Adapting Large Language Models for Education: Foundational Capabilities, Potentials, and Challenges

本文是LLM系列文章，针对《Adapting Large Language Models for Education: Foundational Capabilities, Potentials, and Challenges》的翻译。

摘要

在线教育平台利用互联网分发教育资源，试图提供方便的教育，但往往无法与学生进行实时沟通。由于解决学生在整个学习过程中遇到的各种障碍的挑战，他们往往难以提供个性化的教育资源。最近，大型语言模型（LLM）的出现，如ChatGPT，为通过理解个人请求来解决这个问题提供了可能性。尽管LLM在各个领域都取得了成功，但创建一个基于LLM的教育系统对于所需的广泛教育技能来说仍然具有挑战性。本文回顾了最近出现的与教育能力相关的LLM研究，包括数学、写作、编程、推理和基于知识的问答，旨在探索其在构建下一代智能教育系统中的潜力。基于当前的发展现状，我们进一步概述了基于LLM的教育系统的两种方法：统一方法和专家混合方法。最后，我们探讨了挑战和未来的方向，为LLM适应教育提供了新的研究机会和视角。

1 引言

2 基础能力

3 基于LLM教育体系的潜力

4 未来的方向

5 结论

在本文中，我们概述了基于LLM的教育系统的发展。我们首先回顾了LLM教育相关能力的重要发展。然后，我们分析了它的潜力，并提出了两种不同的方法来构建这样一个系统。我们还强调了未来值得研究的方向。我