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DiVERT: 使用代表文本的变量错误生成干扰项的数学多项选择题
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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
本文介绍了一种利用DiVERT方法学习数学多项选择题错误选项背后可解释的表示的新方法。实验证明，尽管使用了拥有7B参数的开源大型语言模型作为基础，DiVERT在下游错误选项生成中表现优于使用GPT-4o的最先进方法。人工评估也发现，DiVERT生成的错误标签与人工撰写的标签具有相当的质量。
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关键要点
- 本文介绍了一种利用DiVERT方法学习数学多项选择题错误选项背后可解释的表示的新方法。
- DiVERT使用了拥有7B参数的开源大型语言模型作为基础。
- DiVERT在下游错误选项生成中表现优于使用GPT-4o的最先进方法。
- 人工评估发现，DiVERT生成的错误标签与人工撰写的标签具有相当的质量。
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