解密大型语言模型:构建智能教材和脱敏系统

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解密大型语言模型:构建智能教材和脱敏系统

目录

  1. 什么是语言模型?
  2. 使用语言模型构建教育工具
  3. 限制于Transformer模型
  4. 使用自定义模型克服限制
  5. 构建智能教材的ITEL项目
  6. 第一个训练模型:摘要评分系统
  7. 第二个训练模型:关键词抽取系统
  8. 第三个训练模型:学生写作脱敏系统
  9. 在Hugging Face Spaces上演示Pillow
  10. 开发的系列开源资源

什么是语言模型?

语言模型是一种根据过去出现的单词的历史信息来为单词分配概率的系统。最优秀的语言模型之一是Transformer,一种基于神经网络结构的模型。然而,Transformer模型也存在一些限制,比如可能存在偏见、难以解释以及训练成本高等问题。为了克服这些限制,我们可以通过自定义模型的微调来改进。

使用语言模型构建教育工具

我们在AI allo中使用大型语言模型来构建教育工具。这些工具可帮助学习者更好地掌握知识。我们的项目名为ITEL,旨在开发增强终身学习的智能教材框架。在ITEL中,学习者在每个章节结束时撰写摘要以展示他们所学的知识,然后我们的AI模型会评估这些摘要并提供反馈。

限制于Transformer模型

虽然Transformer模型是一种强大的语言模型,但它也存在一些限制。首先,由于模型的训练数据可能存在偏见,因此生成的结果也可能带有偏见。其次,Transformer模型的解释性较差,难以理解其内部的决策过程。此外,Transformer模型的预训练成本较高。

使用自定义模型克服限制

为了克服Transformer模型的限制,我们可以通过微调自定义模型来改进。微调模型的过程包括三个步骤。首先,我们需要收集目标领域的标记化训练数据。接下来,我们使用专门的计算机对模型进行训练。最后,我们在数据集的保留部分上评估模型的性能。

构建智能教材的ITEL项目

ITEL项目的目标是开发智能教材框架,帮助学习者更好地理解所学内容。我们的第一个微调模型是一个摘要评分系统。训练这个模型时,我们使用了一组包含4000个已评分内容和措辞的摘要数据集。这个模型可以将文本进行分类,并输出评分结果。

第一个训练模型:摘要评分系统

我们的摘要评分系统使用了LongFormer,一个基于Transformer的大型预训练语言模型。它使用稀疏注意力机制来处理更长的序列。在微调后,我们的模型可以解释79%的内容得分方差和66%的措辞得分方差。这使我们能够为学习者提供有意义的反馈。

第二个训练模型:关键词抽取系统

我们的第二个微调模型旨在从教材章节中提取关键词,以提供更好的反馈。训练数据来自OpenStacks,一个在线数字教材集合,其中的教材已经标注了关键词。我们的训练数据包含50本教材,涵盖了超过27000个关键词。这个模型属于令牌分类任务,对每个令牌进行标记,指示其是否是关键词的一部分。

第三个训练模型:学生写作脱敏系统

我们的最后一个微调模型是为了开发一个自动的学生写作脱敏系统。我们称之为Pillow。Pillow的工作原理是标记识别信息,然后对其进行模糊处理。学生姓名是学生写作中最常见的身份信息之一,也是最难进行注释的。为了解决这个问题,我们收集了来自大规模在线课程的6000篇学生文章,并对其中的学生姓名进行了注释。我们的模型在长文本处理方面使用了LongFormer,并使用Spacey库进行训练。在测试集上,我们的模型准确率达到了84%,而其他未经过教育数据训练的脱敏系统则无法取得如此显著的改进。

在Hugging Face Spaces上演示Pillow

您可以在Hugging Face Spaces上找到Pillow的演示。您只需输入一段文本,即可看到这段文本经过隐藏和模糊处理后的脱敏结果。Pillow使用了各种策略来保护个人隐私。

开发的系列开源资源

我们的所有工作都是开源的。您可以在GitHub上找到我们的研究代码,并在Hugging Face上找到我们的模型。


FAQ:

Q: I am new to language models. Can you explain what they are? A: Language models are systems that assign probabilities to words based on a given history of words. They are useful for various NLP tasks, including text generation, translation, and sentiment analysis.

Q: How do you overcome the limitations of Transformer models? A: Transformer models can be biased, difficult to interpret, and expensive to pre-train. To overcome these limitations, we fine-tune our own custom models on specialized training data in the target domain.

Q: Can you explain the ITEL project in more detail? A: The ITEL project aims to develop intelligent textbooks for enhanced lifelong learning. It utilizes AI models to score summaries written by students, extract key phrases, and develop a system for de-identifying student writing.

Q: Where can I try out the Pillow system? A: You can try out the Pillow system on Hugging Face Spaces. It allows you to input text and see how it would be anonymized using different obfuscation strategies.

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