使用发散-收敛思维的大型语言模型改进创造性问题生成

本文解决了LLM的一个关键限制：产生同质化输出的倾向，这阻碍了生成的教育材料的多样性。所提出的CreativeDC方法，灵感来自创造力理论，通过明确引导LLM经历发散和收敛思维阶段，提供了一个有前景的解决方案。使用多样化指标和扩展分析进行的评估为该方法在提高多样性和新颖性的同时保持实用性提供了有力证据。这对于希望利用LLM创建引人入胜且多样化的学习资源的教育工作者来说意义重大。

• •LLM 经常产生相似的输出，限制了生成的教育内容的多样性。
• •CreativeDC 是一种两阶段提示方法，通过结合发散和收敛思维来解决这个问题。
• •该方法显着提高了生成问题的多样性和新颖性，同时保持了实用性。
• •扩展分析表明，CreativeDC 生成了更多有效数量的不同问题。