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Migliorare il supporto agli studenti con un chatbot educativo

Un nuovo chatbot aiuta gli studenti con le domande a scelta multipla di STEM.

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Indice

I modelli di linguaggio grande (LLM) hanno mostrato un grande potenziale in vari campi, ma affrontano delle sfide quando si tratta di compiti che richiedono ragionamento matematico, soprattutto nelle Domande a scelta multipla (MCQ). Per superare queste difficoltà, abbiamo creato un chatbot educativo pensato per aiutare gli studenti universitari a gestire e capire le MCQ in materie come matematica, fisica e informatica. Il nostro approccio ha incluso il fine-tuning di modelli specifici per adattarli meglio alle preferenze umane e poi testarli per selezionare quello con le migliori prestazioni.

Nel nostro studio, abbiamo confrontato due modelli: Mistral-7B e LLaMa-3-8B. Abbiamo scoperto che LLaMa-3-8B ha performato meglio, portandoci a sceglierlo come modello di base. Abbiamo implementato tecniche come il Retrieval-Augmented Generation (RAG) per migliorare l'accuratezza e la Quantizzazione per rendere il modello più veloce e accessibile per gli studenti. Il nostro modello quantizzato ha ottenuto risultati adeguati nei compiti di ragionamento matematico, con punteggi del 74,5% sul dataset GSM8K e del 30% sul dataset MATH. Anche se RAG non ha migliorato le prestazioni del nostro modello, la quantizzazione ha mostrato solo una leggera riduzione delle performance, mentre offriva guadagni significativi in termini di efficienza.

Lavoro Correlato

La ricerca nel campo degli LLM come chatbot è cresciuta recentemente, specialmente con l'introduzione di modelli come ChatGPT-3.5 e ChatGPT-4. Questi modelli sono stati usati ampiamente per scopi educativi. Tuttavia, mentre sono bravi in compiti linguistici, le loro prestazioni nel ragionamento matematico, in particolare nel rispondere a MCQ, lasciano a desiderare. Ricerche precedenti hanno evidenziato che gli LLM faticano a riconoscere le risposte errate e spesso dimenticano le abilità linguistiche quando si concentrano su dati matematici. Strategie di prompting semplici non sono sufficienti per affrontare questi problemi a causa della grande varietà di dati coinvolti.

Il nostro lavoro si basa su ricerche esistenti, affinandoli modelli LLaMa-3-8B e Mistral-7B su dataset diversi legati a matematica e scienze. Abbiamo anche incorporato un metodo chiamato Direct Preference Optimization (DPO) per allineare le risposte del modello a ciò che gli studenti preferiscono. Ispirati da metodi visti in modelli come InstructGPT, abbiamo utilizzato dati specifici per migliorare come il nostro modello genera risposte.

Per affinare ulteriormente il nostro modello, abbiamo esaminato RAG, un metodo che combina modelli generativi con un database di documenti. Inizialmente, abbiamo considerato metodi RAG avanzati, ma alla fine abbiamo scelto un approccio più semplice che ha comunque mostrato buone prestazioni.

Infine, abbiamo esplorato tecniche di quantizzazione per ridurre il carico computazionale del nostro chatbot, rendendolo più facile da usare per gli studenti senza compromettere le prestazioni.

Approccio al Problema

Il nostro approccio è iniziato con l'addestramento sia di Mistral-7B che di LLaMa-3-8B utilizzando Supervised Fine-Tuning (SFT) e poi confrontando le loro prestazioni. Dopo aver scelto LLaMa-3-8B per i suoi risultati superiori, abbiamo continuato con la nostra strategia di addestramento. LLaMa-3-8B è un modello di linguaggio autoregressivo, il che significa che genera testo prevedendo la parola successiva in base alle precedenti. Utilizza un'architettura di trasformatori avanzata e integra l'addestramento supervisionato con il reinforcement learning per allinearsi meglio alle preferenze umane.

Il processo di addestramento ha coinvolto diverse fasi. Inizialmente, abbiamo eseguito SFT su dataset specializzati legati a matematica e scienze. Successivamente, abbiamo applicato DPO per affinare il modello in base alle preferenze indicate dagli studenti. Infine, abbiamo valutato le prestazioni del modello utilizzando il dataset AQuA-RAT, che contiene MCQ legati a STEM.

Mentre Mistral-7B ha seguito un processo di addestramento simile, ci siamo concentrati su LLaMa-3-8B grazie ai suoi risultati promettenti.

Pipeline di Addestramento

La pipeline per addestrare LLaMa-3-8B ha coinvolto tre fasi principali: SFT, DPO e specializzazione MCQ. Abbiamo iniziato con SFT su vari dataset di matematica e scienze, seguito da un'addestramento DPO dove un gruppo di studenti ha fornito feedback sulle risposte generate. Questo feedback è stato usato per allineare il modello a produrre risposte preferite.

Per valutare quanto bene il modello funzionasse, lo abbiamo testato su più dataset che includevano domande matematiche complesse, problemi di parole di matematica delle scuole elementari e domande generali su STEM.

