大規模言語モデルにおける発散的・収束的思考を用いた創造的な問題生成の改善

この論文は、LLMの重要な制限事項、つまり均質な出力を生成し、生成された教育資料の多様性を妨げる傾向に対処しています。創造性理論に触発された提案されたCreativeDCメソッドは、LLMを発散的思考と収束的思考の段階を明示的に誘導することにより、有望な解決策を提供します。多様なメトリクスとスケーリング分析による評価は、多様性と新規性を高めながら、有用性を維持するための方法の有効性について強力な証拠を提供します。これは、LLMを活用して魅力的で多様な学習リソースを作成しようとしている教育者にとって重要です。

• •LLMはしばしば類似の出力を生成し、生成された教育コンテンツの多様性を制限します。
• •2段階のプロンプト方法であるCreativeDCは、発散的思考と収束的思考を組み込むことでこれに対処します。
• •この方法は、生成された問題の多様性と新規性を大幅に向上させながら、有用性を維持します。
• •スケーリング分析は、CreativeDCがより多くの効果的な数の異なる問題を生成することを示しています。