Centenas de bilhões, dedicados à matemática, o grande modelo MathGPT iniciou testes beta públicos

O mercado nacional de modelos em grande escala deu início a um novo “player”, desta vez é um modelo em grande escala dedicado à matemática.

Em 24 de agosto, o coração da máquina soube que na transmissão ao vivo do 20º aniversário da TAL, o CTO Tian Mi anunciou que o MathGPT, um modelo em grande escala de 100 bilhões de níveis no campo da matemática desenvolvido pela TAL, foi oficialmente lançado e inaugurado uma versão beta pública. A partir de agora, os usuários podem solicitar uma experiência de teste gratuita através do site oficial (inscreva-se para uma conta registrada.

Em maio deste ano, a TAL anunciou que está desenvolvendo um grande modelo matemático autodesenvolvido, denominado MathGPT. MathGPT é um modelo em grande escala no campo vertical da matemática, com algoritmos de resolução de problemas e palestras como núcleo para entusiastas da matemática e instituições de pesquisa científica em todo o mundo. É também o primeiro modelo em grande escala especialmente construído para matemática na China.

Também é muito simples de usar. Quando os usuários usam o MathGPT, eles podem fazer upload de perguntas matemáticas em texto ou imagens e, em seguida, obter feedback das respostas em estilo de diálogo. Eles também podem usar o botão "pergunta aleatória" para gerar perguntas matemáticas aleatoriamente e dar respostas pelo sistema.

Atualmente, o MathGPT oferece suporte a experiências em PC e dispositivos móveis nas versões em chinês e inglês.

Capacidade líder de resolução de problemas matemáticos

MathGPT reúne anos de acúmulo de dados de educação, ensino e pesquisa do TAL, com foco na área de matemática. A estrutura de treinamento, raciocínio e implantação de centenas de bilhões de modelos grandes confere ao modelo recursos poderosos. Por meio de dados educacionais de alta qualidade, são realizados treinamentos contínuos multitarefas e ajustes supervisionados, como cálculo de tópicos, explicação e perguntas e respostas, mostrando excelente desempenho. Além disso, com a ajuda do alinhamento do feedback humano, a qualidade abrangente do modelo será melhorada ainda mais. MathGPT tem vantagens óbvias na precisão da resolução de problemas, estabilidade e experiência do usuário.

Entende-se que a capacidade de computação matemática do MathGPT cobriu problemas de matemática no ensino fundamental, ensino médio e ensino médio. No entanto, outras interações de perguntas e respostas além da matemática ainda não estão abertas.

Relatório Técnico MathGPT

Qual é o efeito específico? Entre os resultados dos testes de 6 coleções públicas de avaliação de matemática, incluindo C-Math, AGI-Math, APE5K, CMMLU-Math, Gaokao Mathematics e Math401, o MathGPT obteve as pontuações mais altas em muitos testes. Ao mesmo tempo, o MathGPT também teve um bom desempenho no conjunto de testes gerais C- nas escolas secundárias e secundárias.

Pontuações MathGPT em disciplinas do ensino fundamental e médio da lista C

Além disso, em termos de estabilidade na resolução de problemas e facilidade de explicação, o MathGPT conduz treinamento de modelo com base em um grande número de dados do processo de resolução de problemas de professores famosos, e as etapas de resolução de problemas do modelo são profissionais e claras.

Tomemos como exemplo uma questão sequencial: a resposta dada pelo MathGPT inclui três partes: "análise", "explicação detalhada" e "acabamento", que é mais detalhada do que a explicação aproximada do grande modelo geral. Entre eles, "análise" fornece ideias para resolução de problemas e métodos de pensamento do tópico, ajudando os usuários a entender melhor o tópico; Clique para solicitar, ajuda os usuários a revisar e refletir sobre a intenção da pergunta e a tirar inferências de uma instância.

Para os usuários, pesquisar problemas matemáticos não envolve apenas obter as respostas em si, mas também os princípios de resolução de problemas e a lógica de pensamento por trás das respostas. Comparado com outros grandes modelos de uso geral, o MathGPT pode resolver problemas com maior precisão e também pode analisar as respostas com mais clareza e explicá-las com mais clareza, além de atender melhor às principais necessidades dos usuários de usar produtos de IA para resolver problemas matemáticos.

Ao mesmo tempo que o MathGPT foi lançado, a TAL também atualizou um conjunto representativo e desafiador de avaliação de tarefas matemáticas para especialistas globais em inteligência artificial e entusiastas da matemática experimentarem e avaliarem. A TAL espera fazer com que o MathGPT desempenhe um papel maior no campo da educação matemática e está disposta a compartilhar com a indústria a experiência e os métodos de desenvolvimento de centenas de bilhões de grandes modelos baseados em conteúdo de grande escala e alta qualidade, e fazer progressos junto com a indústria.

O acúmulo de TAL AI

Impulsionadas pela onda de IA, muitas empresas de tecnologia anunciaram o lançamento de produtos de uso geral para grandes modelos de linguagem este ano, mas a TAL escolheu outra direção, não baseada no ajuste fino e na chamada de interface dos grandes modelos de linguagem existentes, e não na fabricação modelos de linguagem grande de uso geral, mas pesquisa e desenvolvimento aprofundados de grandes modelos no campo vertical da matemática, e está comprometido em criar soluções matemáticas independentes, estáveis, sustentáveis e de alta qualidade.

