論文の概要: Can LLMs Assist Computer Education? an Empirical Case Study of DeepSeek

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00421v1
• Date: Tue, 01 Apr 2025 04:58:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 15:43:08.937744
• Title: Can LLMs Assist Computer Education? an Empirical Case Study of DeepSeek
• Title（参考訳）: LLMはコンピュータ教育を支援するか? : ディープサークを事例として
• Authors: Dongfu Xiao, Chen Gao, Zhengquan Luo, Chi Liu, Sheng Shen,
• Abstract要約: 本研究は,中国のネットワーク技術者によるコンピュータネットワークセキュリティに関するシミュレーション質問と実世界調査の両方を用いている。 これらの結果は、プロンプトがロール定義を含むか否かに関わらず、モデルが一貫して機能することを示す。 DeepSeek-V3はネットワークセキュリティ教育にかなりの実用的価値を提供するが、マルチモーダルデータを処理する能力には課題がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.30073108450149
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study presents an empirical case study to assess the efficacy and reliability of DeepSeek-V3, an emerging large language model, within the context of computer education. The evaluation employs both CCNA simulation questions and real-world inquiries concerning computer network security posed by Chinese network engineers. To ensure a thorough evaluation, diverse dimensions are considered, encompassing role dependency, cross-linguistic proficiency, and answer reproducibility, accompanied by statistical analysis. The findings demonstrate that the model performs consistently, regardless of whether prompts include a role definition or not. In addition, its adaptability across languages is confirmed by maintaining stable accuracy in both original and translated datasets. A distinct contrast emerges between its performance on lower-order factual recall tasks and higher-order reasoning exercises, which underscores its strengths in retrieving information and its limitations in complex analytical tasks. Although DeepSeek-V3 offers considerable practical value for network security education, challenges remain in its capability to process multimodal data and address highly intricate topics. These results provide valuable insights for future refinement of large language models in specialized professional environments.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,コンピュータ教育の文脈において,新たな大規模言語モデルであるDeepSeek-V3の有効性と信頼性を評価するための実証ケーススタディを提案する。 この評価には、CCNAシミュレーションの質問と、中国のネットワーク技術者によるコンピュータネットワークのセキュリティに関する現実世界の問い合わせの両方が使用されている。 徹底的な評価を確保するために、役割依存、言語横断的習熟度、そして統計的分析を伴う回答再現性を含む多様な次元が考慮される。 これらの結果は、プロンプトがロール定義を含むか否かに関わらず、モデルが一貫して機能することを示す。 さらに、言語間の適応性は、元のデータセットと翻訳されたデータセットの両方で安定した精度を維持することによって確認される。 低階のファクトリコールタスクのパフォーマンスと高階の推論エクササイズの間には、情報検索におけるその強みと複雑な分析タスクにおけるその限界を浮き彫りにしている。 DeepSeek-V3はネットワークセキュリティ教育にかなりの実用的価値を提供するが、マルチモーダルデータを処理し、高度に複雑なトピックに対処する能力に課題は残る。 これらの結果は、専門的な専門的な環境での大規模言語モデルの洗練に有用な洞察を与えてくれる。

関連論文リスト

• RDF-Based Structured Quality Assessment Representation of Multilingual LLM Evaluations [0.7666363671957646]
  大規模言語モデル(LLM)は知識インターフェースとして機能する傾向にあるが、その信頼性を矛盾する情報で体系的に評価することは依然として困難である。 本稿では,多言語LLMの品質を評価するためのRDFベースのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-30T13:06:40Z)
• AttackSeqBench: Benchmarking Large Language Models' Understanding of Sequential Patterns in Cyber Attacks [13.082370325093242]
  我々は,サイバー脅威インテリジェンス(CTI)レポートにおいて,攻撃シーケンスの理解と推論を行うLarge Language Models(LLM)能力を評価するためのベンチマークであるAttackSeqBenchを紹介する。 本ベンチマークでは,3つの質問応答(QA)タスクを対象とし,各タスクは,相手行動の粒度の違いに焦点をあてる。 サイバー攻撃のシーケンシャルなパターンを分析する上での、その強みと限界を強調しながら、高速思考とスロー思考の両方で広範な実験と分析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-05T04:25:21Z)
• An Overview of Large Language Models for Statisticians [109.38601458831545]
  大規模言語モデル(LLM)は人工知能(AI)の変換ツールとして登場した。 本稿では, 統計学者がLLMの開発に重要な貢献できる可能性について考察する。 我々は不確実性定量化、解釈可能性、公正性、プライバシー、透かし、モデル適応といった問題に焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-25T03:40:36Z)
• Optimal Query Allocation in Extractive QA with LLMs: A Learning-to-Defer Framework with Theoretical Guarantees [3.4289478404209826]
  大規模言語モデルは生成タスクでは優れているが、構造化されたテキスト選択では非効率である。 本稿では,専門的な専門家にクエリを割り当て,信頼性の高い予測を確実にする学習者向けフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T08:21:00Z)
• Large Language Models are Limited in Out-of-Context Knowledge Reasoning [65.72847298578071]
  大規模言語モデル (LLMs) は、文脈内推論の実行において広範な知識と強力な能力を持っている。 本稿では、複数の知識を組み合わせて新しい知識を推論する、文脈外知識推論(OCKR)という、文脈外推論の重要な側面に焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T15:58:59Z)
• Can Large Language Models Understand Context? [17.196362853457412]
  本稿では,生成モデルの評価に適合する既存のデータセットを適応させることにより,文脈理解ベンチマークを提案する。 実験結果から, 事前学習された高密度モデルでは, 最先端の微調整モデルと比較して, よりニュアンスな文脈特徴の理解に苦慮していることが明らかとなった。 LLM圧縮は研究と実世界のアプリケーションの両方において重要度が高くなっているため、文脈学習環境下での量子化モデルの文脈理解を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-01T18:55:29Z)
• Lost in the Source Language: How Large Language Models Evaluate the Quality of Machine Translation [64.5862977630713]
  本研究では,機械翻訳評価タスクにおいて,Large Language Models (LLM) がソースデータと参照データをどのように活用するかを検討する。 参照情報が評価精度を大幅に向上させるのに対して,意外なことに,ソース情報は時として非生産的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T13:23:21Z)
• Data Distribution Bottlenecks in Grounding Language Models to Knowledge Bases [9.610231090476857]
  言語モデル(LM)は、自然言語と形式言語の両方を理解し、生成する際、すでに顕著な能力を示している。 本論文は,知識ベース質問応答(KBQA)を課題として,LMが直面する課題を明らかにすることを目的とした実験的研究である。 実験の結果,提案手法を応用しても,様々な次元において,先進的な小・大規模言語モデルの性能が低下していることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-15T12:06:45Z)
• A Study of Situational Reasoning for Traffic Understanding [63.45021731775964]
  トラフィック領域における状況推論のための3つの新しいテキストベースのタスクを考案する。 先行作業における言語推論タスクにまたがる一般化能力を示す知識強化手法を4つ採用する。 本稿では,データ分割におけるモデル性能の詳細な解析を行い,モデル予測を分類的に検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-05T01:01:12Z)
• Improving Classifier Training Efficiency for Automatic Cyberbullying Detection with Feature Density [58.64907136562178]
  言語支援の異なる特徴前処理手法を用いて特徴密度(FD)の有効性を検討した。 データセットの複雑さを推定することで、必要な実験の数を削減できると仮定する。 データセットの言語的複雑さの違いにより、言語的に支援された単語前処理の有効性を議論することが可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-02T15:48:28Z)

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。