論文の概要: Open, Small, Rigmarole -- Evaluating Llama 3.2 3B's Feedback for Programming Exercises

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01054v1
• Date: Tue, 01 Apr 2025 17:24:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 19:59:19.131792
• Title: Open, Small, Rigmarole -- Evaluating Llama 3.2 3B's Feedback for Programming Exercises
• Title（参考訳）: Open, Small, Rigmarole -- Llama 3.2 3Bのプログラミングエクササイズに対するフィードバックの評価
• Authors: Imen Azaiz, Natalie Kiesler, Sven Strickroth, Anni Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ここ数年で広範囲にわたる研究の対象となっている。 本研究は,LLM Llama 3.2(3B)のオープンで軽量なLLM Llamaのフィードバック特性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have been subject to extensive research in the past few years. This is particularly true for the potential of LLMs to generate formative programming feedback for novice learners at university. In contrast to Generative AI (GenAI) tools based on LLMs, such as GPT, smaller and open models have received much less attention. Yet, they offer several benefits, as educators can let them run on a virtual machine or personal computer. This can help circumvent some major concerns applicable to other GenAI tools and LLMs (e. g., data protection, lack of control over changes, privacy). Therefore, this study explores the feedback characteristics of the open, lightweight LLM Llama 3.2 (3B). In particular, we investigate the models' responses to authentic student solutions to introductory programming exercises written in Java. The generated output is qualitatively analyzed to help evaluate the feedback's quality, content, structure, and other features. The results provide a comprehensive overview of the feedback capabilities and serious shortcomings of this open, small LLM. We further discuss the findings in the context of previous research on LLMs and contribute to benchmarking recently available GenAI tools and their feedback for novice learners of programming. Thereby, this work has implications for educators, learners, and tool developers attempting to utilize all variants of LLMs (including open, and small models) to generate formative feedback and support learning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ここ数年で広範囲にわたる研究の対象となっている。 これは、大学の初等生のためのフォーマティブプログラミングフィードバックを生成するLLMのポテンシャルに特に当てはまる。 GPTのようなLLMをベースとしたGenerative AI(GenAI)ツールとは対照的に、小型でオープンなモデルはあまり注目されていない。 しかし、教育者は仮想マシンやパーソナルコンピュータ上で動かすことができるため、いくつかの利点がある。 これは、他のGenAIツールやLLM(データ保護、変更の制御の欠如、プライバシーなど)に適用可能ないくつかの主要な懸念を回避するのに役立つ。 そこで本研究では,LLM Llama 3.2 (3B) のオープンで軽量なLLM Llama 3.2のフィードバック特性について検討した。 特に,Java で記述された入門プログラミング演習に対する,学生の真正解に対するモデルの応答について検討する。 生成された出力は質的に分析され、フィードバックの品質、内容、構造、その他の特徴を評価するのに役立ちます。 結果は、このオープンで小さなLLMのフィードバック機能と深刻な欠点を包括的に概観する。 さらに,従来のLLM研究の文脈における知見について考察し,最近利用可能なGenAIツールのベンチマークやプログラミングの初歩的な学習者へのフィードバックに寄与する。 これにより、教育者、学習者、ツール開発者がLLMのすべての変種(オープンモデルや小型モデルを含む)を活用して形式的なフィードバックを生成し、学習を支援することが示唆される。

