論文の概要: Student Data Paradox and Curious Case of Single Student-Tutor Model: Regressive Side Effects of Training LLMs for Personalized Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15156v2
• Date: Sat, 05 Oct 2024 08:54:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:39:51.768310
• Title: Student Data Paradox and Curious Case of Single Student-Tutor Model: Regressive Side Effects of Training LLMs for Personalized Learning
• Title（参考訳）: 学生データパラドックスと単教師モデルの奇抜な事例--個人化学習におけるLLMの回帰的側面の効果
• Authors: Shashank Sonkar, Naiming Liu, Richard G. Baraniuk,
• Abstract要約: パーソナライズされた教育の追求は、知的学習システムの開発におけるLarge Language Models(LLM)の統合につながった。 我々の研究は、このアプローチの根本的な課題を明らかにする:学生データパラドックス」 このパラドックスは、学習者の行動を理解するために学生データに基づいて訓練されたLLMが、故意に自身の事実的知識と推論能力を損なうときに現れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.90420385230675
• License:
• Abstract: The pursuit of personalized education has led to the integration of Large Language Models (LLMs) in developing intelligent tutoring systems. To better understand and adapt to individual student needs, including their misconceptions, LLMs need to be trained on extensive datasets of student-tutor dialogues. Our research uncovers a fundamental challenge in this approach: the ``Student Data Paradox.'' This paradox emerges when LLMs, trained on student data to understand learner behavior, inadvertently compromise their own factual knowledge and reasoning abilities. We investigate this paradox by training state-of-the-art language models on student-tutor dialogue datasets and evaluating their performance across multiple benchmarks. These benchmarks assess various aspects of language model capabilities, including reasoning, truthfulness, and common sense understanding. Our findings reveal significant declines in the models' performance across these diverse benchmarks, indicating a broad impact on their capabilities when trained to model student behavior. Our research makes two primary contributions: (1) empirical demonstration of the Student Data Paradox through quantitative analysis of model performance, and (2) introduction of ``hallucination tokens'' as a mitigation strategy. These tokens, while improving performance, highlight the persistent challenge of balancing accurate student behavior modeling with maintaining the LLM's integrity as an educational tool. This study emphasizes the need for innovative solutions to reconcile the conflicting goals of faithfully understanding diverse student cognition while preserving the model's ability to provide accurate information and guidance.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされた教育の追求は、知的学習システムの開発におけるLarge Language Models(LLM)の統合につながった。 誤解を含む個々の学生のニーズをよりよく理解し、適応するためには、LLMは学生と教師の対話の広範なデータセットで訓練される必要がある。 我々の研究は、このアプローチの根本的な課題を明らかにしている。 「''このパラドックスは、学習者の行動を理解するために学生データに基づいて訓練されたLLMが、故意に自らの事実知識と推論能力を損なうときに現れる。 このパラドックスは、学生と教師の対話データセット上で最先端の言語モデルを訓練し、複数のベンチマークでそれらの性能を評価することで検証する。 これらのベンチマークは、推論、真理性、常識理解など、言語モデル機能のさまざまな側面を評価する。 この結果から, モデルの性能は, 様々なベンチマークで著しく低下しており, 学生の振る舞いをモデル化する際の能力に幅広い影響を及ぼすことが示された。 本研究は,(1)モデル性能の定量的分析による学生データパラドックスの実証的実証,(2)緩和戦略としての「ハロシン化トークン」の導入,の2つの主要な貢献を行う。 これらのトークンは、性能を改善しながら、教育ツールとしてのLLMの完全性を維持することで、正確な学生行動モデリングのバランスをとるという永続的な課題を強調している。 本研究は、モデルが正確な情報やガイダンスを提供する能力を維持しつつ、多様な学生の認知を忠実に理解することの相反する目標を整合させる革新的なソリューションの必要性を強調した。

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