論文の概要: Mamba4KT:An Efficient and Effective Mamba-based Knowledge Tracing Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16542v1
- Date: Sun, 26 May 2024 12:26:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-28 20:39:12.284996
- Title: Mamba4KT:An Efficient and Effective Mamba-based Knowledge Tracing Model
- Title（参考訳）: Mamba4KT: 効率的かつ効果的なMambaベースの知識追跡モデル
- Authors: Yang Cao, Wei Zhang,
- Abstract要約: 知識追跡は、過去のパフォーマンスを活用して将来のパフォーマンスを予測することによって、学生の学習を促進する。
スマート教育のシナリオにおけるデータ量の増大により、知識追跡モデルの時間と空間消費の観点からも、これは課題となる。
Mamba4KTは知識追跡の効率化と資源利用を初めて検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.432717706752937
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Knowledge tracing (KT) enhances student learning by leveraging past performance to predict future performance. Current research utilizes models based on attention mechanisms and recurrent neural network structures to capture long-term dependencies and correlations between exercises, aiming to improve model accuracy. Due to the growing amount of data in smart education scenarios, this poses a challenge in terms of time and space consumption for knowledge tracing models. However, existing research often overlooks the efficiency of model training and inference and the constraints of training resources. Recognizing the significance of prioritizing model efficiency and resource usage in knowledge tracing, we introduce Mamba4KT. This novel model is the first to explore enhanced efficiency and resource utilization in knowledge tracing. We also examine the interpretability of the Mamba structure both sequence-level and exercise-level to enhance model interpretability. Experimental findings across three public datasets demonstrate that Mamba4KT achieves comparable prediction accuracy to state-of-the-art models while significantly improving training and inference efficiency and resource utilization. As educational data continues to grow, our work suggests a promising research direction for knowledge tracing that improves model prediction accuracy, model efficiency, resource utilization, and interpretability simultaneously.
- Abstract（参考訳）: 知識追跡(KT)は、過去のパフォーマンスを活用して将来のパフォーマンスを予測することによって、学生の学習を促進する。
現在の研究では、注意機構と繰り返しニューラルネットワーク構造に基づくモデルを使用して、エクササイズ間の長期的な依存関係と相関をキャプチャし、モデルの精度を向上させることを目的としている。
スマート教育のシナリオにおけるデータ量の増大により、知識追跡モデルの時間と空間消費の観点からも、これは課題となる。
しかし、既存の研究はモデルトレーニングと推論の効率とトレーニングリソースの制約をしばしば見落としている。
知識追跡におけるモデル効率と資源利用の優先順位付けの重要性を認識し,Mamba4KTを紹介する。
この新モデルは,知識追跡における効率性と資源利用の促進を初めて検討したモデルである。
また, モデル解釈可能性を高めるために, シーケンスレベルとエクササイズレベルの両方において, マンバ構造の解釈可能性についても検討した。
3つの公開データセットにわたる実験結果から、Mamba4KTは最先端モデルに匹敵する予測精度を達成し、トレーニングと推論効率とリソース利用を大幅に改善することが示された。
教育データの増加に伴い,本研究は,モデル予測精度,モデル効率,資源利用量,解釈可能性を同時に向上させる,知識追跡のための有望な研究方向を示唆する。
関連論文リスト
- KBAlign: Efficient Self Adaptation on Specific Knowledge Bases [75.78948575957081]
大規模言語モデル(LLM)は通常、知識材料を瞬時に活用するために、検索強化世代に依存している。
本稿では,知識ベースを含む下流タスクへの効率的な適応を目的としたKBAlignを提案する。
提案手法は,Q&Aペアやリビジョン提案などの自己注釈付きデータを用いて反復学習を行い,モデルが知識内容を効率的に把握できるようにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-22T08:21:03Z) - Gradual Learning: Optimizing Fine-Tuning with Partially Mastered Knowledge in Large Language Models [51.20499954955646]
