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生成模型在小学科学难度调控中的应用
前言
知识增强语言模型是在传统的自然语言处理模型基础上,融合了外部知识库和背景信息的一类模型。它不仅依赖大量的文本数据进行训练,还能通过集成专家知识、学科内容及逻辑推理规则等外部知识,提升模型的理解和生成能力。相比于普通语言模型,知识增强语言模型能够生成更加精准、丰富和符合实际应用场景的语言输出,特别是在处理需要深度知识背景和推理能力的任务时表现更为突出。
传统的测试题往往是统一的,难以针对每个学生的学习进度和需求进行有效的调整。而基于知识增强语言模型的智能测试题生成系统能够实时获取学生的学习数据,通过分析学
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