论文翻译:Large Language Models for Education: A Survey

目录

  • 大型语言模型在教育领域的应用:一项综述
    • 摘要
    • 1 引言
    • 2. 教育中的LLM特征
      • 2.1. LLMs的特征
      • 2.2 教育的特征
        • 2.2.1 教育发展过程 低进入门槛。
        • 2.2.2. 对教师的影响
        • 2.2.3 教育挑战
      • 2.3 LLMEdu的特征
        • 2.3.1 "LLMs + 教育"的具体体现
        • 2.3.2 "LLMs + 教育"的影响
    • 3 如何逐步将LLMs整合到教育中
      • 3.1 教育领域采用LLMs的原因
      • 3.2 融合策略
    • 4 LLMEdu的关键技术
    • 5 LLMEdu的实施
      • 5.1 由LLMs赋能的教育
      • 5.2 数学中的LLMs
    • 6 问题与挑战
      • 6.1 主要问题
      • 6.2 主要挑战
    • 7 结论

https://arxiv.org/abs/2405.13001v1

大型语言模型在教育领域的应用:一项综述

摘要

人工智能(AI)对传统教育产生了深远的影响。近年来,大型语言模型(LLMs)已经被越来越多地应用于各种场景,例如自然语言处理、计算机视觉、语音识别和自动驾驶。LLMs也被应用于包括推荐、金融、政府、教育、法律事务以及金融等多个领域。作为强大的辅助工具,LLMs融合了深度学习、预训练、微调和强化学习等多种技术。将LLMs用于智能教育(LLMEdu)已经成为全球各国的重要战略方向。虽然LLMs在提高教学质量、改变教育模式和调整教师角色方面展现出巨大潜力,但这些技术仍然面临若干挑战。在本文中,我们对LLMEdu进行了系统性回顾,重点关注当前技术、挑战和未来发展。我们首先总结LLMEdu的现状,然后介绍LLMs和教育的特点,以及将LLMs整合到教育中的优势。我们还回顾了将LLMs整合到教育行业的进程,以及相关技术的介绍。最后,我们讨论了LLMEdu面临的挑战和问题,以及LLMEdu未来优化的前景。

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