Problem of cheating with neural networks in language learning

Problem of cheating with neural networks in language learning

Bibliographic Details
Parent link:Кобенко, Ю. В. (лингвист ; 1977-). Язык. Общество. Образование: сборник научных трудов IV Международной научно-практической конференции «Лингвистические и культурологические аспекты современного инженерного образования» памяти кандидата педагогических наук, доцента Н.А. Качалова, Томск, 15-17 ноября 2023 г.. С. 141-148.— .— Томск: Изд-во ТПУ, 2023.— conference_tpu-2023-C85_V2.pdf
Main Author: Зайда А. В.
Corporate Author: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Школа базовой инженерной подготовки Отделение иностранных языков
Other Authors: Согуляк Я. А. (727), Аксёнова Н. В. Наталия Валерьевна
Summary:This study explores the performance of commercially available large language models in common language learning tasks. Structure and working principles of neural networks were considered to hypothesize which tasks would perform better. Experiments were conducted to verify the assumptions. Several variants of task adaptations were compared in tests to discover the most resistant to cheating
Текстовый файл
Published: 2023
Series:Актуальные векторы исследований и подходы в современной лингвистике
Subjects:
электронный ресурс
труды учёных ТПУ
language learning
cheating
large language models
task evaluation
task adaptation
Online Access:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/77924
Format: Electronic Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=671978

MARC

LEADER 00000naa2a2200000 4500
001 671978
005 20240405115146.0
090 |a 671978 
100 |a 20240403d2023 k||y0rusy50 ba 
101 0 |a eng 
102 |a RU 
135 |a drcn ---uucaa 
200 1 |a Problem of cheating with neural networks in language learning  |f А. В. Зайда, Я. А. Согуляк  |g науч. рук. Н. В. Аксёнова ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет 
225 |a Актуальные векторы исследований и подходы в современной лингвистике 
320 |a Литература: с. 148 
330 |a This study explores the performance of commercially available large language models in common language learning tasks. Structure and working principles of neural networks were considered to hypothesize which tasks would perform better. Experiments were conducted to verify the assumptions. Several variants of task adaptations were compared in tests to discover the most resistant to cheating 
336 |a Текстовый файл 
463 0 |0 670681  |t Язык. Общество. Образование  |o сборник научных трудов IV Международной научно-практической конференции «Лингвистические и культурологические аспекты современного инженерного образования» памяти кандидата педагогических наук, доцента Н.А. Качалова, Томск, 15-17 ноября 2023 г.  |v С. 141-148  |d 2023  |9 670681  |a Кобенко, Ю. В. (лингвист ; 1977-)  |c Томск  |n Изд-во ТПУ  |p 1 файл (6,11 Мб, 273 с.)  |u conference_tpu-2023-C85_V2.pdf 
610 1 |a электронный ресурс 
610 1 |a труды учёных ТПУ 
610 1 |a language learning 
610 1 |a cheating 
610 1 |a large language models 
610 1 |a task evaluation 
610 1 |a task adaptation 
700 1 |a Зайда  |b А. В. 
701 1 |a Согуляк  |b Я. А.  
702 1 |a Аксёнова  |b Н. В.  |c лингвист  |c доцент Томского политехнического университета, кандидат филологических наук  |f 1979-  |g Наталия Валерьевна  |4 727 
712 0 2 |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет  |b Школа базовой инженерной подготовки  |b Отделение иностранных языков  |3 (RuTPU)RU\TPU\col\23510  |9 28326 
801 2 |a RU  |b 63413507  |c 20240402  |g RCR 
856 4 |u http://earchive.tpu.ru/handle/11683/77924  |z http://earchive.tpu.ru/handle/11683/77924 
942 |c CF 

Similar Items