EduChat: A Large-Scale Language Model-based Chatbot System for Intelligent Education

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作者
Yuhao Dan,Zhikai Lei,Yiyang Gu,Yongbo Li,Jianghao Yin,Jiaju Lin,L.X. Ye,Zhiyan Tie,Yougen Zhou,Yilei Wang,Aimin Zhou,Ze Zhou,Chen Qin,Jie Zhou,Liang He,Xipeng Qiu
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:12
标识
DOI:10.48550/arxiv.2308.02773
摘要

EduChat (https://www.educhat.top/) is a large-scale language model (LLM)-based chatbot system in the education domain. Its goal is to support personalized, fair, and compassionate intelligent education, serving teachers, students, and parents. Guided by theories from psychology and education, it further strengthens educational functions such as open question answering, essay assessment, Socratic teaching, and emotional support based on the existing basic LLMs. Particularly, we learn domain-specific knowledge by pre-training on the educational corpus and stimulate various skills with tool use by fine-tuning on designed system prompts and instructions. Currently, EduChat is available online as an open-source project, with its code, data, and model parameters available on platforms (e.g., GitHub https://github.com/icalk-nlp/EduChat, Hugging Face https://huggingface.co/ecnu-icalk ). We also prepare a demonstration of its capabilities online (https://vimeo.com/851004454). This initiative aims to promote research and applications of LLMs for intelligent education.
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