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🚀 快速阅读
- 教学方式：采用苏格拉底式提问，引导学生主动思考和解决问题。
- 个性化教学：根据学生认知状态提供个性化辅导，模拟真实教学场景。
- 多轮对话：基于多轮教学对话数据集，逐步引导学生解决问题。
正文（附运行示例）
SocraticLM 是什么
SocraticLM 是由中国科学技术大学和科大讯飞联合开发的苏格拉底式教学大模型。该模型通过“Thought-Provoking”教学范式，模拟苏格拉底式的提问方式，引导学生主动思考和解决问题。SocraticLM 在名为 SocraTeach 的数据集上进行了微调，该数据集包含 35,000 个精心设计的多轮教学对话，模拟了真实的教学场景。
实验结果表明，SocraticLM 在教学性能上显著优于 GPT-4，总体质量提升了 12%。模型还配备了一个包含五个教学维度的综合评估系统，用于全面评估大型语言模型的教学质量。SocraticLM 的开发不仅提升了教学效果，也为教育技术的发展提供了新的思路。
SocraticLM 的主要功能
- 苏格拉底式教学：通过提问引导学生主动思考和解决问题，鼓励学生表达自己的想法，挑战假设，并独立思考。
- 个性化教学：根据不同学生的认知状态和反应类型提供个性化的教学指导，识别学生的不同需求并提供相应的教学策略。
- 多轮对话能力：基于 SocraTeach 数据集进行微调，能够与学生进行多轮对话，逐步引导学生解决问题。
- 综合评估系统：配备五个教学维度的评估系统，包括问题引导能力、概念理解能力、解释能力等，全面评估教学质量。
SocraticLM 的技术原理
- 多智能体交互流程：采用“教导主任-教师-学生”的多智能体交互流程，教导主任监督和优化教师的教学指令，教师生成苏格拉底式的教学指令。
- 步骤级引导问题分解：将复杂的教学过程拆分成多个步骤，并在每个步骤中生成相应的引导问题，确保教学过程的逻辑性和一致性。
如何运行 SocraticLM
1. 环境准备
首先，确保你的环境满足以下要求：
- 操作系统：CentOS Linux release 7.7.1908
- CPU：15 vCPU Intel(R) Xeon(R) Platinum 8358P CPU @ 2.60GHz
- GPU：NVIDIA RTX 3090 GPUs
- CUDA：12.1
安装所需的依赖：
pip install -r requirements.txt
2. 数据预处理
将 SocraTeach 数据集分割为训练集、验证集和测试集：
cd codes
python data_preprocess.py --path ../data/SocraTeach_multi.json --split_fold ../data/data_split
3. 运行训练代码
使用以下命令进行模型训练：
cd codes
bash train_chat.sh
4. 运行评估代码
选择评估任务并运行评估代码：
cd codes
bash single_evaluate.sh
资源
- 项目官网：https://github.com/Ljyustc/SocraticLM
- GitHub 仓库：https://github.com/Ljyustc/SocraticLM
- 技术论文：https://openreview.net/pdf?id=qkoZgJhxsA
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