摘要

本文介绍了一种基于语言模型的问题与选项生成（QOG）方法，旨在从给定的上下文中生成问题-选项对。QOG在多个领域有广泛应用，包括模型微调、信息检索和教育辅助工具。论文通过三种不同的方法（Pipeline QOG、Multitask QOG和End2end QOG）来实现这一目标，并展示了End2end QOG在计算效率和稳定性方面的优越性。此外，论文还引入了GPT-4作为评估工具，以确保生成的问题-选项对符合人类评估标准。

原理

QOG模型的工作原理基于序列到序列语言模型的微调。Pipeline QOG方法将任务分解为答案提取、问题生成和干扰项生成三个子任务，每个子任务由独立的模型处理。Multitask QOG则使用一个共享模型同时训练这三个子任务，而End2end QOG直接通过端到端的序列到序列学习生成问题-选项对。这些方法的核心在于利用语言模型的生成能力，通过上下文信息和预定义的格式来生成高质量的问题和选项。

流程

QOG的工作流程首先从给定的上下文中提取答案，然后基于这些答案生成问题，并设计相关的干扰项。例如，在处理关于“朋友”的上下文时，模型会生成问题“谁在你遇到麻烦时帮助你？”和选项“朋友”、“陌生人”、“竞争对手”等。End2end QOG方法通过单一模型直接从上下文生成完整的问题-选项对，简化了流程并提高了效率。

应用

QOG模型的应用前景广泛，包括但不限于教育领域的自动多选题生成、信息检索系统的增强以及大型语言模型的微调。随着技术的进一步发展，QOG有望在更多领域提供定制化和高效的文本理解和生成解决方案。