論文の概要: CodEv: An Automated Grading Framework Leveraging Large Language Models for Consistent and Constructive Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10421v1
• Date: Fri, 10 Jan 2025 03:09:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-26 02:40:07.727290
• Title: CodEv: An Automated Grading Framework Leveraging Large Language Models for Consistent and Constructive Feedback
• Title（参考訳）: CodEv: 一貫性とコンストラクティブなフィードバックのために大規模言語モデルを活用する自動グレーディングフレームワーク
• Authors: En-Qi Tseng, Pei-Cing Huang, Chan Hsu, Peng-Yi Wu, Chan-Tung Ku, Yihuang Kang,
• Abstract要約: 本研究では,Large Language Models (LLMs)を活用して,一貫した構築的フィードバックを提供する自動階調フレームワークCodEvを提案する。 また,LCMアンサンブルを統合してスコアの精度と一貫性を向上させるとともに,信頼性の高いフィードバックとコードレビューコメントを提供する合意テストを実施している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Grading programming assignments is crucial for guiding students to improve their programming skills and coding styles. This study presents an automated grading framework, CodEv, which leverages Large Language Models (LLMs) to provide consistent and constructive feedback. We incorporate Chain of Thought (CoT) prompting techniques to enhance the reasoning capabilities of LLMs and ensure that the grading is aligned with human evaluation. Our framework also integrates LLM ensembles to improve the accuracy and consistency of scores, along with agreement tests to deliver reliable feedback and code review comments. The results demonstrate that the framework can yield grading results comparable to human evaluators, by using smaller LLMs. Evaluation and consistency tests of the LLMs further validate our approach, confirming the reliability of the generated scores and feedback.
• Abstract（参考訳）: グラディングプログラミングの課題は、生徒にプログラミングスキルとコーディングスタイルを改善するために不可欠である。 本研究では,Large Language Models (LLMs)を活用して,一貫した構築的フィードバックを提供する自動階調フレームワークCodEvを提案する。 思考の連鎖 (CoT) を取り入れて, LLM の推論能力を高めるとともに, 評価が人間の評価と一致していることを保証する。 また,LCMアンサンブルを統合してスコアの精度と一貫性を向上させるとともに,信頼性の高いフィードバックとコードレビューコメントを提供する合意テストを実施している。 その結果,LLMを小さくすることで,人間の評価値に匹敵する評価結果が得られることがわかった。 LLMの評価と整合性試験により, 得られたスコアとフィードバックの信頼性が検証された。

関連論文リスト

• The ELEVATE-AI LLMs Framework: An Evaluation Framework for Use of Large Language Models in HEOR: an ISPOR Working Group Report [12.204470166456561]
  この記事では、ELEVATE AI LLMsフレームワークとチェックリストを紹介します。 このフレームワークは、モデル特性、正確性、包括性、公平性を含む10の評価領域から構成される。 体系的な文献レビューと健康経済モデルの研究の枠組みとチェックリストの検証は、レポートの強さとギャップを識別する能力を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-23T14:09:10Z)
• Improving LLM Reasoning through Scaling Inference Computation with Collaborative Verification [52.095460362197336]
  大規模言語モデル(LLM)は一貫性と正確な推論に苦しむ。 LLMは、主に正しいソリューションに基づいて訓練され、エラーを検出して学習する能力を減らす。 本稿では,CoT(Chain-of-Thought)とPoT(Program-of-Thought)を組み合わせた新しい協調手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-05T05:21:48Z)
• CIBench: Evaluating Your LLMs with a Code Interpreter Plugin [68.95137938214862]
  データサイエンスタスクにコードインタプリタを利用するLLMの能力を総合的に評価する,CIBenchという対話型評価フレームワークを提案する。 評価データセットは,LLM-人的協調手法を用いて構築され,連続的かつ対話的なIPythonセッションを活用することによって,実際のワークフローをシミュレートする。 コードインタプリタの利用において, CIBench 上で 24 個の LLM の能力を解析し, 将来の LLM に対する貴重な洞察を提供するため, 広範囲にわたる実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T07:43:55Z)
• DnA-Eval: Enhancing Large Language Model Evaluation through Decomposition and Aggregation [75.81096662788254]
  大規模言語モデル(LLM)はスケーラブルで経済的な評価指標である。 これらの評価者がどの程度信頼できるかという問題は、重要な研究課題として浮上している。 本稿では,デコンプリートとアグリゲートを提案し,その評価プロセスを教育実践に基づいて異なる段階に分解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T08:12:30Z)
• AI-powered Code Review with LLMs: Early Results [10.37036924997437]
  本稿では,Large Language Model (LLM) ベースのモデルを用いて,ソフトウェアの品質と効率を改善する新しい手法を提案する。 提案するLLMベースのAIエージェントモデルは,大規模コードリポジトリ上でトレーニングされている。 コードの臭いを検出し、潜在的なバグを特定し、改善の提案を提供し、コードを最適化することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T08:27:50Z)
• CLOMO: Counterfactual Logical Modification with Large Language Models [109.60793869938534]
  本稿では,新しいタスク,CLOMO(Counterfactual Logical Modification)と高品質な人間アノテーションベンチマークを紹介する。 このタスクでは、LLMは所定の論理的関係を維持するために、与えられた議論的テキストを順応的に変更しなければなりません。 LLMの自然言語出力を直接評価する革新的な評価指標である自己評価スコア(SES)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T08:29:54Z)
• Evaluating Large Language Models at Evaluating Instruction Following [54.49567482594617]
  我々は,命令追従出力の識別におけるLLM評価器の能力をテストするために,挑戦的なメタ評価ベンチマーク LLMBar を導入する。 異なる評価器がLLMBarに対して異なる性能を示し、最高の評価器でさえ改善の余地があることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T16:38:11Z)
• Measuring and Improving Chain-of-Thought Reasoning in Vision-Language Models [61.28463542324576]
  視覚言語モデル(VLM)は近年,人間のような出力を生成できる視覚アシスタントとして,強力な有効性を示している。 我々は、既存の最先端のVLMを評価し、最高の性能モデルでさえ、強力な視覚的推論能力と一貫性を示すことができないことを発見した。 本稿では,VLMの推論性能と一貫性の向上を目的とした2段階トレーニングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-08T17:49:44Z)
• Through the Lens of Core Competency: Survey on Evaluation of Large Language Models [27.271533306818732]
  大規模言語モデル(LLM)は優れた性能と幅広い実用性を持っている。 既存の評価タスクは、現実世界のシナリオにおける幅広いアプリケーションに追いつくのは難しい。 LLMの4つのコア能力は、推論、知識、信頼性、安全性などである。 この能力アーキテクチャの下では、類似したタスクを組み合わせて対応する能力を反映し、新しいタスクをシステムに簡単に追加することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-15T17:40:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。