本技术提供一种基于大模型的考试试题生成方法,属于人才考试测评领域。首先,从自有的考试数据库采集并预处理相关的题目信息和素材文本,构建高质量数据集;然后,构建基于Transformer自回归的命题大模型;其次,基于所构建的命题大模型制作训练数据集并对该模型进行微调训练;再次,将训练好的命题大模型部署在后台,实现自主生成适合测评考生的试题;最后,针对考试专家对命题大模型输出题目及其答案的人工反馈,进一步优化模型,实现闭环训练。经过以上步骤,该模型能根据题目要求实现高效、准确、客观的生成考试试题,提升人才评价智能化水平。
背景技术
基于考生的知识掌握情况、学习进度、能力水平等生成考试试题,能够精准地评估每位考生的学习状态,减少因试题难度与学生实际能力不匹配而产生的误差,有助于培训机构了解每个考生的强项与弱项,从而调整教学策略,提供更加有针对性的辅导;同时对于评估考生的学习成效、预测学习潜力以及制定个性化培训计划具有重要意义。
因此,本发明提出了一种基于大模型的考试试题生成方法,可以根据考生类别和考生对知识的掌握情况生成考试试题。
实现思路