論文の概要: UniEDU: A Unified Language and Vision Assistant for Education Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20701v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 16:33:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:20:55.678298
• Title: UniEDU: A Unified Language and Vision Assistant for Education Applications
• Title（参考訳）: UniEDU: 教育アプリケーションのための統一言語とビジョンアシスタント
• Authors: Zhendong Chu, Jian Xie, Shen Wang, Zichao Wang, Qingsong Wen,
• Abstract要約: UniEDUは、様々な教育応用のために設計された統一言語および視覚アシスタントである。 それは、強力な一般化能力を維持しながら、複数の教育タスクにまたがる。 UniEDUは、計算オーバーヘッドを大幅に削減することで、産業規模のデプロイメントに最適化されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.079348793725597
• License:
• Abstract: Education materials for K-12 students often consist of multiple modalities, such as text and images, posing challenges for models to fully understand nuanced information in these materials. In this paper, we propose a unified language and vision assistant UniEDU designed for various educational applications, including knowledge recommendation, knowledge tracing, time cost prediction, and user answer prediction, all within a single model. Unlike conventional task-specific models, UniEDU offers a unified solution that excels across multiple educational tasks while maintaining strong generalization capabilities. Its adaptability makes it well-suited for real-world deployment in diverse learning environments. Furthermore, UniEDU is optimized for industry-scale deployment by significantly reducing computational overhead-achieving approximately a 300\% increase in efficiency-while maintaining competitive performance with minimal degradation compared to fully fine-tuned models. This work represents a significant step toward creating versatile AI systems tailored to the evolving demands of education.
• Abstract（参考訳）: K-12学生のための教材は、しばしばテキストや画像などの複数のモダリティで構成され、これらの教材におけるニュアンス情報を完全に理解するためのモデルの課題を提起する。 本稿では,知識レコメンデーション,知識追跡,時間コスト予測,ユーザ回答予測など,さまざまな教育応用のための統一言語とビジョンアシスタントUniEDUを提案する。 従来のタスク固有のモデルとは異なり、UniEDUは強力な一般化能力を維持しつつ、複数の教育タスクにまたがる統一されたソリューションを提供する。 その適応性は、多様な学習環境における現実世界のデプロイに適している。 さらに、UniEDUは、計算オーバーヘッドを大幅に削減し、完全な微調整モデルと比較して、最小限の劣化で競争性能を保ちながら、約300倍の効率向上を実現し、産業規模の展開に最適化されている。 この作業は、教育の進化する要求に合わせて、多目的なAIシステムを構築するための重要なステップである。

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