O modelo geral de grande escala "enfatiza a literatura sobre a teoria", mas há deficiências óbvias na resolução, explicação, pergunta e resposta e recomendação de problemas matemáticos. Num outro nível, no caminho para a inteligência artificial geral, a capacidade de raciocínio matemático é muito importante, e muitas grandes empresas em todo o mundo estão a fazer investigação nesta área.

"Talk Future tem 20 anos de acumulação em dados matemáticos e negócios, e acumulou uma grande quantidade de dados educacionais e a capacidade de produzir dados educacionais continuamente, por isso opta por fazer essa coisa difícil, mas correta." Tian Mi disse que Talent Future espera usar Com meus anos de acumulação em matemática e IA, farei um bom trabalho no trabalho básico de matemática na era dos grandes modelos de IA.

Na verdade, já em 2017, a TAL estabeleceu o laboratório de inteligência artificial AI Lab. Com base no apoio da plataforma de inovação aberta de IA para educação inteligente, o laboratório TAL AI ganhou 16 campeonatos e 6 vice-campeões em várias competições de conferências acadêmicas importantes e publicou quase 100 artigos acadêmicos de alto nível em revistas e conferências internacionais.

Em 2019, o Ministério da Ciência e Tecnologia anunciou que contando com a TAL para construir uma plataforma nacional de inovação aberta de IA de próxima geração para educação inteligente, a TAL se tornou o primeiro e único membro da "equipe nacional" de IA na indústria educacional , e tem anos de pesquisa aprofundada na área de IA. Ao longo dos anos, a TAL construiu uma plataforma nacional de inovação em tecnologia educacional com recursos de algoritmos de inteligência artificial orientados para a educação, soluções de aplicativos, sistemas básicos de software e hardware e serviços abertos e de código aberto impulsionados pelas principais necessidades da indústria educacional.

A TAL também participa ativamente na promoção da construção de um sistema padrão de modelo em grande escala.Como unidade central, tem participado sucessivamente nos padrões nacionais de séries de modelos em grande escala organizados pelo Grupo Geral Nacional de Padronização de Inteligência Artificial, e o "Tecnologia de modelo de pré-treinamento em grande escala e avaliação de aplicação" liderada pela Academia Chinesa de Tecnologia de Informação e Comunicação. Métodos "série de padrões de grupo e a preparação da série de padrões" Modelo Geral de Educação "liderada pela Tecnologia de Informatização Educacional Comitê de Normas do Ministério da Educação e Comitê Técnico Nacional de Padronização de Tecnologia da Informação.

Recentemente, a TAL está assumindo o papel de liderança na compilação de padrões de grupo para grandes modelos educacionais, juntamente com a Academia Chinesa de Tecnologia da Informação e Comunicação, Universidade Fudan, iFLYTEK, Baidu e outras instituições de pesquisa científica, universidades e empresas líderes do setor, cobrindo cenários abrangentes, efeitos de aplicação e confiabilidade do serviço.Avaliar as capacidades de grandes modelos educacionais e fornecer referência e orientação para a aplicação de grandes modelos educacionais.

Use IA para alcançar ensino individualizado em larga escala

Com o surgimento de grandes modelos de linguagem, como usar a tecnologia de IA para atender a todas as esferas da vida é o foco da atenção social. A indústria da educação é uma das primeiras a começar a definir o campo da IA, e as mudanças que a IA pode trazer para a ecologia da educação sempre chamaram a atenção.

"A IA traz a oportunidade de redefinir a indústria da educação, e a tecnologia modelo em grande escala torna possível realizar o ensino individualizado em grande escala." Tian Mi apresentou que a TAL vem explorando a aprendizagem personalizada há 20 anos, desde turmas pequenas off-line até a aprendizagem on-line. De turmas grandes a turmas de IA, o formulário está em constante evolução, mas o conteúdo de ensino é sempre fixo, a interação entre alunos e professores é menor e a granularidade só pode atingir o nível do tópico.

Tian Mi acredita que a essência dos grandes modelos é uma forma mais eficiente de aprender conhecimento a partir dos dados e aplicá-lo. Com a bênção dos recursos de IA, o novo método de aprendizagem de "autoestudo dos alunos + respostas de IA às perguntas" tornou-se amplamente possível. O limite e o custo para os alunos obterem conteúdo de ensino de alta qualidade são reduzidos, e o grau de personalização e refinamento do conteúdo de ensino obtido continua a aumentar.Pode realizar ensino de IA e tutoria de perguntas e respostas para milhares de pessoas, e cada aluno pode obter o conteúdo de aprendizagem mais adequado para eles.

Com base no MathGPT, a TAL continuará a explorar métodos de aprendizagem em um ambiente de IA para melhor atender alunos e amantes da matemática em todo o mundo, compartilhar sua experiência com a indústria em tempo hábil e ajudar a mudanças positivas na tecnologia educacional por meio da tecnologia de IA.

Com o bom andamento do beta público, a capacidade de resolução de problemas do MathGPT continuará a melhorar, e o aplicativo em nível de produto baseado no MathGPT também está sendo acelerado e será lançado em um futuro próximo.