日前，广东智慧教育研究院师生荣获国际智慧教育竞赛The Quest for Quality Questions（简称Quest竞赛）第一名。比赛中，研究院团队以2.5%点的绝对优势，远超第二名团队，从诸多参赛团队中脱颖而出，获得冠军。

本次Quest竞赛由智慧教育领域国际知名非盈利组织Learning Agency Lab联合美国加州大学Mark Warschauer教授、美国宾夕法尼亚大学Ryan S. Baker教授、美国范德堡大学Scott Crossley教授等多名国际知名学者举办，旨在通过人工智能技术，自动化生成高质量伴随式阅读问题，通过提问驱动的方式来提高中小学生的阅读理解能力。

为了克服这个挑战，比赛邀请参赛者设计自然语言生成（NLG）模型，该模型可以自动根据文章和答案为学习者生成问题。这些问题将与教育、心理学和认知科学领域专家在Fairytale QA数据集中设计的参考问题进行比较。

Fairytale QA数据集由美国教育研究协会会士（Fellow of the American Educational Research Association）Mark Warschauer教授（谷歌引用4.6万，H-index：91）开发，是全球少数专注于叙述性文本阅读理解问题的数据集之一，特别是儿童故事书。该数据集由专家注释，以确保问答对的质量和多样性，且使用基于证据的理论框架开发，侧重于幼儿园到八年级学生的叙事理解。以下是FairytaleQA中的故事和问题-答案示例。每个问题都有元信息（隐含性，问题类型和部分来源），并且可能有多个答案并跨越多个章节。

在本次挑战中，组织方从FairytaleQA数据集的10,580 个问题中选取了约8,900个问答用于测试模型的性能（详情请点击底部阅读原文）。

比赛中，研究院团队对预训练模型Flan-T5-XL进行了基于指令的微调（Instruction finetuning），并采用自适应混合精度量化方法（LLM.int8）来优化推理，使得模型能够在显存较小的机器上进行推理，同时保持精度不受损失。研究院团队最终以0.6636的高分获得第一名，并获得10,000 美元的冠军奖金。

此次竞赛研究院的参赛团队为占博浚（研一），郑颖（研一），孙伟力（研二），刘子韬（指导老师）。