Сотни миллиардов, посвященные математике, большая модель MathGPT начала публичное бета-тестирование

На отечественном рынке крупномасштабных моделей появился новый «игрок», на этот раз это крупномасштабная модель, посвященная математике.

24 августа сердце машины узнало, что в прямой трансляции, посвященной 20-летию TAL, технический директор Тянь Ми объявил, что MathGPT, крупномасштабная модель 100-миллиардного уровня в области математики, разработанная TAL, была официально запущена и открыта. публичная бета-версия. Отныне пользователи могут подать заявку на бесплатную пробную версию через официальный сайт (подать заявку на зарегистрированную учетную запись.

В мае этого года TAL объявила, что разрабатывает собственную большую математическую модель под названием MathGPT. MathGPT — это крупномасштабная модель в вертикальной области математики с алгоритмами решения задач и лекций в качестве ядра для энтузиастов математики и научно-исследовательских учреждений по всему миру. Это также первая крупномасштабная модель, специально созданная для математики в Китае.

Он также очень прост в использовании. Когда пользователи используют MathGPT, они могут загружать математические вопросы в виде текста или изображений, а затем получать отзывы об ответах в виде диалога. Они также могут использовать кнопку «Случайный вопрос», чтобы случайным образом генерировать математические вопросы и давать ответы системе.

В настоящее время MathGPT поддерживает работу на ПК и мобильных устройствах в китайской и английской версиях.

Ведущие способности к решению математических задач

MathGPT объединяет годы обучения, преподавания и сбора исследовательских данных TAL, уделяя особое внимание области математики. Структура обучения, рассуждения и развертывания сотен миллиардов крупных моделей наделяет модель мощными возможностями. Благодаря высококачественным образовательным данным реализуется многозадачное непрерывное обучение и контролируемая точная настройка, такая как расчет темы, объяснение и вопросы и ответы, что демонстрирует отличную производительность. Кроме того, с помощью согласования обратной связи с людьми будет еще больше улучшено всестороннее качество модели. MathGPT имеет очевидные преимущества в точности решения задач, стабильности и удобстве использования.

Понятно, что математические вычислительные возможности MathGPT охватывают математические задачи в начальной, средней и старшей школе. Однако вопросы и ответы, кроме математики, еще не открыты.

Технический отчет MathGPT

Каков конкретный эффект? Среди результатов тестов 6 общедоступных сборников оценок по математике, включая C-Math, AGI-Math, APE5K, CMMLU-Math, Gaokao Mathematics и Math401, MathGPT получил самые высокие баллы во многих тестах. В то же время MathGPT также показал хорошие результаты по общему набору тестов на C- в младших и старших классах средней школы.

Оценки MathGPT по предметам средней и старшей школы из списка C

Кроме того, с точки зрения стабильности решения проблем и удобства объяснения, MathGPT проводит обучение модели на основе большого количества данных процесса решения проблем известных учителей, а шаги решения проблем модели являются профессиональными и понятными.

В качестве примера возьмем вопрос о последовательности.Ответ, который дает MathGPT, включает три части: «анализ», «подробное объяснение» и «завершение», которое более подробно, чем грубое объяснение общей большой модели. Среди них «анализ» предоставляет идеи решения проблем и методы мышления по этой теме, помогая пользователям лучше понять тему; Нажмите, чтобы подсказать, помочь пользователям просмотреть и обдумать цель вопроса, а также сделать выводы из одного примера.

Для пользователей исследование математических задач — это не только получение самих ответов, но и принципы решения проблем и логика мышления, лежащая в основе ответов. По сравнению с другими большими моделями общего назначения MathGPT может решать проблемы с более высокой точностью, а также может более четко анализировать ответы и более четко их объяснять, а также лучше удовлетворять основные потребности пользователей в использовании продуктов искусственного интеллекта для решения математических задач.

Одновременно с выпуском MathGPT TAL также обновил репрезентативный и сложный набор математических задач для оценки мировых экспертов по искусственному интеллекту и энтузиастов математики. TAL надеется, что MathGPT будет играть более важную роль в области математического образования, и готов поделиться с отраслью опытом и методами разработки сотен миллиардов крупных моделей на основе крупномасштабного высококачественного контента и добиться прогресса. вместе с промышленностью.

Накопление ТАЛ ИИ

Под влиянием волны искусственного интеллекта многие технологические компании объявили о выпуске в этом году продуктов больших языковых моделей общего назначения, однако TAL выбрала другое направление, не основанное на тонкой настройке и вызове интерфейсов существующих больших языковых моделей и не создающее не только большие языковые модели общего назначения, но и углубленные исследования и разработки больших моделей в вертикальной области математики, а также стремление создавать независимые, стабильные, устойчивые и высококачественные математические решения.