Creazione del Dataset

Abbiamo creato dataset specializzati per il nostro progetto per migliorare come il modello apprende. Il dataset SFT, chiamato StemQA, include un mix di domande di matematica e codifica. Abbiamo anche sviluppato un dataset DPO, StemDPO, che si concentra sull'allineare le uscite del modello con le preferenze degli studenti. Infine, abbiamo creato un dataset chiamato StemMCQ per aiutare il modello a specializzarsi nelle risposte a MCQ pertinenti alle materie STEM.

Per il dataset DPO, abbiamo chiesto agli studenti di generare due risposte: una migliore e una leggermente meno preferita, così da poterle confrontare. Questo ci ha aiutato a capire quali tipi di risposte erano preferiti e guidato le modifiche al nostro modello.

Processo di Valutazione

Per valutare le prestazioni del nostro modello, abbiamo utilizzato diversi passaggi per determinare la sua efficacia nel generare risposte corrette e ben ragionate. Abbiamo selezionato specifici dataset di test per il benchmarking, che includevano domande matematiche difficili e interrogativi di cultura generale. La nostra metrica principale per la valutazione è stata l'accuratezza, misurando quante risposte corrette il modello ha prodotto.

Abbiamo confrontato i risultati dei nostri modelli addestrati con i modelli candidati, notando miglioramenti e aree in cui il modello poteva ancora crescere. Abbiamo utilizzato diverse GPU per eseguire il nostro addestramento, assicurandoci di poter elaborare i dati in modo efficiente.

Risultati

I risultati del nostro modello sono stati promettenti. Ha raggiunto un punteggio alto sul dataset GSM8K e ha fatto progressi soddisfacenti nella gestione del più complesso dataset MATH. Anche se le prestazioni su specifiche MCQ potrebbero essere state inferiori a quelle desiderate, sono rimaste nei limiti accettabili considerando il livello di difficoltà del compito.

Con il nostro modello quantizzato, siamo riusciti a mantenere la maggior parte dell'accuratezza del modello originale mentre lo rendevamo più efficiente. Tuttavia, la nostra implementazione di RAG non ha portato ai miglioramenti desiderati, forse a causa di come è stato utilizzato o recuperato il contesto.

Considerazioni Etiche

Il nostro progetto ha anche considerato dimensioni etiche relative alla sua implementazione. Riconosciamo la necessità di strumenti educativi accessibili a tutti, inclusi coloro che parlano lingue diverse o usano lingue dei segni. Espandere le capacità del nostro modello per gestire lingue a bassa risorsa e adattarlo per la comunità sorda è un aspetto significativo per lo sviluppo futuro.

È importante avviare discussioni sui potenziali danni o pregiudizi che potrebbero emergere dall'uso di modelli come il nostro. Abbiamo in programma di includere linee guida e metodi per ridurre gli impatti negativi garantendo che il nostro chatbot rimanga uno strumento utile per gli studenti.

Conclusione

In sintesi, abbiamo sviluppato un chatbot educativo focalizzato ad assistere gli studenti con le MCQ STEM. Il modello, basato su LLaMa-3-8B, è stato affinato per funzionare efficacemente con dataset specifici mirati a migliorare le performance nel ragionamento matematico.

I nostri risultati indicano che siamo sulla buona strada per fornire una risorsa educativa preziosa. Gli sforzi futuri si concentreranno sul migliorare l'accuratezza, accogliere una gamma più ampia di lingue, comprese le lingue dei segni, e monitorare i potenziali pregiudizi nelle risposte del modello. Il lavoro svolto dal nostro team getta le basi per un accesso ampliato alle risorse di apprendimento e per migliorare i risultati educativi per gli studenti.

Fonte originale

Titolo: LLaMa-SciQ: An Educational Chatbot for Answering Science MCQ

Estratto: Large Language Models (LLMs) often struggle with tasks requiring mathematical reasoning, particularly multiple-choice questions (MCQs). To address this issue, we developed LLaMa-SciQ, an educational chatbot designed to assist college students in solving and understanding MCQs in STEM fields. We begin by fine-tuning and aligning the models to human preferences. After comparing the performance of Mistral-7B and LLaMa-8B, we selected the latter as the base model due to its higher evaluation accuracy. To further enhance accuracy, we implement Retrieval-Augmented Generation (RAG) and apply quantization to compress the model, reducing inference time and increasing accessibility for students. For mathematical reasoning, LLaMa-SciQ achieved 74.5% accuracy on the GSM8k dataset and 30% on the MATH dataset. However, RAG does not improve performance and even reduces it, likely due to retriever issues or the model's unfamiliarity with context. Despite this, the quantized model shows only a 5% loss in performance, demonstrating significant efficiency improvements.

Autori: Marc-Antoine Allard, Matin Ansaripour, Maria Yuffa, Paul Teiletche

Ultimo aggiornamento: 2024-09-25 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2409.16779

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.16779

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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