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MCQG-SRefine：带有迭代自我批评、修正和比较反馈的多选题生成与评估
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出MCQG-SRefine框架，通过专家提示和自我修正，提升大型语言模型生成专业领域多选题的质量和难度，并用LLM自动评估替代人工评估。
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关键要点
- 本研究提出MCQG-SRefine框架，旨在提升大型语言模型生成专业领域多选题的质量和难度。
- 当前大型语言模型在生成多选题时面临知识滞后和质量不足的问题。
- MCQG-SRefine框架结合专家驱动的提示工程与自我批评和修正反馈。
- 该方法显著提升了多选题的质量与难度。
- 引入依赖LLM的自动评估指标，取代复杂而昂贵的人工评估过程。
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