論文の概要: LLMs for Coding and Robotics Education

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06116v1
• Date: Fri, 9 Feb 2024 00:58:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 18:15:01.070160
• Title: LLMs for Coding and Robotics Education
• Title（参考訳）: コーディングとロボティクス教育のためのllm
• Authors: Peng Shu, Huaqin Zhao, Hanqi Jiang, Yiwei Li, Shaochen Xu, Yi Pan, Zihao Wu, Zhengliang Liu, Guoyu Lu, Le Guan, Gong Chen, Xianqiao Wang Tianming Liu
• Abstract要約: 従来のコーディングタスクと、ロボットコード生成のより困難なタスクの両方において、いくつかの主流の大規模言語モデルをテストする。 以上の結果から, GPT-4Vは全試験において他のモデルよりも優れているが, ブロック図の作成に苦慮していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.50437963474382
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models and multimodal large language models have revolutionized artificial intelligence recently. An increasing number of regions are now embracing these advanced technologies. Within this context, robot coding education is garnering increasing attention. To teach young children how to code and compete in robot challenges, large language models are being utilized for robot code explanation, generation, and modification. In this paper, we highlight an important trend in robot coding education. We test several mainstream large language models on both traditional coding tasks and the more challenging task of robot code generation, which includes block diagrams. Our results show that GPT-4V outperforms other models in all of our tests but struggles with generating block diagram images.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルとマルチモーダルな言語モデルは、最近人工知能に革命をもたらした。 現在、これらの先進的な技術を受け入れる地域が増えている。 この文脈では、ロボットによるコーディング教育が注目を集めている。 幼児にロボットの課題のコーディングと競争の仕方を教えるため、大規模な言語モデルがロボットのコードの説明、生成、修正に利用されている。 本稿では,ロボットプログラミング教育における重要なトレンドについて述べる。 従来のコーディングタスクとブロックダイアグラムを含むロボットコード生成のより困難なタスクの両方において、いくつかの主流の大規模言語モデルをテストする。 以上の結果から,GPT-4Vは全試験において他のモデルよりも優れているが,ブロック図の作成に苦慮していることがわかった。

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