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使用生成大语言模型（LLM）自动问答生成

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使用生成大语言模型（LLM）自动问答生成

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在教育领域，学生评估与传授知识具有同等的意义。要进行评估，学生通常需要仔细研究基于文本的学术评估方法。教师需要提出各种各样的问题，这些问题需要公平，让所有学生证明他们对特定主题的适当性。这可能会非常具有挑战性，因为它们可能需要手动浏览几种不同的演讲材料。我们的目标是通过使用微调生成的LLM实现自动质疑答案（AQAG）来使整个过程变得更加容易。用于量身定制讲师的首选问题样式（MCQ，conteptual或事实问题），正在使用及时工程（PE）。在这项研究中，我们建议在NLP中利用无监督的学习方法，主要关注英语。这种方法赋予基本元路2-7B模型，将种族数据集集成为微调过程的培训数据。创建一个定制模型，该模型将为从事基于文本评估的教育者，指导者和个人提供有效的解决方案。可靠，有效的工具来产生问答，可以释放宝贵的时间和资源，从而简化其评估过程。

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