論文の概要: Molly: Making Large Language Model Agents Solve Python Problem More Logically

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18093v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 02:08:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:55:36.156505
• Title: Molly: Making Large Language Model Agents Solve Python Problem More Logically
• Title（参考訳）: Molly: 大規模言語モデルエージェントがPythonの問題を論理的に解決する
• Authors: Rui Xiao, Jiong Wang, Lu Han, Na Zong, Han Wu,
• Abstract要約: モリーエージェントは、シナリオベースのインタラクションを通じて学習者の質問意図を解析する。 生成段階では、エージェントは生成されたレスポンスを反映して、実際のコンテンツと整合するだけでなく、ユーザのクエリに効果的に答えるようにします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.317420065020173
• License:
• Abstract: Applying large language models (LLMs) as teaching assists has attracted much attention as an integral part of intelligent education, particularly in computing courses. To reduce the gap between the LLMs and the computer programming education expert, fine-tuning and retrieval augmented generation (RAG) are the two mainstream methods in existing researches. However, fine-tuning for specific tasks is resource-intensive and may diminish the model`s generalization capabilities. RAG can perform well on reducing the illusion of LLMs, but the generation of irrelevant factual content during reasoning can cause significant confusion for learners. To address these problems, we introduce the Molly agent, focusing on solving the proposed problem encountered by learners when learning Python programming language. Our agent automatically parse the learners' questioning intent through a scenario-based interaction, enabling precise retrieval of relevant documents from the constructed knowledge base. At generation stage, the agent reflect on the generated responses to ensure that they not only align with factual content but also effectively answer the user's queries. Extensive experimentation on a constructed Chinese Python QA dataset shows the effectiveness of the Molly agent, indicating an enhancement in its performance for providing useful responses to Python questions.
• Abstract（参考訳）: 大型言語モデル(LLM)を指導補助として適用することは、知的な教育、特にコンピューティングコースにおいて不可欠な部分として多くの注目を集めている。 LLMとコンピュータプログラミング教育の専門家とのギャップを減らすために、既存の研究における2つの主要な手法は、微調整と検索の強化(RAG)である。 しかし、特定のタスクの微調整はリソース集約的であり、モデルの一般化能力を低下させる可能性がある。 RAG は LLM の錯覚の低減に有効であるが, 推論中の非関連な事実コンテンツの生成は, 学習者にとって大きな混乱を引き起こす可能性がある。 これらの問題に対処するために,Python プログラミング言語の学習において学習者が直面する問題に焦点をあてた,Molly エージェントを導入する。 本エージェントは,シナリオベースインタラクションによって学習者の質問意図を自動的に解析し,構築された知識ベースから関連文書の正確な検索を可能にする。 生成段階では、エージェントは生成されたレスポンスを反映して、実際のコンテンツと整合するだけでなく、ユーザのクエリに効果的に答えるようにします。 構築された中国のPython QAデータセットに対する大規模な実験は、Python質問に対する有用な応答を提供するために、Mollyエージェントの有効性を示す。

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