Examining the Robustness of Large Language Models across Language Complexity

📄 arXiv: 2501.18738v1 📥 PDF

作者: Jiayi Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-01-30

💡 一句话要点

考察大语言模型在不同语言复杂度下的鲁棒性，聚焦学生写作文本分析场景。

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

关键词: 大语言模型 鲁棒性 语言复杂度 学生模型 自我调节学习

📋 核心要点

  1. 现有学生模型依赖LLM分析学生文本，但其对不同语言复杂度的鲁棒性未知，可能影响评估的公平性。
  2. 研究核心是考察LLM在处理不同词汇、句法和语义复杂度的学生写作文本时，性能的差异。
  3. 通过实验，分析基于LLM的学生模型在检测学生自我调节学习（SRL）时的性能，并比较不同复杂度文本的影响。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLM）的进步，越来越多的学生模型利用LLM来分析学生生成的文本，以理解和评估他们的学习情况。这些学生模型通常使用预训练的LLM将文本输入向量化为嵌入，然后使用这些嵌入来训练模型，以检测感兴趣的结构的存在与否。然而，这些模型在处理不同复杂程度的语言时，其可靠性和鲁棒性如何？在学习环境中，学生可能具有不同的语言背景和不同水平的写作技能，因此检验这些模型对于不同语言复杂程度的文本的鲁棒性至关重要，以确保这些模型对不同复杂程度的文本都能同样良好地工作。一些（但有限的）研究表明，语言的使用确实会影响LLM的性能。因此，在本研究中，我们考察了几个基于LLM的学生模型在检测学生解决数学问题中的自我调节学习（SRL）方面的鲁棒性。具体来说，我们比较了这些模型在使用具有高和低词汇、句法和语义复杂度的文本时，其性能如何变化，这些复杂度由三种语言学度量来衡量。

🔬 方法详解

问题定义：该论文旨在解决大型语言模型（LLM）在处理不同语言复杂度的学生文本时，其鲁棒性问题。现有方法通常直接使用LLM进行文本向量化和特征提取，而忽略了学生语言水平差异可能带来的影响，这可能导致模型对某些语言能力较弱的学生产生偏差，从而影响学习评估的公平性。

核心思路：核心思路是通过控制学生文本的语言复杂度（词汇、句法、语义），并观察LLM在下游任务（如自我调节学习检测）中的性能变化，从而评估LLM的鲁棒性。通过比较LLM在处理高低复杂度文本时的表现差异，来判断其是否对特定语言水平的学生存在偏好。

技术框架：整体框架包括以下几个步骤：1. 收集学生解决数学问题的文本数据；2. 使用语言学指标（具体指标未在摘要中提及，未知）量化文本的词汇、句法和语义复杂度；3. 使用预训练的LLM将文本向量化为嵌入；4. 使用这些嵌入训练学生模型，用于检测学生的自我调节学习（SRL）；5. 比较模型在不同复杂度文本上的性能表现。

关键创新：该研究的关键创新在于关注了LLM在教育场景下的公平性问题，并从语言复杂度的角度出发，系统地评估了LLM的鲁棒性。以往研究较少关注LLM在处理不同语言水平文本时的表现差异，该研究填补了这一空白。

关键设计：摘要中未提供关键设计细节，例如具体的LLM选择、学生模型的结构、语言复杂度指标的具体计算方法、以及性能评估指标等。这些细节需要在论文全文中查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

摘要中未提供具体的实验结果数据。实验亮点在于考察了LLM在处理不同语言复杂度的学生文本时的性能差异，为评估LLM在教育场景下的公平性提供了依据。具体的性能数据、对比基线和提升幅度需要在论文全文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能教育系统，提升学生学习评估的公平性和个性化。通过了解LLM对不同语言复杂度的敏感性，可以设计更鲁棒的模型，减少因学生语言水平差异造成的偏差。此外，该研究也为LLM在其他自然语言处理任务中的应用提供了参考，有助于提高模型的泛化能力。

📄 摘要（原文）

With the advancement of large language models (LLMs), an increasing number of student models have leveraged LLMs to analyze textual artifacts generated by students to understand and evaluate their learning. These student models typically employ pre-trained LLMs to vectorize text inputs into embeddings and then use the embeddings to train models to detect the presence or absence of a construct of interest. However, how reliable and robust are these models at processing language with different levels of complexity? In the context of learning where students may have different language backgrounds with various levels of writing skills, it is critical to examine the robustness of such models to ensure that these models work equally well for text with varying levels of language complexity. Coincidentally, a few (but limited) research studies show that the use of language can indeed impact the performance of LLMs. As such, in the current study, we examined the robustness of several LLM-based student models that detect student self-regulated learning (SRL) in math problem-solving. Specifically, we compared how the performance of these models vary using texts with high and low lexical, syntactic, and semantic complexity measured by three linguistic measures.