論文の概要: Not All Options Are Created Equal: Textual Option Weighting for Token-Efficient LLM-Based Knowledge Tracing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12872v2
• Date: Thu, 05 Jun 2025 05:41:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 16:56:39.40448
• Title: Not All Options Are Created Equal: Textual Option Weighting for Token-Efficient LLM-Based Knowledge Tracing
• Title（参考訳）: すべてのオプションが平等に作成される訳ではない:Token-Efficient LLM-based Knowledge Tracingのためのテキストオプションウェイトリング
• Authors: JongWoo Kim, SeongYeub Chu, Bryan Wong, Mun Yi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)が知識追跡のための有望なツールとして登場した。 実例学習者のインタラクション履歴を文脈でエンコードするフレームワークであるtextitLLM を用いた Option-weighted Knowledge Tracing (LOKT) を提案する。 LOKTはスケーラブルでコスト効率のよい推論を可能にし、厳密なトークン制約の下でも強力なパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.14999444543328289
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have recently emerged as promising tools for knowledge tracing (KT) due to their strong reasoning and generalization abilities. While recent LLM-based KT methods have proposed new prompt formats, they struggle to represent the full interaction histories of example learners within a single prompt during in-context learning (ICL), resulting in limited scalability and high computational cost under token constraints. In this work, we present \textit{LLM-based Option-weighted Knowledge Tracing (LOKT)}, a simple yet effective framework that encodes the interaction histories of example learners in context as \textit{textual categorical option weights (TCOW)}. TCOW are semantic labels (e.g., ``inadequate'') assigned to the options selected by learners when answering questions, enhancing the interpretability of LLMs. Experiments on multiple-choice datasets show that LOKT outperforms existing non-LLM and LLM-based KT models in both cold-start and warm-start settings. Moreover, LOKT enables scalable and cost-efficient inference, achieving strong performance even under strict token constraints. Our code is available at \href{https://anonymous.4open.science/r/LOKT_model-3233}{https://anonymous.4open.science/r/LOKT\_model-3233}.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、その強力な推論と一般化能力により、知識追跡(KT)のための有望なツールとして最近登場した。 最近のLCMベースのKT手法では新しいプロンプト形式が提案されているが、ICL(In-context Learning)において1つのプロンプト内での学習者の相互作用履歴の完全な表現に苦慮しているため、トークン制約下でのスケーラビリティと高い計算コストが制限される。 本研究は, 学習者のインタラクション履歴を, 文脈における相互作用履歴をTCOW(textit{textual categorical option weights)としてエンコードする, シンプルかつ効果的なフレームワークである, LOKT(Option-weighted Knowledge Tracing)を提案する。 TCOWは、質問に答える際に学習者が選択したオプションに割り当てられたセマンティックなラベル(例: ``不適切な'')であり、LLMの解釈可能性を高める。 複数選択データセットの実験では、LOKTは、コールドスタートとウォームスタートの両方の設定において、既存のLLMおよびLLMベースのKTモデルよりも優れていた。 さらに、LOKTはスケーラブルでコスト効率のよい推論を可能にし、厳密なトークン制約の下でも強力なパフォーマンスを実現する。 我々のコードは \href{https://anonymous.4open.science/r/LOKT_model-3233}{https://anonymous.4open.science/r/LOKT\_model-3233} で公開されている。

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