関連論文リスト

• Junior Software Developers' Perspectives on Adopting LLMs for Software Engineering: a Systematic Literature Review [17.22501688824729]
  本稿では,ソフトウェア工学におけるLarge Language Model-based tools(LLM4SE)の概要について述べる。 キッチェンハムらによる56の初等研究のガイドラインに従って,系統的な文献レビューを行った。 研究の8.9%だけがジュニアソフトウェア開発者に明確な定義を提供しており、統一性はない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-10T17:25:24Z)
• Prompt-Based Cost-Effective Evaluation and Operation of ChatGPT as a Computer Programming Teaching Assistant [0.0]
  この記事では、そのようなアプリケーションに関連する3つの側面について研究する。 GPT-3.5T と GPT-4T の2つのモデルの性能評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-24T08:15:05Z)
• Learning to Ask: When LLM Agents Meet Unclear Instruction [55.65312637965779]
  大きな言語モデル(LLM)は、言語スキルだけでは達成不可能なタスクに対処するための外部ツールを活用することができる。 我々は、不完全な命令下でのLLMツールの使用性能を評価し、エラーパターンを分析し、Noisy ToolBenchと呼ばれる挑戦的なツール使用ベンチマークを構築した。 Ask-when-Needed (AwN) という新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-31T23:06:12Z)
• Evaluating Language Models for Generating and Judging Programming Feedback [4.743413681603463]
  大規模言語モデル(LLM)は、幅広い領域で研究と実践を変革してきた。 我々は,オープンソースのLCMのプログラミング課題に対する高品質なフィードバック生成における効率性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T21:44:11Z)
• Tool Learning with Large Language Models: A Survey [60.733557487886635]
  大規模言語モデル(LLM)を用いたツール学習は,高度に複雑な問題に対処するLLMの能力を強化するための,有望なパラダイムとして登場した。 この分野での注目と急速な進歩にもかかわらず、現存する文献は断片化され、体系的な組織が欠如している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T08:01:26Z)
• LLMs in the Imaginarium: Tool Learning through Simulated Trial and Error [54.954211216847135]
  既存の大規模言語モデル(LLM)は30%から60%の範囲でしか正当性に至らない。 試行錯誤(STE)を模擬したツール拡張LDMの生物学的なインスピレーション法を提案する。 STEは、試行錯誤、想像力、記憶という、生物学的システムにおけるツール使用行動の成功のための3つの重要なメカニズムを編成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T18:50:51Z)
• ToolEyes: Fine-Grained Evaluation for Tool Learning Capabilities of Large Language Models in Real-world Scenarios [49.33633818046644]
  本稿では,大規模言語モデルのツール学習能力を評価するためのシステムであるToolEyesを提案する。 このシステムは7つの現実シナリオを慎重に分析し、ツール学習においてLLMに不可欠な5次元を解析する。 ToolEyesには,約600のツールを備えたツールライブラリが組み込まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-01T12:49:36Z)
• Next-Step Hint Generation for Introductory Programming Using Large Language Models [0.8002196839441036]
  大きな言語モデルは、質問に答えたり、エッセイを書いたり、プログラミングの練習を解くといったスキルを持っている。 本研究は,LLMが学生に次のステップの自動ヒントを提供することで,プログラミング教育にどう貢献できるかを考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-03T17:51:07Z)
• Democratizing Reasoning Ability: Tailored Learning from Large Language Model [97.4921006089966]
  そこで我々は,そのような推論能力をより小さなLMに蒸留する,適切な学習手法を提案する。 対話型多ラウンド学習パラダイムを構築することにより,理科教員としてのLLMの可能性を活用する。 より小さなLMの推論可能性を活用するために,学生が自作ミスから学習する動機付けを目的とした自己回帰学習を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T07:50:10Z)
• MINT: Evaluating LLMs in Multi-turn Interaction with Tools and Language Feedback [78.60644407028022]
  我々は,大規模言語モデルのマルチターンインタラクションによる課題解決能力を評価するベンチマークであるMINTを紹介する。 LLMは一般的に、ツールと言語フィードバックの恩恵を受けます。 LLMの評価、教師あり指導ファインタニング(SIFT)、人間からのフィードバックからの強化学習(RLHF)は、一般的にマルチターン能力を損なう。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T15:25:42Z)
• GPT4Tools: Teaching Large Language Model to Use Tools via Self-instruction [41.36474802204914]
  GPT4Tools は LLaMA や OPT などのオープンソース LLM のツール使用を可能にするための自己インストラクトに基づいている。 先進的な教師に様々なマルチモーダルな文脈で指示追従データセットを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T05:27:21Z)

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。