Conceitos Básicos
Große Sprachmodelle können effektiver lernen, Kriterien zu verwenden, um Feedback zu generieren.
Resumo
In diesem Artikel wird ein Rahmenwerk vorgestellt, das großen Sprachmodellen beibringt, Kriterien für die Feedbackgenerierung zu nutzen. Es wird eine Methode beschrieben, wie Kriterien aus Richtlinien extrahiert und in-kontext Demonstrationen erstellt werden, um die Feedbackgenerierung zu leiten. Experimente mit verschiedenen Schreibaufgaben und Modellen zeigen Einblicke in die effektivste Art, großen Sprachmodellen beizubringen, Kriterien zu verwenden.
- Einleitung zur Bedeutung von Kriterien in menschlichen Aufgaben
- Vorschlag eines allgemeinen Rahmens für große Sprachmodelle
- Experimente mit drei realen Schreibaufgaben und sieben verschiedenen Modellen
- Analyse der Auswirkungen von Kriterien auf die Feedbackqualität
Estatísticas
"Die Ergebnisse zeigen, dass die Modelle in der Lage sind, valide und kontextuell angemessene Rückmeldungen zu generieren."
"Die Hinzufügung von Kriterien verbessert die Konstruktivität der generierten Rückmeldungen signifikant."
"Die Kombination von Kriterien und Demonstrationen führt in den meisten Fällen zu einer geringeren Qualität der generierten Rückmeldungen."
Citações
"Wenn wir LLMs beibringen können, umfassende Kriterien zu verwenden, um die Qualität der Aufgabenerfüllung aus verschiedenen Aspekten zu beurteilen, würde dies die menschliche Produktivität erheblich steigern."
"Unser Rahmenwerk ermöglicht es, die Qualität der generierten Rückmeldungen aus vier Perspektiven zu bewerten: Validität, Kontextualisierung, Konstruktivität und Hilfreichkeit."