論文の概要: Comuniqa : Exploring Large Language Models for improving speaking skills

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15595v2
• Date: Wed, 3 Apr 2024 14:33:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 22:17:46.254692
• Title: Comuniqa : Exploring Large Language Models for improving speaking skills
• Title（参考訳）: Comuniqa : 話し方を改善するための大規模言語モデルの検討
• Authors: Manas Mhasakar, Shikhar Sharma, Apurv Mehra, Utkarsh Venaik, Ujjwal Singhal, Dhruv Kumar, Kashish Mittal,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) の英語能力向上の可能性について検討する。 人工知能(AI)の最近の進歩は、限界を克服する有望なソリューションを提供する。 我々は,英語のスキル向上を目的とした,新しいLLMベースのシステムであるComuniqaを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8227892155844088
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we investigate the potential of Large Language Models (LLMs) to improve English speaking skills. This is particularly relevant in countries like India, where English is crucial for academic, professional, and personal communication but remains a non-native language for many. Traditional methods for enhancing speaking skills often rely on human experts, which can be limited in terms of scalability, accessibility, and affordability. Recent advancements in Artificial Intelligence (AI) offer promising solutions to overcome these limitations. We propose Comuniqa, a novel LLM-based system designed to enhance English speaking skills. We adopt a human-centric evaluation approach, comparing Comuniqa with the feedback and instructions provided by human experts. In our evaluation, we divide the participants in three groups: those who use LLM-based system for improving speaking skills, those guided by human experts for the same task and those who utilize both the LLM-based system as well as the human experts. Using surveys, interviews, and actual study sessions, we provide a detailed perspective on the effectiveness of different learning modalities. Our preliminary findings suggest that while LLM-based systems have commendable accuracy, they lack human-level cognitive capabilities, both in terms of accuracy and empathy. Nevertheless, Comuniqa represents a significant step towards achieving Sustainable Development Goal 4: Quality Education by providing a valuable learning tool for individuals who may not have access to human experts for improving their speaking skills.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLMs) の英語能力向上の可能性について検討する。 これは特に、英語が学術的、専門的、個人的コミュニケーションに不可欠であるが、多くの人にとっては非ネイティブ言語であるインドのような国に関係している。 従来の話し方のスキル向上方法は、スケーラビリティ、アクセシビリティ、手頃な価格の点で制限されるような、人間の専門家に頼っていることが多い。 人工知能(AI)の最近の進歩は、これらの制限を克服する有望なソリューションを提供する。 我々は,英語のスキル向上を目的とした,新しいLLMベースのシステムであるComuniqaを提案する。 我々は、Comuniqaと人間の専門家のフィードバックと指示を比較して、人間中心の評価アプローチを採用する。 本評価では,3つのグループに分けて,LLMをベースとした発話能力向上のためのシステム,同じ課題のために人間専門家が指導するシステム,LLMをベースとしたシステムと人間専門家の両方を利用するシステム,の3つを分けた。 調査,インタビュー,および実際の研究セッションを用いて,異なる学習モダリティの有効性について,より詳細な視点を提供する。 予備的な知見は, LLMに基づくシステムでは, 精度と共感の両面において, 人間のレベルの認知能力が欠如していることを示唆している。 それにもかかわらず、Comuniqaは持続可能な開発目標の達成に向けて重要な一歩を踏み出した。

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