supermodel with strengths across various capabilities, rather than being effective in only a singular aspect.
• Abstract（参考訳）: オンライン教育プラットフォームは、インターネットを利用して教育資源を配布し、便利な教育を提供しようとしているが、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、学生が学習旅行中に遭遇する多様な障害に対処するのに苦労する。 学生が直面する問題の解決は、幅広い教科知識だけでなく、学生の個人的困難を構成するものを理解する能力を必要とするため、従来のディープラーニングモデルにとって重要な課題となる。 従来の機械学習モデルには、学生のパーソナライズされたニーズを理解する能力がないため、難しい。 近年,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によってこの問題を解決する可能性を示唆している。 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, 数学, 書記, 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研究を概観し, 次世代知的教育システム構築の可能性を探究する。 具体的には、各能力について、2つの側面を調べることに重点を置いています。 まず,LLMの現状について,その能力の進歩,人間の能力を超えるか,欠陥が存在するか,などについて検討する。 第2に,本領域におけるLCMの開発手法が一般化可能であるか否か,すなわち,これらの手法が,特異点のみに有効であるのではなく,様々な能力にまたがる強みを持つ総合的な教育スーパーモデルの構築に応用できるかどうかを評価する。

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