学生が無料で使用できるCopilotは間もなくプログラミング試験で不正行為を行うツールになる
Copilot は、Microsoft、OpenAI、GitHub が共同で作成した AI プログラミング支援ツールです。 Copilot は今年初めに Visual Studio 2022 に統合されました。さらに、GitHub には、学生がこのプログラミング アーティファクトを無料で入手できる専用のキャンパス プログラムもあります。
しかし、その後、欠点が生じました。Copilot は 1 回のテストで非常に強力な能力を実証したため、プログラミング試験の不正行為ツールとして使用される可能性がありました。
マサチューセッツ大学アマースト校コンピューターサイエンス学部のエメリー・バーガー教授は、今月初めにブログ投稿で教育者に警告し、次のように述べた。プログラミング試験を受けるための自分の成果物。」
#CS 入門の学生に、反復的な Python プログラムを書くように依頼するとします。 1 から N までのすべての数値の合計。 Copilot を使用している学生は、質問ステートメントをコピーして IDE にコメントとして貼り付け、関数定義「def Output_sum(N):」を入力して Tab キーを押して残りの内容を取得するだけです (太字の部分はすべてCopilot によって生成されます)。
彼は、Copilot がすべての答えを知っているため、Copilot が従来のプログラミング演習を無意味にしてしまうのではないかと心配していました。
「私の知る限り、Copilot はすべての初級レベルのプログラミング タスクの専門トレーニングを完了しています」と Berger 氏は書いています。
Berger 氏は、次のようにも皮肉を込めて書きました。Copilot を使用している学生にとって、教育者はコースの目標を「Tab キーを押す」と表現するのと同じくらい簡単です。なぜなら、必要なのは非常に簡単な操作だけだからです。 Copilot を使用すると、コードを簡単に生成し、プログラミングに関する質問に答えることができます。
Berger 氏は、この状況の例を示しました。以下のコードの太字部分は、Copilot によって自動的に完成されます。Berger 氏は、関数名とパラメータを手動で入力するだけでした。
プログラミングは、多くのコンピューター サイエンス コース、特にコンピューター サイエンスの入門コース、レベル 1 のプログラミング入門トピックで重要な役割を果たします。数値の並べ替え、フィボナッチ数列の n 番目の要素の検索などが含まれます。こうした単純なプログラミングの質問は、Copilot にとっては難しいようです。
Berger 氏は、Copilot は Stack Overflow や他のインターネット プログラミング リソースで答えを探すのとは違うと述べました。なぜなら、後者が検索したコードの回答は教師も検索でき、教師は盗用検出器を使用して生徒が提出したコードをテストできるからです。
そして、Copilot は実際に新しい解決策を生成します。新しい解決策はあまり優れたものではありませんが、検索された回答とは十分に異なっているように見えます。教師にコードが完成したものであると誤解させないでください。
したがって、バーガー氏は、プログラミングに関連した教育方法は早急に改善する必要があると信じており、耳を塞いでこの種の「不正行為」であるふりをすることはできないと私たちに思い出させます。 「」は存在しません。
「誰もが自分のコンピュータにインストールされているこの不正行為を自制して使用しないだろうと思うなら、それは本当に不合理というか無責任です。誘惑が大きすぎます。正直に言うと、ソフトウェア開発は近い将来このようになるかもしれません。」
Berger 氏は、Copilot が役立つことを認めました。同氏は、開発者がこのソフトウェアを使いたいと思うのは当然だと述べた。
「もちろん、評価の観点から、Copilot が使用できない環境で全員にテストを受けてもらうこともできます。小学生に Copilot を使用しないでくださいと言うのと同じです」基本的な算術問題を解くときは電卓を使っていました。」
イリノイ州の彼の同僚は、彼らが使用したコンピューターは試験専用で、一部の機能がロックされていたため、学生は試験に参加していたと述べました。管理された環境、実験的。同氏は、これらの対策と口頭試験などの方法が、Copilot による悪影響の一部を軽減するのに役立つ可能性があると示唆した。
Berger 氏はまた、定型文を入力して API を実装できる機能など、Copilot にはいくつかの利点があることにも気づきました。
「これらの API の退屈な詳細を覚えることにあまり意味はないと思います。それは私たちが教えたり、焦点を当てたりすべきことではありません。これらの特性を持つ DataFrame を作成するための正確な構文を知っていますか?気にしないでください。できれば、Google や Stack Overflow でこれらの情報を見つけたり、Tab キーを押すと表示されるのは素晴らしいことだと思います。」と彼は言いました。
それでも、彼は、教育者にとって、生徒が実際に教材を実際に手に取って学習していることを確認することが重要であると考えています。これは、合計スコアを計算するときにも重要になる可能性があります。 「副操縦士」。
Copilot が学生に影響を与えているかどうかを判断するのは時期尚早かもしれない、と Berger 氏は語ります。なぜなら、このソフトウェアはまだ数か月しか一般公開されていないからです。しかし、その効果が感じられるまでに長くはかからないと彼は考えている。
「私はそれについて楽観的です」とバーガー氏は言いました、「しかし、少なくとも検討する必要があると思います。まだ多くの教育者がこのことに気づいていないと思います。」なんという革命だ。」
以上が学生が無料で使用できるCopilotは間もなくプログラミング試験で不正行為を行うツールになるの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

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