論文の概要: Evaluating ChatGPT-4 Vision on Brazil's National Undergraduate Computer Science Exam
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09671v1
- Date: Fri, 14 Jun 2024 02:42:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 15:23:26.428758
- Title: Evaluating ChatGPT-4 Vision on Brazil's National Undergraduate Computer Science Exam
- Title（参考訳）: ブラジルの国立大学コンピュータサイエンス科におけるChatGPT-4ビジョンの評価
- Authors: Nabor C. Mendonça,
- Abstract要約: 本研究では,OpenAIの最も先進的な視覚モデルであるChatGPT-4 Visionの性能について検討する。
試験のオープンで複数選択の質問を元の画像形式で提示することで,モデルの推論能力と自己回帰能力を評価することができた。
ChatGPT-4 Visionは、平均的な試験受験者よりも優れており、スコアパーセンタイルのトップ10に入っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The recent integration of visual capabilities into Large Language Models (LLMs) has the potential to play a pivotal role in science and technology education, where visual elements such as diagrams, charts, and tables are commonly used to improve the learning experience. This study investigates the performance of ChatGPT-4 Vision, OpenAI's most advanced visual model at the time the study was conducted, on the Bachelor in Computer Science section of Brazil's 2021 National Undergraduate Exam (ENADE). By presenting the model with the exam's open and multiple-choice questions in their original image format and allowing for reassessment in response to differing answer keys, we were able to evaluate the model's reasoning and self-reflecting capabilities in a large-scale academic assessment involving textual and visual content. ChatGPT-4 Vision significantly outperformed the average exam participant, positioning itself within the top 10 best score percentile. While it excelled in questions that incorporated visual elements, it also encountered challenges with question interpretation, logical reasoning, and visual acuity. The involvement of an independent expert panel to review cases of disagreement between the model and the answer key revealed some poorly constructed questions containing vague or ambiguous statements, calling attention to the critical need for improved question design in future exams. Our findings suggest that while ChatGPT-4 Vision shows promise in multimodal academic evaluations, human oversight remains crucial for verifying the model's accuracy and ensuring the fairness of high-stakes educational exams. The paper's research materials are publicly available at https://github.com/nabormendonca/gpt-4v-enade-cs-2021.
- Abstract（参考訳）: 近年のLLM(Large Language Models)への視覚的能力の統合は、学習体験を改善するために、図、チャート、テーブルなどの視覚的要素が一般的に使用される科学と技術教育において重要な役割を果たす可能性がある。
本研究は,2021年ブラジル国立大学院試験場(ENADE)のコンピュータ科学部門で行った,OpenAIの最も先進的な視覚モデルChatGPT-4 Visionの性能について検討した。
そこで,本研究では,テストのオープンかつ複数選択の質問を元の画像形式で提示し,回答キーの相違に応答して再評価を行うことで,テキストおよび視覚コンテンツを含む大規模学術的評価において,モデルの推論と自己認識能力を評価することができた。
ChatGPT-4 Visionは、平均的な試験受験者よりも優れており、スコアパーセンタイルのトップ10に入っている。
視覚的要素を取り入れた質問には優れていたが、疑問解釈、論理的推論、視覚的明度といった問題にも遭遇した。
モデルと回答キー間の不一致の事例をレビューするために、独立した専門家パネルが関与したことは、曖昧さや曖昧さを含む未解決の疑問がいくつか浮き彫りになり、将来の試験における質問設計の改善に対する批判的な必要性に注意を向けた。
以上の結果から,ChatGPT-4 Visionはマルチモーダル・アカデミック・アセスメントにおいて有望であるが,人間の監視はモデルの精度を検証し,ハイテイクな教育試験の公正性の確保に不可欠であることが示唆された。
研究資料はhttps://github.com/nabormendonca/gpt-4v-enade-cs-2021で公開されている。
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