На сегодняшний день одной из актуальных задач в области NLP является разработка методов автоматической генерации тестовых заданий с выбором правильного ответа. Полученные решения помогут облегчить работу составителей вопросов и сократить количество необходимых знаний/опыта для получения заданий по конкретной предметной области. В данной работе рассматривается применение дообученных языковых моделей (GPT3 и T5) для задачи генерации грамматически верных и близких к контексту вопроса неправильных вариантов ответа: дистракторов. Рассматривается несколько подходов по дообучению (Fine-tune) используемых моделей и проводится анализ их качества.
Меньщиков М.А. Анализ дообученных языковых моделей для задачи генерации дистракторов // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2023]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/10396