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赋能人工智能教学的问答数据集、微调大模型系统及优化研究
目录
赋能人工智能教学的问答数据集、微调大模型系统及优化研究(1)
内容描述................................................4
1.1研究背景...............................................4
1.2研究目的与意义.........................................5
1.3研究内容与方法.........................................6
赋能人工智能教学的问答数据集构建........................7
2.1数据集来源与采集.......................................8
2.2数据预处理与清洗.......................................8
2.3数据标注与分类.........................................9
2.4数据集评估与优化......................................10
微调大模型系统研究.....................................10
3.1大模型概述............................................11
3.2微调策略与算法........................................12
3.3模型优化与调参........................................12
3.4模型性能评估与对比....................................13
优化研究...............................................14
4.1教学效果评估指标......................................15
4.2优化目标与方法........................................16
4.3优化过程与结果分析....................................17
4.4优化方案的实施与反馈..................................18
实验设计与实施.........................................19
5.1实验环境与工具........................................19
5.2实验方案设计..........................................20
5.3实验结果分析..........................................21
5.4实验结论与讨论........................................22
案例分析与实践.........................................22
6.1案例背景介绍..........................................23
6.2案例实施过程..........................................24
6.3案例效果评估..........................................24
6.4案例总结与启示........................................25
结论与展望.............................................26
7.1研究成果总结..........................................27
7.2研究局限与不足........................................27
7.3未来研究方向与展望....................................29
赋能人工智能教学的问答数据集、微调大模型系统及优化研究(2)
内容概述...............................................29
1.1研究背景..............................................30
1.2研究目的与意义.............................
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