論文の概要: Analyzing Large Language Models for Classroom Discussion Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08680v1
- Date: Wed, 12 Jun 2024 22:43:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-14 21:57:44.923959
- Title: Analyzing Large Language Models for Classroom Discussion Assessment
- Title(参考訳): 授業評定評価のための大規模言語モデルの解析
- Authors: Nhat Tran, Benjamin Pierce, Diane Litman, Richard Correnti, Lindsay Clare Matsumura,
- Abstract要約: 本研究では,2つの大規模言語モデル(LLM)の評価性能が,タスクの定式化,文脈長,少数例の3つの要因とどのように相互作用するかを検討する。
その結果, 上記の3つの要因がLLMの性能に影響を与え, 一貫性と性能に相関があることが示唆された。
予測性能, 計算効率, 整合性の観点から, バランスのよいLCMベースの評価手法を推奨する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.8194411391152481
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Automatically assessing classroom discussion quality is becoming increasingly feasible with the help of new NLP advancements such as large language models (LLMs). In this work, we examine how the assessment performance of 2 LLMs interacts with 3 factors that may affect performance: task formulation, context length, and few-shot examples. We also explore the computational efficiency and predictive consistency of the 2 LLMs. Our results suggest that the 3 aforementioned factors do affect the performance of the tested LLMs and there is a relation between consistency and performance. We recommend a LLM-based assessment approach that has a good balance in terms of predictive performance, computational efficiency, and consistency.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(LLM)のような新しいNLPの進歩の助けを借りて、教室での議論の質を自動評価することがますます可能になっている。
本研究では,2つのLLMのアセスメント性能が,タスクの定式化,コンテキスト長,少数例の3つの要因とどのように相互作用するかを検討する。
また、2つのLLMの計算効率と予測整合性についても検討する。
その結果, 上記の3つの要因がLLMの性能に影響を与え, 一貫性と性能に相関があることが示唆された。
予測性能, 計算効率, 整合性の観点から, バランスのよいLCMベースの評価手法を推奨する。
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