Fugu-MT 論文翻訳(概要): The "Huh?" Button: Improving Understanding in Educational Videos with Large Language Models

論文の概要: The "Huh?" Button: Improving Understanding in Educational Videos with Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14201v1
Date: Sun, 15 Dec 2024 21:02:16 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-20 13:32:16.469976
Title: The "Huh?" Button: Improving Understanding in Educational Videos with Large Language Models
Title（参考訳）: Huh?ボタン:大規模言語モデルによる教育ビデオの理解向上
Authors: Boris Ruf, Marcin Detyniecki,
Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を教育に利用する簡単な方法を提案する。具体的には、オンラインビデオに新たな機能を追加することで、個人の理解を改善することを目的としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.237493755167876
License:
Abstract: We propose a simple way to use large language models (LLMs) in education. Specifically, our method aims to improve individual comprehension by adding a novel feature to online videos. We combine the low threshold for interactivity in digital experiences with the benefits of rephrased and elaborated explanations typical of face-to-face interactions, thereby supporting to close knowledge gaps at scale. To demonstrate the technical feasibility of our approach, we conducted a proof-of-concept experiment and implemented a prototype which is available for testing online. Through the use case, we also show how caching can be applied in LLM-powered applications to reduce their carbon footprint.
Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を教育に利用する簡単な方法を提案する。具体的には、オンラインビデオに新たな機能を追加することで、個人の理解を改善することを目的としている。我々は,デジタル体験における対話性の低しきい値と,対面インタラクションの典型的な説明の表現と精巧な説明の利点を組み合わせることにより,大規模に知識ギャップを埋めることを支援する。提案手法の技術的実現可能性を示すため,概念実証実験を行い,オンラインでテスト可能なプロトタイプを実装した。使用事例を通じて,LLMアプリケーションにキャッシングを適用し,炭素フットプリントを削減する方法を示す。

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