論文の概要: Teaching LLMs Music Theory with In-Context Learning and Chain-of-Thought Prompting: Pedagogical Strategies for Machines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22853v1
- Date: Fri, 28 Mar 2025 20:15:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-01 14:34:03.789402
- Title: Teaching LLMs Music Theory with In-Context Learning and Chain-of-Thought Prompting: Pedagogical Strategies for Machines
- Title（参考訳）: LLMs Music Theory with In-Context Learning and Chain-of-Thought Prompting: Pedagogical Strategies for Machines
- Authors: Liam Pond, Ichiro Fujinaga,
- Abstract要約: 本研究では,ChatGPTやClaude,Geminiといった大規模言語モデル(LLM)のベースライン機能を評価し,音楽理論の概念を学習する。
公式のカナダ王立音楽院(RCM)レベル6試験の質問により、パフォーマンスを評価する。
その結果,Claude with MEIが75%,ChatGPT with MEIが52%,Claude with MEIが75%であった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: This study evaluates the baseline capabilities of Large Language Models (LLMs) like ChatGPT, Claude, and Gemini to learn concepts in music theory through in-context learning and chain-of-thought prompting. Using carefully designed prompts (in-context learning) and step-by-step worked examples (chain-of-thought prompting), we explore how LLMs can be taught increasingly complex material and how pedagogical strategies for human learners translate to educating machines. Performance is evaluated using questions from an official Canadian Royal Conservatory of Music (RCM) Level 6 examination, which covers a comprehensive range of topics, including interval and chord identification, key detection, cadence classification, and metrical analysis. Additionally, we evaluate the suitability of various music encoding formats for these tasks (ABC, Humdrum, MEI, MusicXML). All experiments were run both with and without contextual prompts. Results indicate that without context, ChatGPT with MEI performs the best at 52%, while with context, Claude with MEI performs the best at 75%. Future work will further refine prompts and expand to cover more advanced music theory concepts. This research contributes to the broader understanding of teaching LLMs and has applications for educators, students, and developers of AI music tools alike.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,ChatGPTやClaude,Geminiといった大規模言語モデル(LLM)のベースライン機能を評価し,文脈内学習とチェーン・オブ・プルーピングを通じて音楽理論の概念を学習する。
そこで本研究では,LLMの複雑な教材化と,人間の学習者にとっての教育戦略が,機械の教育にどのように貢献するかを,慎重に設計したプロンプト(コンテキスト内学習)とステップバイステップの作業例を用いて検討する。
演奏は公式のカナダ王立音楽院(RCM)レベル6試験の質問によって評価され、インターバルとコード識別、キー検出、ケイデンス分類、メートル法分析など幅広いトピックがカバーされている。
さらに、これらのタスク(ABC、Humdrum、MEI、MusicXML)に対する様々な音楽符号化フォーマットの適合性を評価する。
全ての実験は文脈的プロンプトと文脈的プロンプトの両方で実行された。
その結果,Claude with MEIが75%,ChatGPT with MEIが52%,Claude with MEIが75%であった。
今後の研究はプロンプトをさらに洗練し、より先進的な音楽理論の概念をカバーするよう拡張する。
この研究は、LLM教育の幅広い理解に寄与し、教育者、学生、AI音楽ツールの開発者にも応用されている。
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