K12-KGraph: A Curriculum-Aligned Knowledge Graph for Benchmarking and Training Educational LLMs
课程对齐知识图谱 K12-KGraph 用于教育LLM评测与训练
🧭 教育LLM课程认知评估与图引导训练
Peking University · Institute for Advanced Algorithms Research, Shanghai · OriginHub Technology · Zhongguancun Academy
构建课程知识图谱并衍生多任务基准，暴露大模型在前提推理等课程认知上的短板，并以图引导数据高效微调
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商知识图谱上复制多任务QA生成：借鉴从领域KG自动衍生Ground/Prereq/Neighbor等任务模板的方式，为电商商品搭配、选购意图、类目归属等场景快速构建大规模评测集，低成本评估模型对商品结构化关系的认知。
- 构建商品认知微调数据：参考K12-Train的图引导监督微调数据生成流程（将节点与关系转为自然语言QA，包括纯文本与多模态图文对），用商品知识图谱合成训练样本，提升LLM在导购、属性问答、搭配推荐解释上的表现。
- 领域特定SFT数据效率极高：实验证明，在相同样本量下，结构清晰的领域SFT数据（K12-Train-Text）碾压等量的通用SFT语料，说明用少量高质量的领域知识图谱衍生数据即可获得明显收益，电商场景可效仿。
- 多模态互补的设计：论文发现文本与视觉监督互补，单独任一都不如联合训练好；在产品搜索推荐中，可同时使用物品图片与结构化文本描述进行对齐训练，增强模型对视觉特征与商品属性的整合能力。