基于大語言模型微調(diào)的主觀題自動(dòng)評(píng)分研究

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[摘 要] 隨著大語言模型技術(shù)的發(fā)展，基于Decoder-Only的預(yù)訓(xùn)練模型因其強(qiáng)大的語言理解能力和增強(qiáng)的文本生成能力，為主觀題自動(dòng)評(píng)分研究帶來了新的思路。通過數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理，將主觀題評(píng)分任務(wù)劃分為4個(gè)子任務(wù)：評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)解析、學(xué)生作答評(píng)分、總結(jié)得分和總得分。通過人工標(biāo)注的方式構(gòu)建1000條高質(zhì)量的主觀題自動(dòng)評(píng)分微調(diào)數(shù)據(jù)和100條測(cè)試數(shù)據(jù)。（剩余18906字）