Maison >Périphériques technologiques >IA >TAL lance le modèle mathématique à grande échelle auto-développé MathGPT pour parvenir à un enseignement personnalisé grâce à l'IA

TAL lance le modèle mathématique à grande échelle auto-développé MathGPT pour parvenir à un enseignement personnalisé grâce à l'IA

王林
王林avant
2023-08-25 11:37:151652parcourir

Le 24 août 2021, Tian Mi, directeur de la technologie de TAL, a annoncé que MathGPT, un modèle à grande échelle de 100 milliards de dollars dans le domaine des mathématiques développé indépendamment par TAL, avait été officiellement lancé et avait commencé les tests publics. À partir d'aujourd'hui, les utilisateurs peuvent demander à créer un compte via le site officiel, essayer et expérimenter le modèle gratuitement

TAL a annoncé en mai de cette année qu'elle développait un grand modèle mathématique auto-développé, nommé MathGPT. Selon les rapports, MathGPT est un modèle à grande échelle destiné aux passionnés de mathématiques et aux instituts de recherche scientifique du monde entier. Son cœur est constitué d'algorithmes de résolution et de résolution de problèmes, axés sur le domaine vertical des mathématiques. Il s'agit également du premier modèle à grande échelle en Chine spécialement construit pour le domaine des mathématiques

Lorsque les utilisateurs utilisent MathGPT, il leur suffit de télécharger des questions mathématiques sous forme de texte ou d'images pour obtenir des commentaires sur les réponses conversationnelles. De plus, vous pouvez également cliquer sur le bouton « Question aléatoire », et le système générera aléatoirement des questions mathématiques et donnera des réponses. Actuellement, MathGPT prend déjà en charge les versions chinoise et anglaise des expériences PC et mobiles

TAL lance le modèle mathématique à grande échelle auto-développé MathGPT pour parvenir à un enseignement personnalisé grâce à lIA

MathGPT est un projet axé sur le domaine des mathématiques. Il rassemble l’accumulation de données sur l’éducation, l’enseignement et la recherche de TAL au fil des ans. En utilisant ces données pédagogiques de haute qualité, MathGPT est capable d'effectuer une formation continue et un réglage fin supervisé sur diverses tâches telles que le calcul de problèmes, l'explication, les questions et réponses, etc., démontrant ainsi d'excellentes performances

Le site officiel de MathGPT montre que les capacités de calcul mathématique de MathGPT ont été étendues à divers problèmes mathématiques à l'école primaire, au collège et au lycée. Ces types de questions comprennent des questions de calcul, des questions d'application et des questions d'algèbre. De plus, MathGPT peut également poser des questions sur des questions, mais il n'est pas encore ouvert à l'interaction questions-réponses avec des questions autres que les mathématiques

TAL lance le modèle mathématique à grande échelle auto-développé MathGPT pour parvenir à un enseignement personnalisé grâce à lIA

Rapport technique mathématique GPT

Le rapport technique GPT de mathématiques montre que parmi les résultats des tests de six collections publiques d'évaluation de mathématiques, dont CEval-Math, AGIEval-Math, APE5K, CMMLU-Math, College Entry Examination Mathematics et Math401, MathGPT de TAL a obtenu les scores les plus élevés dans plusieurs tests. . Dans le même temps, MathGPT a également obtenu de bons résultats sur la collection de tests généraux de C-Eval pour les collèges et lycées.

TAL lance le modèle mathématique à grande échelle auto-développé MathGPT pour parvenir à un enseignement personnalisé grâce à lIA

Le contenu qui doit être réécrit est : les résultats des matières du collège et du lycée de MathGPT sur la liste C-Eval

La stabilité de résolution de problèmes et la convivialité des explications de MathGPT sont basées sur une formation de modèle basée sur des données massives de processus de résolution de problèmes d'enseignants célèbres. Les étapes de résolution de problèmes du modèle sont professionnelles et claires

.

Prenons l'exemple d'une question séquentielle. La réponse de MathGPT est divisée en trois parties : « Analyse », « Explication détaillée » et « Points clés ». Par rapport aux explications simples des grands modèles généraux, les réponses de MathGPT sont plus détaillées. La section « Analyse » fournit des idées de résolution de problèmes et des pistes de réflexion pour aider les utilisateurs à mieux comprendre le sujet. La section « Explication détaillée » donne des méthodes de calcul spécifiques et des réponses. Enfin, le lien « Trouver des points » propose les points de test, les difficultés et les points clés de la question, aidant ainsi les utilisateurs à réviser et à réfléchir à l'intention de la question, et à être en mesure de tirer des conclusions d'une instance à d'autres cas

TAL lance le modèle mathématique à grande échelle auto-développé MathGPT pour parvenir à un enseignement personnalisé grâce à lIA

Pour les utilisateurs, étudier des problèmes mathématiques ne consiste pas seulement à obtenir la réponse elle-même, mais également aux principes de résolution de problèmes et à la logique derrière la réponse. Par rapport à d'autres grands modèles à usage général, MathGPT peut résoudre des problèmes avec une plus grande précision, et peut également analyser et expliquer les réponses plus clairement, répondant ainsi mieux aux besoins fondamentaux des utilisateurs utilisant des produits d'IA pour résoudre des problèmes mathématiques.

Parallèlement à la publication de MathGPT, TAL a également mis à jour une évaluation de tâches mathématiques représentative et stimulante définie sur le site officiel pour que les experts mondiaux en intelligence artificielle et les passionnés de mathématiques puissent expérimenter et évaluer

Avec l’essor des grands modèles linguistiques, la manière dont la technologie de l’IA peut fournir des services à tous les horizons est devenue le centre de l’attention sociale. Tian Mi estime que l'IA offre des opportunités pour redéfinir le secteur de l'éducation et que la technologie des modèles à grande échelle permet d'enseigner aux étudiants en fonction de leurs aptitudes à grande échelle. L’essence des grands modèles est un moyen plus efficace d’acquérir des connaissances à partir des données et de les appliquer. Avec le soutien de l'IA, la nouvelle méthode d'apprentissage « auto-apprentissage de l'étudiant + réponse aux questions par l'IA » est devenue largement réalisable. Les apprenants peuvent abaisser le seuil et le coût d'obtention d'un contenu pédagogique de haute qualité, tout en obtenant un contenu pédagogique de plus en plus personnalisé et raffiné, en réalisant un enseignement par l'IA et des conseils de questions-réponses pour des milliers de personnes et en garantissant que chaque étudiant puisse suivre le cours le plus approprié. pour eux. Contenu d'apprentissage

Selon l'introduction de Tian Mi, avec la progression fluide de la version bêta publique, les capacités de résolution de problèmes de MathGPT continueront de s'améliorer et les applications au niveau des produits basées sur MathGPT accélèrent également le processus de développement et devraient être publiées dans un avenir proche.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration:
Cet article est reproduit dans:. en cas de violation, veuillez contacter admin@php.cn Supprimer