Сотні мільярдів, присвячених математиці, велика модель MathGPT почала публічне бета-тестування

На вітчизняному ринку великогабаритних моделей з’явився новий «гравець», цього разу це масштабна модель, присвячена математиці.

24 серпня серце машини дізналося, що під час прямого ефіру з нагоди 20-ї річниці TAL технічний директор Тянь Мі оголосив про офіційний запуск і відкриття MathGPT, великомасштабної моделі 100 мільярдів рівнів у галузі математики, розробленої TAL. публічна бета-версія. Відтепер користувачі можуть подати заявку на безкоштовну пробну версію на офіційному веб-сайті (подати заявку на зареєстрований обліковий запис.

У травні цього року TAL оголосив, що розробляє велику математичну модель власної розробки під назвою MathGPT. MathGPT — це великомасштабна модель у вертикальній галузі математики з алгоритмами розв’язування задач і лекцій як ядром для ентузіастів математики та науково-дослідних установ у всьому світі. Це також перша великомасштабна модель, спеціально створена для математики в Китаї.

Він також дуже простий у використанні. Коли користувачі використовують MathGPT, вони можуть завантажувати математичні запитання у вигляді тексту чи зображень, а потім отримувати відповідь у стилі діалогу.Вони також можуть використовувати кнопку «випадкове запитання», щоб випадково генерувати математичні запитання та давати відповіді системою.

Зараз MathGPT підтримує китайську та англійську версії для ПК і мобільних пристроїв.

Провідна здатність розв'язувати математичні проблеми

MathGPT об’єднує багаторічну освіту, викладання та накопичення дослідницьких даних TAL, зосереджуючись на галузі математики. Платформа навчання, міркування та розгортання сотень мільярдів великих моделей наділяє їх потужними можливостями. Завдяки високоякісним освітнім даним реалізовано багатозадачне безперервне навчання та контрольоване точне налаштування, наприклад розрахунок теми, пояснення та запитання-відповідь, що демонструє чудову продуктивність. Крім того, за допомогою вирівнювання зворотного зв’язку людини всебічна якість моделі буде додатково покращена. MathGPT має очевидні переваги в точності вирішення проблем, стабільності та взаємодії з користувачем.

Мається на увазі, що здатність MathGPT до математичних обчислень охоплювала математичні проблеми в початковій школі, молодшій школі та старшій школі.Типи запитань включають обчислення, прикладні питання та питання алгебри. Однак взаємодія запитань і відповідей, крім математики, ще не відкрита.

Технічний звіт MathGPT

Який конкретний ефект? Серед результатів тестування 6 загальнодоступних колекцій з математики, включаючи C-Math, AGI-Math, APE5K, CMMLU-Math, Gaokao Mathematics і Math401, MathGPT отримав найвищі бали в багатьох тестах. У той же час MathGPT також показав хороші результати на загальному тестовому наборі C- в молодших і старших класах середньої школи.

Оцінки MathGPT з предметів C-list середньої та старшої школи

Крім того, з точки зору стабільності розв’язування задач і зручності пояснень, MathGPT проводить навчання моделі на основі великої кількості даних процесу розв’язування задач відомих викладачів, а етапи розв’язання задач моделі є професійними та зрозумілими.

Візьмемо для прикладу послідовне запитання. Відповідь, яку дає MathGPT, включає три частини: «аналіз», «детальне пояснення» та «завершення», яке більш детальне, ніж приблизне пояснення загальної великої моделі. Серед них «аналіз» надає ідеї для вирішення проблем і методи мислення щодо теми, допомагаючи користувачам краще зрозуміти тему; Клацніть, щоб підказати, допомагає користувачам переглянути та обміркувати зміст запитання, а також зробити висновки з одного прикладу.

Для користувачів дослідження математичних задач — це не лише отримання відповідей, а й принципи розв’язання задач і логіка мислення, що лежить в основі відповідей. Порівняно з іншими великими моделями загального призначення, MathGPT може вирішувати проблеми з вищою точністю, а також може чіткіше аналізувати відповіді та пояснювати їх більш зрозуміло, а також краще задовольняти основні потреби користувачів у використанні продуктів ШІ для вирішення математичних задач.

У той же час, коли було випущено MathGPT, TAL також оновив репрезентативний і складний набір математичних завдань для оцінювання, який можуть спробувати та оцінити глобальні експерти зі штучного інтелекту та ентузіасти математики. TAL сподівається, що MathGPT відіграє більшу роль у сфері математичної освіти, і готовий поділитися з індустрією досвідом і методами розробки сотень мільярдів великих моделей на основі великомасштабного високоякісного контенту та досягти прогресу разом з промисловістю.

Накопичення TAL AI

Спонукані хвилею штучного інтелекту, багато технологічних компаній оголосили про запуск продуктів великої мовної моделі загального призначення цього року, але TAL обрала інший напрямок, який не базується на тонкому налаштуванні та виклику інтерфейсу існуючих великих мовних моделей, а не робить великі мовні моделі загального призначення, але поглиблені дослідження та розробка великих моделей у вертикальній галузі математики, і прагне створювати незалежні, стабільні, стійкі та високоякісні математичні рішення.

