論文の概要: Improving the Validity of Automatically Generated Feedback via Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01304v1
• Date: Sat, 2 Mar 2024 20:25:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 14:17:42.183368
• Title: Improving the Validity of Automatically Generated Feedback via Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習による自動生成フィードバックの有効性向上
• Authors: Alexander Scarlatos, Digory Smith, Simon Woodhead, Andrew Lan
• Abstract要約: 強化学習(RL)を用いた正当性と整合性の両方を最適化するフィードバック生成フレームワークを提案する。 具体的には、直接選好最適化(DPO)によるトレーニングのための拡張データセットにおいて、GPT-4のアノテーションを使用してフィードバックペアよりも好みを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.067342343957876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatically generating feedback via large language models (LLMs) in intelligent tutoring systems and online learning platforms has the potential to improve the learning outcomes of many students. However, both feedback generation and evaluation are challenging: feedback content has to be valid especially in subjects like math, which requires models to understand the problem, the solution, and where the student's error lies. Feedback also has to be pedagogically valid to reflect effective tutoring strategies, such as explaining possible misconceptions and encouraging the student, among other desirable features. In this work, we address both problems of automatically generating and evaluating feedback while considering both correctness and alignment. First, we propose a rubric for evaluating math feedback and show that GPT-4 is able to effectively use it to annotate human-written and LLM-generated feedback. Second, we propose a framework for feedback generation that optimizes both correctness and alignment using reinforcement learning (RL). Specifically, we use GPT-4's annotations to create preferences over feedback pairs in an augmented dataset for training via direct preference optimization (DPO). We show that our methods significantly increase the correctness and alignment of generated feedback with Llama 2, an open-source LLM, qualitatively analyze our generation and evaluation systems using case studies, and outline several areas for future work.
• Abstract（参考訳）: 知的学習システムやオンライン学習プラットフォームにおける大規模言語モデル(LLM)によるフィードバックの自動生成は、多くの学生の学習結果を改善する可能性がある。 フィードバックコンテンツは特に数学のような主題において有効でなければならず、問題や解決策、学生の誤りがどこにあるのかをモデルが理解する必要がある。 フィードバックはまた、考えられる誤解の説明や学生の励ましなど、効果的な教育戦略を反映するために教育的に有効である必要がある。 本研究では,正当性と整合性を考慮したフィードバックの自動生成と評価の両問題に対処する。 まず,GPT-4 が人間の記述や LLM 生成のフィードバックに効果的に利用できることを示す。 第2に,強化学習(rl)を用いた正確性とアライメントを最適化したフィードバック生成フレームワークを提案する。 具体的には、GPT-4のアノテーションを使用して、直接選好最適化(DPO)によるトレーニングのための拡張データセットにおいて、フィードバックペアよりも好みを生成する。 提案手法は,Llama 2 を用いて生成したフィードバックの正当性とアライメントを著しく向上させ,ケーススタディを用いて定性的に生成・評価システムを解析し,今後の課題について概説する。

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