論文の概要: Open Source Language Models Can Provide Feedback: Evaluating LLMs' Ability to Help Students Using GPT-4-As-A-Judge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05253v1
• Date: Wed, 8 May 2024 17:57:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 13:45:01.157338
• Title: Open Source Language Models Can Provide Feedback: Evaluating LLMs' Ability to Help Students Using GPT-4-As-A-Judge
• Title（参考訳）: オープンソース言語モデルによるフィードバック - GPT-4-As-A-Judgeを用いた学生支援能力の評価-
• Authors: Charles Koutcheme, Nicola Dainese, Sami Sarsa, Arto Hellas, Juho Leinonen, Paul Denny,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いコンピューティングコンテキストにおけるフィードバックの自動生成に大きな可能性を示している。 しかし、学生の仕事をプロプライエタリなモデルに送ることのプライバシーと倫理的意味について懸念の声が上がっている。 このことは、教育におけるオープンソースのLLMの使用に大きな関心を呼んだが、そのようなオープンモデルが生み出すフィードバックの品質は、まだ検討されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.981275578987307
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown great potential for the automatic generation of feedback in a wide range of computing contexts. However, concerns have been voiced around the privacy and ethical implications of sending student work to proprietary models. This has sparked considerable interest in the use of open source LLMs in education, but the quality of the feedback that such open models can produce remains understudied. This is a concern as providing flawed or misleading generated feedback could be detrimental to student learning. Inspired by recent work that has utilised very powerful LLMs, such as GPT-4, to evaluate the outputs produced by less powerful models, we conduct an automated analysis of the quality of the feedback produced by several open source models using a dataset from an introductory programming course. First, we investigate the viability of employing GPT-4 as an automated evaluator by comparing its evaluations with those of a human expert. We observe that GPT-4 demonstrates a bias toward positively rating feedback while exhibiting moderate agreement with human raters, showcasing its potential as a feedback evaluator. Second, we explore the quality of feedback generated by several leading open-source LLMs by using GPT-4 to evaluate the feedback. We find that some models offer competitive performance with popular proprietary LLMs, such as ChatGPT, indicating opportunities for their responsible use in educational settings.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いコンピューティングコンテキストにおけるフィードバックの自動生成に大きな可能性を示している。 しかし、学生の仕事をプロプライエタリなモデルに送ることのプライバシーと倫理的意味について懸念の声が上がっている。 このことは、教育におけるオープンソースのLLMの使用に大きな関心を呼んだが、そのようなオープンモデルが生み出すフィードバックの品質は、まだ検討されていない。 これは、欠陥や誤解を招くフィードバックを提供することが、学生の学習に有害な可能性があるという懸念である。 GPT-4 などの非常に強力な LLM を用いて,低消費電力モデルによる出力評価を行った最近の研究に触発されて,導入プログラミングコースからのデータセットを用いて,複数のオープンソースモデルによるフィードバックの質を自動解析する。 まず,GPT-4を自動評価装置として活用する可能性について,その評価を専門家と比べて検討する。 我々は, GPT-4が評価フィードバックに対するバイアスを示し, また, フィードバック評価者としての可能性を示した。 第2に, GPT-4 を用いて複数のオープンソース LLM が生成したフィードバックの質について検討した。 いくつかのモデルは、ChatGPTのような、人気のあるプロプライエタリなLLMと競合する性能を提供しており、教育環境での責任を負う機会を示している。

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