Роль языковых моделей в образовании
Аннотация
В статье проводится исследование языковых моделей, их структуры и функционирования, а также их значительного влияния на образовательную систему. Внимание уделено различным типам языковых моделей, включая нейронные сети и алгоритмы машинного обучения, которые используются для обработки и генерации естественного языка. Рассматриваются практические аспекты внедрения языковых моделей в образовательные процессы, такие как автоматическое составление учебных материалов, поддержка учебного процесса и оценка знаний учащихся. Особое внимание уделено преимуществам и вызовам, связанным с использованием этих технологий в образовательных учреждениях, а также их потенциалу для персонализации и улучшения качества образования. В заключении обсуждаются перспективы дальнейшего развития языковых моделей и их возможное влияние на будущее образования.
Об авторах
Список литературы
Юрафски, Д., & Мартин, Дж. Х. (2021). Обработка речи и языка (3-е изд.). Пирсон.
Гойял, П., Пандей, С., & Джайн, К. (2018). Глубокое обучение для обработки естественного языка. Apress.
Бурстейн, Дж., Марку, Д., & Найт, К. (2003). "Автоматическая оценка эссе: междисциплинарный подход". В Трудах конференции по технологиям обработки человеческого языка и эмпирическим методам в обработке естественного языка 2003 года. Ассоциация компьютерной лингвистики.
Се, Х., Шарма, В., & Се, Х. (2019). "Роль искусственного интеллекта в образовании: текущее состояние и перспективы". Международный журнал передовых технологий в обучении (iJET), 14(17), 26-35.
Тетро, Дж., Бурстейн, Дж., & Ликок, К. (2014). "Обработка естественного языка для образования: основы". В Трудах конференции по эмпирическим методам в обработке естественного языка (EMNLP) 2014 года. Ассоциация компьютерной лингвистики.
Kaplan, J., McCandlish, S., Henighan, T., Brown, T. B., Chess, B., Child, R., … & Amodei, D. (2020). Scaling laws for neural language models. arXiv preprint arXiv:2001.08361.
Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J. D., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in neural information processing systems, 33, 1877-1901.