Leveraging Prompts in LLMs to Overcome Imbalances in Complex Educational Text Data

📄 arXiv: 2407.01551v1 📥 PDF

作者: Jeanne McClure, Machi Shimmei, Noboru Matsuda, Shiyan Jiang

分类: cs.CY, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-04-28

备注: 17 pages, 5 figures, 3 tables, 2 appendices

💡 一句话要点

利用提示技术在LLMs中解决教育文本数据不平衡问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 教育数据 断言增强 机器学习 认知参与 模型性能提升 敏感性分析

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理教育领域复杂数据时，往往无法有效应对学生开放性回答中的认知参与差异。
  2. 论文提出通过断言增强的LLMs，利用迭代-ICL PE设计过程来改善模型性能，特别是在少数群体表现方面。
  3. 实验结果显示，增强断言的LLMs在F1-score上比传统模型提升32%，并在敏感性分析中表现出更高的分类准确性。

📝 摘要（中文）

本文探讨了大型语言模型（LLMs）结合断言的潜力，以缓解教育数据集中的不平衡问题。传统模型在处理复杂和细微的数据时常常表现不佳，尤其是在教育领域，学生的认知参与水平在开放性回答中存在显著差异。我们通过'迭代-ICL PE设计过程'，比较了传统机器学习模型与增强断言的LLMs（N=135）。敏感性分析显示，针对子集（n=27）进行的测试表明，LLMs在认知参与水平上显著优于传统模型，F1-score提升高达32%。此外，加入针对性断言后，LLM的性能提升了11.94%，主要解决了模型在理解上下文和消解词汇歧义方面的局限性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决教育数据集中因复杂性和细微性导致的模型性能不平衡问题。传统机器学习模型在处理学生开放性回答时，常常无法有效捕捉认知参与的差异，导致性能不足。

核心思路：论文的核心思路是通过在LLMs中引入断言，增强模型对上下文的理解能力，从而提高其在教育数据集上的表现。通过这种方式，模型能够更好地处理学生回答中的歧义和复杂性。

技术框架：整体架构包括数据预处理、断言生成、模型训练和评估四个主要模块。首先，对教育数据集进行清洗和标注，然后生成适当的断言，接着使用增强的LLMs进行训练，最后通过分类指标评估模型性能。

关键创新：最重要的技术创新点在于将断言引入LLMs中，显著提升了模型在处理复杂教育数据时的表现。这一方法与传统机器学习模型的本质区别在于其更强的上下文理解能力和对细微差异的敏感性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化分类性能，并通过迭代过程不断调整断言的生成策略，以确保模型在每次迭代中都能有效学习到新的信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，增强断言的LLMs在认知参与水平上显著优于传统机器学习模型，F1-score提升高达32%。敏感性分析表明，针对性断言的引入使模型性能提升了11.94%，有效解决了上下文理解和词汇歧义的问题。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育技术、个性化学习系统和智能评估工具。通过提高模型在教育数据集上的表现，可以更好地支持教师和学生，促进个性化学习和有效的反馈机制。未来，该方法可能在其他领域的复杂数据处理上也具有重要价值。

📄 摘要（原文）

In this paper, we explore the potential of Large Language Models (LLMs) with assertions to mitigate imbalances in educational datasets. Traditional models often fall short in such contexts, particularly due to the complexity and nuanced nature of the data. This issue is especially prominent in the education sector, where cognitive engagement levels among students show significant variation in their open responses. To test our hypothesis, we utilized an existing technology for assertion-based prompt engineering through an 'Iterative - ICL PE Design Process' comparing traditional Machine Learning (ML) models against LLMs augmented with assertions (N=135). Further, we conduct a sensitivity analysis on a subset (n=27), examining the variance in model performance concerning classification metrics and cognitive engagement levels in each iteration. Our findings reveal that LLMs with assertions significantly outperform traditional ML models, particularly in cognitive engagement levels with minority representation, registering up to a 32% increase in F1-score. Additionally, our sensitivity study indicates that incorporating targeted assertions into the LLM tested on the subset enhances its performance by 11.94%. This improvement primarily addresses errors stemming from the model's limitations in understanding context and resolving lexical ambiguities in student responses.