Aprimorando Modelos de Linguagem de Grande Escala com o Método Socrático para o Ensino de Matemática Conversacional

Com a introdução de modelos de linguagem de grande escala (LLMs), o raciocínio matemático automático teve um sucesso tremendo. No entanto, os métodos atuais se concentram principalmente em fornecer soluções ou em usar técnicas como o Cadeia de Pensamento para melhorar a precisão na resolução de problemas. Neste artigo, focamos em melhorar a capacidade do ensino de matemática por meio de um LLM baseado no ensino socrático (SocraticLLM), que guia os aprendizes em direção a um pensamento profundo com clareza e autodescoberta através da conversa. Coletamos e liberamos um conjunto de dados de ensino matemático de alta qualidade, chamado SocraticMATH, que fornece conversas no estilo socrático sobre problemas com conhecimento adicional. Também propomos um LLM aprimorado por conhecimento como uma forte linha de base para gerar respostas confiáveis com revisão, orientação/heurística, retificação e sumarização. Resultados experimentais mostram as grandes vantagens do SocraticLLM ao compará-lo com vários modelos generativos fortes. Os códigos e conjuntos de dados estão disponíveis em https://github.com/ECNU-ICALK/SocraticMath.