Загальна широкомасштабна модель «підкреслює літературу над теорією», але є очевидні недоліки у вирішенні, поясненні, питаннях і відповідях і рекомендаціях математичних задач. На іншому рівні, на шляху до загального штучного інтелекту, здатність до математичних міркувань є дуже важливою, і багато великих компаній у всьому світі проводять дослідження в цій галузі.

«Talk Future за 20 років накопичує математичні дані та бізнес, а також накопичив велику кількість освітніх даних і здатність безперервно створювати освітні дані, тому він вирішив зробити цю важку, але правильну справу». Тянь Мі сказав, що Talent Future сподівається використати. Завдяки моїм рокам накопичення в математиці та штучному інтелекті я зроблю хорошу роботу в основній роботі з математики в епоху великих моделей ШІ.

Фактично, ще в 2017 році TAL створила лабораторію штучного інтелекту AI lab. Завдяки підтримці відкритої інноваційної платформи інтелектуального інтелекту в інтелектуальній освіті лабораторія TAL AI виграла 16 чемпіонатів і 6 призерів у різних провідних конкурсах наукових конференцій, а також опублікувала близько 100 наукових робіт високого рівня в міжнародних журналах і на конференціях.

У 2019 році Міністерство науки і технологій оголосило, що покладаючись на TAL для створення національної відкритої інноваційної платформи штучного інтелекту наступного покоління для розумної освіти, TAL стала першим і єдиним членом «національної команди» ШІ в освітній галузі. , а також багато років глибоких досліджень у галузі штучного інтелекту. Протягом багатьох років TAL створив національну інноваційну платформу освітніх технологій із можливостями алгоритмів штучного інтелекту, орієнтованими на освіту, прикладними рішеннями, основними програмними та апаратними системами, а також відкритими послугами та послугами з відкритим кодом, керованими основними потребами освітньої галузі.

TAL також бере активну участь у просуванні побудови стандартної системи великомасштабних моделей.Як основний підрозділ, він послідовно брав участь у національних стандартах серії великомасштабних моделей, організованих Національною загальною групою зі стандартизації штучного інтелекту та «Широкомасштабна технологія моделі попереднього навчання та оцінка застосування» під керівництвом Китайської академії інформаційно-комунікаційних технологій. Методи» серії стандартів групи та підготовка серії стандартів «Загальна модель освіти» під керівництвом технології освітньої інформатизації Комітет стандартів Міністерства освіти та Національний технічний комітет стандартизації інформаційних технологій.

Нещодавно TAL бере на себе провідну роль у складанні групових стандартів для освітніх великих моделей разом з Китайською академією інформаційно-комунікаційних технологій, Університетом Фудань, iFLYTEK, Baidu та іншими провідними науково-дослідними установами, університетами та підприємствами, всебічно охоплюючи сценарії, ефекти застосування та надійність сервісу.Оцінка можливостей великих освітніх моделей, надання довідкових матеріалів та вказівок щодо застосування великих освітніх моделей.

Використовуйте штучний інтелект для досягнення широкомасштабного індивідуального навчання

З появою великих мовних моделей у центрі уваги суспільства є те, як використовувати технологію ШІ для обслуговування всіх сфер життя. Освітня індустрія є однією з перших галузей, яка почала розкривати сферу штучного інтелекту, і те, які зміни ШІ може внести в освітню екологію, завжди привертало увагу.

«Штучний інтелект дає можливість змінити освітню індустрію, а технологія великомасштабної моделі дає змогу реалізувати масштабне індивідуалізоване навчання.» Тіан Мі зазначив, що TAL досліджує персоналізоване навчання протягом 20 років, від офлайн-невеликих класів до онлайн-навчання. Від великих класів до класів штучного інтелекту форма постійно розвивається, але зміст навчання завжди фіксований, взаємодія між учнями та вчителями менша, а деталізація може досягати лише рівня теми.

Тянь Мі вважає, що суть великих моделей полягає в більш ефективному способі отримання знань із даних і їх застосування. Завдяки можливостям штучного інтелекту новий метод навчання «самонавчання студентів + відповіді ШІ на запитання» став широко можливим. Поріг і витрати для учнів на отримання високоякісного навчального контенту знижуються, а ступінь персоналізації та вдосконалення отриманого навчального контенту продовжує зростати.Це може реалізувати викладання ШІ та репетиторство із запитаннями та відповідями для тисяч людей, і кожен студент може отримати найбільш відповідний для них зміст навчання.

Базуючись на MathGPT, TAL продовжуватиме досліджувати методи навчання в середовищі штучного інтелекту, щоб краще обслуговувати учнів і любителів математики в усьому світі, своєчасно ділитися своїм досвідом з галуззю та сприяти позитивним змінам в освітніх технологіях за допомогою технологій ШІ.

З плавним прогресом загальнодоступної бета-версії здатність MathGPT розв’язувати проблеми продовжуватиме вдосконалюватися, а програма на рівні продукту на основі MathGPT також прискорюється та буде випущена найближчим часом.