論文の概要: The Honorific Effect: Exploring the Impact of Japanese Linguistic Formalities on AI-Generated Physics Explanations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13787v2
- Date: Wed, 24 Jul 2024 04:57:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-25 18:12:28.343367
- Title: The Honorific Effect: Exploring the Impact of Japanese Linguistic Formalities on AI-Generated Physics Explanations
- Title（参考訳）: 名誉効果:日本語の言語形式がAI生成物理説明に及ぼす影響を探る
- Authors: Keisuke Sato,
- Abstract要約: 本研究では,モーメントの保存則を説明する際に,日本語の敬意が大規模言語モデル(LLM)の応答に与える影響について検討した。
我々は、ChatGPT、Coral、Geminiのバリエーションを含む6つの最先端AIモデルの出力を14種類の名誉形式を用いて分析した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study investigates the influence of Japanese honorifics on the responses of large language models (LLMs) when explaining the law of conservation of momentum. We analyzed the outputs of six state-of-the-art AI models, including variations of ChatGPT, Coral, and Gemini, using 14 different honorific forms. Our findings reveal that honorifics significantly affect the quality, consistency, and formality of AI-generated responses, demonstrating LLMs' ability to interpret and adapt to social context cues embedded in language. Notable variations were observed across different models, with some emphasizing historical context and derivations, while others focused on intuitive explanations. The study highlights the potential for using honorifics to adjust the depth and complexity of AI-generated explanations in educational contexts. Furthermore, the responsiveness of AI models to cultural linguistic elements underscores the importance of considering cultural factors in AI development for educational applications. These results open new avenues for research in AI-assisted education and cultural adaptation in AI systems, with significant implications for personalizing learning experiences and developing culturally sensitive AI tools for global education.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,モーメントの保存則を説明する際に,日本語の敬意が大規模言語モデル(LLM)の応答に与える影響について検討した。
我々は、ChatGPT、Coral、Geminiのバリエーションを含む6つの最先端AIモデルの出力を14種類の名誉形式を用いて分析した。
以上の結果から,名誉はAI生成応答の品質,一貫性,形式性に大きく影響し,LLMが言語に埋め込まれた社会的文脈に適応する能力を示すことが明らかとなった。
様々なモデルで顕著なバリエーションが観察され、いくつかは歴史的文脈と導出を強調し、もう一つは直感的な説明に焦点を当てた。
この研究は、教育的文脈におけるAI生成の説明の深さと複雑さを調整するために名誉の使用の可能性を強調している。
さらに、文化言語要素に対するAIモデルの応答性は、教育応用のためのAI開発における文化的要因を検討することの重要性を浮き彫りにしている。
これらの結果は、AI支援教育とAIシステムにおける文化的適応の研究のための新たな道を開き、学習経験をパーソナライズし、グローバル教育のための文化に敏感なAIツールを開発するために重要な意味を持つ。
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