Few-Shot学習を用いた未見の設問に対する手書き答案の採点

本稿ではFew-Shot学習を用い、学習時に未見の問題に対する日本語手書き答案の採点について検証した。手書き答案を人手及び自動のいずれかで書き起こしした解答データを、LLMに模範解答とのペアとして与えてFew-Shot学習を行い、類似度ベースで採点を行わせた。Few-Shot事例データには採点対象とは異なる設問に対する解答ペアを使用した。多くの場合で採点性能がZero-Shot学習時よりも向上し、Zero-Shot学習とFine-Tuningを行った場合の中間の性能を示すことが分かった。また、ノイズを含む自動書き起こし答案の採点には、Fine-Tuningを行った場合と比較してFew-Shot学習の性能は不十分であることが分かった。さらに、条件を変えていくつかの実験を行い、複数の知見が得られた。