基于大语言模型的教育问答系统研究

基于大语言模型在教育问答系统的应用,探讨其在教育领域的优化方案。近年来,基于预训练模型的方法在自然语言处理领域受到广泛关注。大语言模型作为一种预训练的语言生成模型,在降低教育问答系统开发成本、提高准确性方面具备潜力。从大语言模型在教育问答系统的实际应用、对教育领域的影响以及优化方案三个方面展开深入分析。在教育领域实际应用方面,考察多轮问答效果、无样本(少样本)学习以及多模态问题处理,并对其进行定量分析。同时,探讨基于硬提示的方案,旨在提升大语言模型在教育问答系统中的性能和应用范围。通过对其优势和问题的综合分析,为教育领域的智能化教学提供了实质性的参考和指导。

多目标决策方案评价的神经网络模型研究

针对一类无样本可以学习的新领域,提出了一种基于多目标理想方案的神经网络评价模型和学习方法,这为神经网络的进一步应用开辟了一条新的途径。