Улучшение обратной связи в обучении программированию с помощью больших языковых моделей.

 Unveiling the Potential of Large Language Models: Enhancing Feedback Generation in Computing Education

“`html

Раскрытие потенциала больших языковых моделей: улучшение генерации обратной связи в образовании в области вычислительной техники

Обратная связь является ключевым элементом успеха студентов, особенно в условиях растущего спроса на курсы по вычислительной технике. Автоматизированные инструменты, включающие методы анализа и тестовые фреймворки, становятся все более популярными, но часто требуют более полезных рекомендаций. Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLM) показывают потенциал в предоставлении быстрой обратной связи, сходной с человеческой. Однако сохраняются опасения относительно точности, надежности и этических последствий использования собственных LLM, что требует изучения альтернатив с открытым исходным кодом в образовании в области вычислительной техники.

Практические решения и ценность

Автоматизированная генерация обратной связи в образовании в области вычислительной техники долгое время оставалась сложной задачей, сосредоточенной в основном на выявлении ошибок, а не на предоставлении конструктивных рекомендаций. LLM представляют собой многообещающее решение этой проблемы. Недавние исследования исследовали использование LLM для автоматизированной генерации обратной связи, но выявили ограничения в их производительности. Хотя некоторые исследования показывают, что LLM, такие как GPT-3 и GPT-3.5, могут выявлять проблемы в коде студентов, они также проявляют несогласованность и неточности в обратной связи. Кроме того, современные модели новейшего поколения испытывают трудности в сравнении с человеческой производительностью при предоставлении обратной связи по упражнениям по программированию. Концепция использования LLM в качестве судей для оценки выводов других LLM, называемая LLM-как-судьи, получила распространение. Этот подход показал многообещающие результаты, приводя к тому, что модели, такие как GPT-4, достигают высоких уровней согласия с человеческими суждениями.

Исследователи из Университета Аалто, Университета Йювяскюля и Университета Окленда предоставляют тщательное исследование для оценки эффективности LLM в предоставлении обратной связи по программам, написанным студентами, и для изучения того, могут ли LLM с открытым исходным кодом конкурировать с собственными в этом отношении. Основное внимание уделяется обратной связи, выявляющей ошибки в коде студентов, такие как ошибки компилятора или сбои тестов. Вначале оценки сравнивают программную обратную связь от GPT-4 с экспертными оценками людей, устанавливая базовую линию для оценки качества обратной связи, созданной LLM. Затем исследование оценивает качество обратной связи от различных LLM с открытым исходным кодом по сравнению с собственными моделями. Для решения этих исследовательских вопросов используются существующие наборы данных и новая обратная связь, созданная моделями с открытым исходным кодом, оцениваемая с использованием GPT-4 в качестве судьи.

Были использованы данные из вводного курса по программированию Университета Аалто, включающие запросы на помощь студентов и обратную связь, созданную GPT-3.5. Критерии оценки сосредоточены на полноте, восприимчивости и селективности обратной связи. Обратная связь оценивалась как качественно, так и автоматически с использованием GPT-4. Модели с открытым исходным кодом оценивались наряду с собственными, используя систему оценки на основе рубрик. GPT-4 оценивал качество обратной связи, созданной LLM, на основе аннотаций людей. Точность и F0.5-оценка были ключевыми метриками, используемыми для оценки производительности судьи.

Результаты показывают, что хотя большинство обратной связи воспринимается восприимчиво, лишь немногие являются полными, и многие содержат вводящий в заблуждение контент. GPT-4 склонен оценивать обратную связь более положительно по сравнению с человеческими аннотаторами, что указывает на некоторую положительную предвзятость. Результаты классификации производительности для GPT-4 показывают довольно хорошую производительность в классификации полноты и немного более низкую производительность в селективности. Оценки восприимчивости выше, частично из-за смещения данных. Коэффициент Каппа указывает на умеренное согласие, при этом GPT-4 сохраняет высокую полноту по всем критериям, обеспечивая при этом разумную точность и точность.

Подводя итог, данное исследование изучило эффективность GPT-4 в оценке автоматически созданной программной обратной связи и оценило производительность различных больших языковых моделей, включая модели с открытым исходным кодом, в создании обратной связи по коду студентов. Результаты показывают, что GPT-4 обещает надежно оценивать качество автоматически созданной обратной связи. Кроме того, модели языков с открытым исходным кодом демонстрируют потенциал в создании программной обратной связи. Это указывает на то, что обратная связь, созданная LLM, может служить экономически эффективным и доступным ресурсом в учебной среде, позволяя преподавателям и помощникам преподавателей сосредотачиваться на более сложных случаях, в которых LLM в настоящее время могут не справляться с помощью студентов.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Модели вознаграждения в области зрения и языка: практические бизнес-решения

    Практические бизнес-решения на основе моделей вознаграждения с поддержкой процессов Понимание моделей вознаграждения с поддержкой процессов Модели вознаграждения с поддержкой процессов (PRMs) предлагают детализированную обратную связь по ответам моделей, что помогает бизнесу выбирать наиболее…

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…