Общая крупномасштабная модель «отдает предпочтение литературе, а не теории», но существуют очевидные недостатки в решении, объяснении, вопросах и ответах и рекомендациях математических задач. На другом уровне, на пути к общему искусственному интеллекту, способность к математическому мышлению очень важна, и многие крупные компании по всему миру проводят исследования в этой области.

«Talk Future имеет 20-летний опыт накопления математических данных и бизнеса, а также большой объем образовательных данных и способность непрерывно производить образовательные данные, поэтому они решают сделать это сложное, но правильное дело», — сказал Тянь Ми, что Talent Future надежды на использование Благодаря моим годам накопления знаний в области математики и искусственного интеллекта я хорошо справлюсь с основной работой по математике в эпоху больших моделей искусственного интеллекта.

Фактически, еще в 2017 году TAL создала лабораторию искусственного интеллекта AI lab. Благодаря поддержке открытой инновационной платформы искусственного интеллекта для интеллектуального образования лаборатория TAL AI выиграла 16 чемпионатов и 6 финалистов на различных ведущих конкурсах научных конференций, а также опубликовала около 100 научных статей высокого уровня в международных журналах и конференциях.

В 2019 году Министерство науки и технологий объявило, что, полагаясь на TAL для создания национальной открытой инновационной платформы искусственного интеллекта следующего поколения для умного образования, TAL стала первым и единственным членом «национальной команды» искусственного интеллекта в образовательной индустрии. и имеет многолетний опыт углубленных исследований в области искусственного интеллекта. За прошедшие годы TAL создала национальную инновационную платформу в области образовательных технологий с возможностями алгоритмов искусственного интеллекта, ориентированными на образование, прикладными решениями, базовыми программными и аппаратными системами, а также открытым исходным кодом и открытыми услугами, отвечающими основным потребностям индустрии образования.

TAL также активно участвует в содействии созданию системы стандартов крупномасштабных моделей. В качестве основного подразделения она последовательно участвовала в национальных стандартах крупномасштабных моделей, организованных Национальной генеральной группой по стандартизации искусственного интеллекта и Серия групповых стандартов «Крупномасштабная модель предварительного обучения и оценка приложений» под руководством Китайской академии информационных и коммуникационных технологий. Методы, а также подготовка серии стандартов «Общая модель образования» под руководством Технологии информатизации образования. Комитет по стандартам Министерства образования и Национальный технический комитет по стандартизации информационных технологий.

В последнее время TAL играет ведущую роль в составлении групповых стандартов для крупных образовательных моделей совместно с Китайской академией информационных и коммуникационных технологий, Фуданьским университетом, iFLYTEK, Baidu и другими ведущими в отрасли научно-исследовательскими институтами, университетами и предприятиями, всесторонне охватывая сценарии, эффекты применения и надежность обслуживания. Оценивать возможности крупных образовательных моделей и предоставлять справочные материалы и рекомендации по применению крупных образовательных моделей.

Используйте ИИ для масштабного индивидуального обучения

С появлением больших языковых моделей в центре внимания общества находится то, как использовать технологию искусственного интеллекта для обслуживания всех сфер жизни. Индустрия образования является одной из первых отраслей, которая начала осваивать сферу ИИ, и то, какие изменения ИИ может внести в экологию образования, всегда привлекало внимание.

«ИИ дает возможность переосмыслить индустрию образования, а технология крупномасштабных моделей позволяет реализовать крупномасштабное индивидуализированное обучение». От больших классов к классам AI форма постоянно развивается, но содержание обучения всегда фиксировано, взаимодействие между учениками и преподавателями меньше, а детализация может достигать только уровня темы.

Тянь Ми считает, что суть больших моделей заключается в более эффективном способе извлечения знаний из данных и их применения. Благодаря возможностям ИИ новый метод обучения «самообучение студентов + ответы на вопросы ИИ» стал широко возможен. Порог и стоимость получения высококачественного учебного контента для учащихся снижены, а степень персонализации и уточнения полученного учебного содержания продолжает расти.Он может реализовать преподавание с использованием искусственного интеллекта и обучение вопросам и ответам для тысяч людей, и каждый учащийся может получить наиболее подходящее для них содержание обучения.

Основываясь на MathGPT, TAL продолжит изучать методы обучения в среде искусственного интеллекта, чтобы лучше обслуживать учащихся и любителей математики по всему миру, своевременно делиться своим опытом с отраслью и способствовать позитивным изменениям в образовательных технологиях с помощью технологий искусственного интеллекта.

Благодаря плавному развитию общедоступной бета-версии способность MathGPT к решению проблем будет продолжать улучшаться, а приложения уровня продукта на основе MathGPT также ускоряются и будут выпущены в ближайшем будущем.