Know Your Audience: Do LLMs Adapt to Different Age and Education Levels?

📄 arXiv: 2312.02065v1 📥 PDF

作者: Donya Rooein, Amanda Cercas Curry, Dirk Hovy

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-04

💡 一句话要点

评估LLM在不同年龄和教育水平下的文本适应性，揭示其在教育场景应用的局限性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 可读性评估 文本适应性 教育应用 年龄分层

📋 核心要点

  1. 现有LLM在教育场景中，难以根据不同年龄和教育水平的用户调整文本，导致理解困难。
  2. 该研究通过评估LLM生成文本的可读性，分析其对不同受众的适应能力，揭示其局限性。
  3. 实验结果表明，当前LLM在适应不同受众方面表现不佳，限制了其在教育领域的应用潜力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)为文本适应性提供了新的可能性，使其能够针对不同的受众及其阅读需求进行调整。本文评估了四个最先进的LLM（商业和开源）在被提示针对不同年龄组和教育水平时，生成科学问题答案的可读性。通过将生成的回复的可读性分数与每个年龄和教育组的建议理解水平进行比较，评估了LLM对不同受众的适应性。研究发现，不同LLM答案的可读性存在很大差异。结果表明，LLM答案需要更好地适应目标受众的人口统计特征，才能更易于理解。强调了在教育环境中增强LLM适应性的重要性，以适应不同的年龄和教育水平。总体而言，当前的LLM具有设定的可读性范围，即使在提示下也无法很好地适应不同的受众，这限制了它们在教育方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估大型语言模型（LLMs）在生成针对不同年龄和教育水平受众的文本时的适应性。现有方法缺乏对LLM在教育场景下文本适应性的系统评估，导致LLM在教育应用中难以有效服务于不同需求的学习者。

核心思路：论文的核心思路是通过提示LLM生成针对不同年龄和教育水平的科学问题答案，然后评估这些答案的可读性，并将其与目标受众的建议理解水平进行比较。通过这种方式，量化LLM在文本适应性方面的表现。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤： 1. 选择四个代表性的LLM（包括商业和开源模型）。 2. 设计科学问题作为输入提示。 3. 针对每个LLM，提示其生成针对不同年龄组和教育水平的答案。 4. 使用可读性评估指标（如Flesch Reading Ease, Flesch-Kincaid Grade Level等）评估生成答案的可读性。 5. 将生成答案的可读性分数与目标受众的建议理解水平进行比较，分析LLM的适应性表现。

关键创新：该研究的关键创新在于其系统性地评估了LLM在文本适应性方面的能力，并将其应用于教育场景。通过量化LLM生成文本的可读性，揭示了现有LLM在适应不同受众方面的局限性，为未来LLM在教育领域的改进提供了依据。

关键设计：研究中关键的设计包括： 1. 选择具有代表性的LLM，以覆盖不同类型的模型。 2. 使用标准的可读性评估指标，以确保评估结果的客观性和可比性。 3. 将生成答案的可读性分数与目标受众的建议理解水平进行比较，以量化LLM的适应性表现。 4. 针对不同年龄组和教育水平设计提示，以模拟真实的教育场景。

📊 实验亮点

研究发现，不同LLM在生成针对不同年龄和教育水平的答案时，可读性存在显著差异。即使在被明确提示的情况下，LLM也难以有效地调整文本以适应目标受众的理解水平。实验结果表明，现有LLM在文本适应性方面存在局限性，需要进一步改进。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于教育领域，指导LLM的开发和应用，使其更好地适应不同年龄和教育水平的学习者。通过改进LLM的文本适应性，可以提高教育资源的个性化程度，提升学习效果。此外，该研究方法也可推广到其他领域，评估LLM在不同场景下的文本生成能力。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) offer a range of new possibilities, including adapting the text to different audiences and their reading needs. But how well do they adapt? We evaluate the readability of answers generated by four state-of-the-art LLMs (commercial and open-source) to science questions when prompted to target different age groups and education levels. To assess the adaptability of LLMs to diverse audiences, we compare the readability scores of the generated responses against the recommended comprehension level of each age and education group. We find large variations in the readability of the answers by different LLMs. Our results suggest LLM answers need to be better adapted to the intended audience demographics to be more comprehensible. They underline the importance of enhancing the adaptability of LLMs in education settings to cater to diverse age and education levels. Overall, current LLMs have set readability ranges and do not adapt well to different audiences, even when prompted. That limits their potential for educational purposes.