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INTERACT: Enabling Interactive Question-Driven Learning in Large Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出INTERACT方法，通过学生与教师的对话实现互动式问题驱动学习，显著提升大语言模型性能，最高可提高25%。
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关键要点
- 本研究提出INTERACT方法，通过学生与教师的对话实现互动式问题驱动学习。
- 该方法显著提升大语言模型性能，最高可提高25%。
- 研究解决了大语言模型在学习过程中的被动吸收问题。
- 实验表明INTERACT方法在多种场景中有效，能在较少的对话轮次中使新模型达到静态学习基线水平。
- 展示了问题驱动学习的潜力和适应性。
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