Improving Socratic Question Generation using Data Augmentation and Preference Optimization

📄 arXiv: 2403.00199v3 📥 PDF

作者: Nischal Ashok Kumar, Andrew Lan

分类: cs.CL, cs.CY, cs.LG

发布日期: 2024-03-01 (更新: 2024-04-19)

备注: Published at the 19th BEA Workshop co-located with NAACL-2024

💡 一句话要点

提出数据增强与偏好优化以改善苏格拉底式问题生成

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 苏格拉底式问题 数据增强 偏好优化 大型语言模型 教育技术 智能辅导系统

📋 核心要点

  1. 现有的苏格拉底式问题生成方法在提示大型语言模型时，常常产生无效的问题输出，影响教学效果。
  2. 本文提出了一种数据增强方法，增加特定无效问题的样本，并通过直接偏好优化来提升LLMs生成有效问题的能力。
  3. 实验结果显示，DPO优化的7B LLama 2模型在生成有效苏格拉底式问题方面表现优于现有的提示方法，提升显著。

📝 摘要（中文）

苏格拉底方法是一种引导学生独立解决问题的教学方式，尽管其能显著提升学习效果，但对教师而言仍然是一项复杂且劳动密集的任务。大型语言模型（LLMs）可以通过自动生成苏格拉底式问题来增强人类的教学工作。然而，现有方法在提示LLMs时，可能会产生无效输出，例如直接揭示问题的解决方案或提供不相关或过早的问题。为了解决这一问题，本文提出了一种数据增强方法，以丰富现有的苏格拉底式问题数据集，并提出了一种优化开源LLMs（如LLama 2）的方法，使其更倾向于真实问题而非生成的无效问题。实验结果表明，经过直接偏好优化（DPO）的7B LLama 2模型能够有效避免生成无效问题，超越了现有的最先进提示方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有苏格拉底式问题生成方法中，提示大型语言模型时产生无效输出的问题。这些无效输出可能直接揭示解决方案或与问题无关，影响教学效果。

核心思路：论文提出通过数据增强来丰富现有数据集，增加特定无效问题样本，并利用直接偏好优化（DPO）来优化LLMs，使其更倾向于生成有效的苏格拉底式问题。

技术框架：整体架构包括数据增强模块和偏好优化模块。数据增强模块负责生成无效问题样本，偏好优化模块则通过调整模型参数，使其在生成问题时优先选择真实有效的问题。

关键创新：最重要的创新在于结合数据增强与偏好优化的方法，特别是通过引入无效问题样本来训练模型，从而有效提升生成问题的质量。这一方法与传统的单一提示方法有本质区别。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数来平衡有效问题与无效问题的生成概率，同时在优化过程中引入了反馈机制，以确保模型能够逐步学习到更优的生成策略。通过这些设计，模型在生成有效问题的能力上得到了显著提升。

📊 实验亮点

实验结果表明，经过DPO优化的7B LLama 2模型在生成有效苏格拉底式问题方面，较现有最先进的提示方法提升了显著的性能，具体提升幅度未知，显示出该方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育技术、智能辅导系统和在线学习平台。通过自动生成有效的苏格拉底式问题，教师可以更高效地引导学生思考，提升学习效果，未来可能在个性化学习和智能教育中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

The Socratic method is a way of guiding students toward solving a problem independently without directly revealing the solution to the problem. Although this method has been shown to significantly improve student learning outcomes, it remains a complex labor-intensive task for instructors. Large language models (LLMs) can be used to augment human effort by automatically generating Socratic questions for students. However, existing methods that involve prompting these LLMs sometimes produce invalid outputs, e.g., those that directly reveal the solution to the problem or provide irrelevant or premature questions. To alleviate this problem, inspired by reinforcement learning with AI feedback (RLAIF), we first propose a data augmentation method to enrich existing Socratic questioning datasets with questions that are invalid in specific ways. Next, we propose a method to optimize open-source LLMs such as LLama 2 to prefer ground-truth questions over generated invalid ones, using direct preference optimization (DPO). Our experiments on a Socratic questions dataset for student code debugging show that a DPO-optimized 7B LLama 2 model can effectively avoid generating invalid questions, and as a result, outperforms existing state-of-the-art prompting methods.