大規模言語モデルの比較を用いた、正解データなしでの問題の難易度推定

この記事は、大規模言語モデル（LLM）を使用して問題の難易度を評価する新しい方法を研究した論文について説明しています。その核心は、事前に定義された正解（グラウンドトゥルース）がなくても、特定の課題に対するさまざまなLLMのパフォーマンスを比較することです。このアプローチは、グラウンドトゥルースの取得が困難または高価なさまざまなアプリケーションで役立つ可能性があります。

• •正解データに依存せずに問題の難易度を推定することに焦点を当てています。
• •さまざまな大規模言語モデル間の比較を利用しています。
• •正解データが入手できない、または取得にコストがかかるシナリオで役立つ可能性があります。