О чём урок
Этот notebook демонстрирует, как использовать LearnLM, экспериментальную модель, ориентированную на конкретные задачи и обученную в соответствии с принципами педагогики, для создания различных ИИ-репетиторских систем. Ключ к управлению возможностями LearnLM заключается в разработке эффективных системных инструкций для сценариев обучения и преподавания. LearnLM разработан для поддержки таких моделей поведения, как: Стимулирование активного обучения Управление когнитивной нагрузкой Адаптация к учащемуся Стимулирование любознательности Углубление метапознания Это руководство демонстрирует эти принципы, иллюстрируя, как системные инструкции и пользовательские prompt'ы позволяют LearnLM выступать в роли различных типов репетиторов. Есть классный пример Gemini? Не стесняйтесь поделиться им! Чтобы запустить следующую cell, ваш API key должен быть сохранен в Colab Secret с именем GEMINI_API_KEY. Если у вас еще нет API key или вы не знаете, как создать Colab Secret, см. краткое руководство по аутентификации для получения подробной информации. Системная инструкция — это основной способ сообщить LearnLM, каким репетитором быть и как себя вести. LearnLM специально обучен эффективно интерпретировать инструкции, связанные с обучением и преподаванием. Ниже приведены примеры системных инструкций, которые используют возможности LearnLM, соответствующие предоставленным вами примерам. Эта системная инструкция предназначена для ИИ-репетитора, который помогает студентам подготовиться к тесту. Она сосредоточена на адаптивности (регулировка сложности вопросов) и активном обучении (требование объяснений). Теперь давайте начнем чат-сессию с LearnLM, используя эту системную инструкцию, и посмотрим, как она инициирует подготовку к тесту. Модель отвечает практическим вопросом по теориям генерации эмоций и предлагает пользователю ответить на вопрос и предоставить ответ. Теперь давайте сымитируем, как студент отвечает на этот вопрос и объясняет свои рассуждения. Как вы можете видеть, используя метод chat.send_message() для созданного объекта чата, модель сохраняет историю разговора и продолжает следовать system_instruction, предоставленной при создании чата. Аналогично, вы можете продолжать диалог, готовясь к тесту. Модель будет генерировать новые вопросы, увеличивая сложность по мере правильных ответов, предлагать объяснения и давать обратную связь, все в соответствии с test_prep_instruction.
План урока
- Этот notebook был предоставлен Анандом Роем.
- Настройка вашего API key
- Разработка системных инструкций для LearnLM
- Подготовка к тесту
- Обучение концепции
- Руководство студента по учебной деятельности
- Помощь с домашним заданием
- Дальнейшие шаги
Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.