Assertion Enhanced Few-Shot Learning: Instructive Technique for Large Language Models to Generate Educational Explanations

📄 arXiv: 2312.03122v3 📥 PDF

作者: Tasmia Shahriar, Kelly Ramos, Noboru Matsuda

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-05 (更新: 2024-01-20)

💡 一句话要点

提出Assertion Enhanced Few-Shot Learning，提升大语言模型生成教育解释的准确性和质量

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

关键词: 少样本学习 大语言模型 教育解释 智能辅导系统 提示工程 断言 知识表示

📋 核心要点

  1. 现有智能辅导系统缺乏有效引导学生进行教育解释的能力，无法像人类教师一样提出启发性问题。
  2. Assertion Enhanced Few-Shot Learning通过在少样本示例中加入断言，引导大语言模型生成更准确、更详细的教育解释。
  3. 实验结果表明，该方法相较于传统少样本学习，在解释准确率上提升了15%，并获得了教师对解释质量的更高评价。

📝 摘要（中文）

本文旨在利用大语言模型的少样本学习能力，使智能辅导系统具备人类教师启发学生进行教育解释的能力。为此，我们提出了一种新的提示技术，即Assertion Enhanced Few-Shot Learning，以促进生成准确、细致的教育解释。我们的核心假设是，在教育领域，少样本演示对于高质量解释生成是必要的，但不是充分的条件。我们进行了一项涉及12名在职教师的研究，将我们的方法与传统的少样本学习进行了比较。结果表明，Assertion Enhanced Few-Shot Learning将解释准确率提高了15%，并产生了更高质量的解释，这些都得到了教师的评估认可。我们还进行了一项定性的消融研究，以分析断言的影响，从而为教育工作者提供友好的提示指南，以便在其感兴趣的领域生成解释。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型在少样本学习场景下，生成高质量教育解释的问题。现有方法，即传统的少样本学习，在教育领域表现不足，无法充分引导模型生成准确且细致的解释。其痛点在于缺乏对模型输出方向的有效约束，导致生成的解释可能不够精确或缺乏关键细节。

核心思路：论文的核心思路是在少样本示例中加入“断言”（Assertions），作为一种显式的指导信号，引导大语言模型关注关键信息和逻辑关系。通过提供明确的断言，模型可以更好地理解期望的解释形式和内容，从而生成更准确、更详细的教育解释。这种方法模拟了人类教师在引导学生解释时，会提供关键提示或问题，帮助学生理清思路。

技术框架：该方法的核心在于提示工程的设计。首先，收集或构建包含问题、答案和对应断言的教育示例。然后，将这些示例作为少样本演示，与待解决的问题一起输入到大语言模型中。模型根据这些示例生成解释。整个流程的关键在于断言的设计，断言需要简洁明了，能够突出问题答案中的关键信息和逻辑关系。

关键创新：该方法最重要的创新点在于引入了“断言”的概念，并将其融入到少样本学习的提示中。与传统的少样本学习相比，Assertion Enhanced Few-Shot Learning通过提供更强的指导信号，显著提升了解释生成的质量。这种方法不仅提高了准确率，还使得生成的解释更易于理解和应用。

关键设计：断言的设计是该方法成功的关键。论文通过定性消融研究，探索了不同类型的断言对解释生成的影响。具体来说，断言可以包括对关键概念的强调、对逻辑关系的阐述、对潜在错误的纠正等。最佳的断言设计需要根据具体的教育领域和问题类型进行调整。此外，少样本示例的数量和质量也会影响模型的性能。论文建议选择具有代表性和多样性的示例，以提高模型的泛化能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，Assertion Enhanced Few-Shot Learning相较于传统的少样本学习，在解释准确率上提升了15%。此外，教师对该方法生成的解释质量给予了更高的评价，认为其更准确、更详细，更易于理解。定性消融研究也验证了断言在提升解释质量中的重要作用。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能辅导系统、在线教育平台等领域，帮助学生更好地理解知识点，提高学习效率。通过Assertion Enhanced Few-Shot Learning，可以构建更智能、更个性化的学习体验，并减轻教师的教学负担。未来，该方法有望扩展到其他需要解释生成的领域，例如科学研究、技术文档等。

📄 摘要（原文）

Human educators possess an intrinsic ability to anticipate and seek educational explanations from students, which drives them to pose thought-provoking questions when students cannot articulate these explanations independently. We aim to imbue Intelligent Tutoring Systems with this ability using few-shot learning capability of Large Language Models. Our work proposes a novel prompting technique, Assertion Enhanced Few-Shot Learning, to facilitate the generation of accurate, detailed oriented educational explanations. Our central hypothesis is that, in educational domain, few-shot demonstrations are necessary but not a sufficient condition for quality explanation generation. We conducted a study involving 12 in-service teachers, comparing our approach to Traditional Few-Shot Learning. The results show that Assertion Enhanced Few-Shot Learning improves explanation accuracy by 15% and yields higher-quality explanations, as evaluated by teachers. We also conduct a qualitative ablation study to factor the impact of assertions to provide educator-friendly prompting guidelines for generating explanations in their domain of interest.