Dec, 2023
利用基于提示的技术来生成学校级问题的大型语言模型的力量
Harnessing the Power of Prompt-based Techniques for Generating
School-Level Questions using Large Language Models
TL;DR利用基于提示的技术生成描述性和推理性问题是一个具有挑战性和耗时的任务。本研究提出了一种新方法，利用基于提示的技术生成描述性和推理性问题。我们通过精选的NCERT教科书的丰富内容，创建了一个名为EduProbe的新的问题生成数据集。我们针对此数据集调查了几种基于提示的问题生成方法，并使用预训练的大型语言模型进行了微调。通过自动评估，我们发现T5（使用长提示）表现优于其他模型，但仍然低于人类基准。在人类评估标准下，TextDavinci-003通常在各种提示设置下表现更好。即使在人类评估标准下，问题生成模型也大多低于人类基准。