OmniEdu: Open Foundation Models for Learning and Teaching
OmniEdu：面向学习与教学的开放基础模型
🧭 教育 LLM 能力导向指令微调
Peking University · University of the Chinese Academy of Sciences · Zhongguancun Academy
以能力平衡的指令微调语料构建教育基础模型，在K-12解题、课程定位与教学辅导上全面提升
📌 工作参考价值（4 点）
- 能力导向的数据组织可迁移到电商/推荐 LLM：按“商品理解/意图预测/解释生成/干预策略”等能力划分 instruction 数据，而不是按任务来源混合；用 token 预算做多样性采样，防止长尾能力被高频任务淹没。
- 多阶段数据质控流水线值得复用：确定性规则清洗 + 语义审计重写 + 任务特定质量评分，能显著降低垂直领域微调数据噪声；在电商搜索/推荐场景，可先用 LLM 对候选样本做语义评分，再按预算筛选。
- 领域数据与通用 instruction 混合（100+ 教育资源 + 通用指令）保持通用能力，避免灾难性遗忘；电商垂直 LLM 微调时可参考类似配比，保留通用对话与推理能力。
- 分尺度验证（4B/9B/27B）说明数据策略在不同模型规模上稳定有效，业务选型时可先用小模型快速验证数据配方，再扩展到更大模型。