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Los chatbots educativos son una herramienta prometedora para asistir el aprendizaje de los estudiantes. Sin embargo, el desarrollo de chatbots efectivos en educación ha sido un desafío, ya que rara vez se dispone de datos de alta calidad en este dominio. En este artículo, proponemos un marco para generar interacciones sintéticas profesor-estudiante basadas en un conjunto de libros de texto. Nuestros enfoques capturan un aspecto de las interacciones de aprendizaje donde estudiantes curiosos con conocimiento parcial hacen preguntas interactivamente a un profesor sobre el material del libro de texto. Destacamos varios criterios de calidad que dichos diálogos deberían cumplir y comparamos varios métodos basados en prompting o en fine-tuning de modelos grandes de lenguaje. Usamos diálogos sintéticos para entrenar chatbots educativos y mostramos los beneficios de un fine-tuning adicional en diferentes dominios educativos. Sin embargo, la evaluación humana muestra que nuestro mejor método de síntesis de datos aún presenta alucinaciones y tiende a reiterar información de conversaciones previas. Nuestros hallazgos ofrecen ideas para futuros esfuerzos en sintetizar datos conversacionales que logren un balance entre cantidad y calidad. Pondremos nuestro código y datos como código abierto.
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Junling Wang
Jakub Mačina
Nico Daheim
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Wang et al. (Tue,) estudiaron esta cuestión.
www.synapsesocial.com/papers/68e75b28b6db6435876d261e — DOI: https://doi.org/10.48550/arxiv.2403.03307