大規模言語モデル(LLM)は、事前学習期間中に大量のテキストコーパスから膨大な量の知識を取得する。
微調整や推論のような後段では、モデルは初期訓練でカバーされていない知識に遭遇する可能性がある。
本稿では,モデル全体のテスト精度と知識保持性を改善するための2段階の微調整戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-08T08:35:16Z) - Knowledge Distillation for Road Detection based on cross-model Semi-Supervised Learning [17.690698736544626]
本稿では,知識蒸留と半教師付き学習手法を組み合わせた統合的アプローチを提案する。
このハイブリッドアプローチは、大規模モデルのロバストな機能を活用して、大規模な未ラベルデータを効果的に活用する。
半教師付き学習に基づく知識蒸留(SSLKD)アプローチは,学生モデルの性能向上を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-07T22:50:47Z) - Uplift Modeling based on Graph Neural Network Combined with Causal
Knowledge [9.005051998738134]
本稿では、因果知識と昇降値の見積を組み合わせたグラフニューラルネットワークに基づくフレームワークを提案する。
本手法は, 典型的なシミュレーションデータに小さな誤差を伴って, 昇降値の予測に有効であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-14T07:21:00Z) - Augmenting Interpretable Knowledge Tracing by Ability Attribute and
Attention Mechanism [0.0]
知識追跡は、学生の過去の回答シーケンスをモデル化し、運動中の知識獲得の変化を追跡することを目的としている。
既存のアプローチのほとんどは、生徒の能力が個人によって常に変化または変化しているという事実を無視している。
本稿では,能力特性と注意機構に基づく新しいモデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-04T11:19:55Z) - Large Language Models with Controllable Working Memory [64.71038763708161]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)の一連のブレークスルーをもたらした。
これらのモデルをさらに切り離すのは、事前訓練中に内在する膨大な量の世界的知識だ。
モデルの世界知識が、文脈で提示された事実情報とどのように相互作用するかは、まだ解明されていない。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-09T18:58:29Z) - Feeding What You Need by Understanding What You Learned [54.400455868448695]
Machine Reading (MRC)は、与えられたテキストパスを理解し、それに基づいて質問に答える機能を明らかにする。
MRCの既存の研究は、Exact Matchのようなメトリクスによって評価されたパフォーマンスを改善するために、大規模なモデルとコーパスに大きく依存している。
モデル機能とデータ特性の深い理解は、適切なトレーニングデータでモデルをフィードするのに役立ちます。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-05T14:15:59Z) - On the Interpretability of Deep Learning Based Models for Knowledge
Tracing [5.120837730908589]
知識追跡により、Intelligent Tutoring Systemsは、学生が習得したトピックやスキルを推測することができる。
Deep Knowledge Tracing(DKT)やDynamic Key-Value Memory Network(DKVMN)といったディープラーニングベースのモデルは、大幅に改善されている。
しかし、これらのディープラーニングベースのモデルは、ディープニューラルネットワークによって学習される意思決定プロセスが完全には理解されていないため、他のモデルほど解釈できない。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-27T11:55:03Z) - Do we need to go Deep? Knowledge Tracing with Big Data [5.218882272051637]
教育分野で公開されている最大の学生インタラクションデータセットであるEdNetを使用して、深層モデルと従来のモデルの両方が将来の学生のパフォーマンスを正確に予測する方法を理解しています。
我々の研究は、慎重に設計された特徴を持つロジスティック回帰モデルが広範な実験から深いモデルよりも優れていることを観察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-20T22:40:38Z) - Models, Pixels, and Rewards: Evaluating Design Trade-offs in Visual
Model-Based Reinforcement Learning [109.74041512359476]
視覚的MBRLアルゴリズムにおける予測モデルの設計決定について検討する。
潜在空間の使用など、しばしば重要と見なされる設計上の決定は、タスクのパフォーマンスにはほとんど影響しないことが分かりました。
我々は,この現象が探索とどのように関係しているか,および標準ベンチマークにおける下位スコーリングモデルのいくつかが,同じトレーニングデータでトレーニングされた場合のベストパフォーマンスモデルと同等の性能を発揮するかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-08T18:03:21Z) - Towards Interpretable Deep Learning Models for Knowledge Tracing [62.75876617721375]
本稿では,深層学習に基づく知識追跡(DLKT)モデルの解釈可能性問題に対処するポストホック手法を提案する。
具体的には、RNNに基づくDLKTモデルを解釈するために、レイヤワイズ関連伝搬法(LRP)を適用することに焦点をあてる。
実験結果から,DLKTモデルの予測をLRP法で解釈できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-13T04:03:21Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。