8 月 24 日、このサイトは、TAL の 20 周年記念生放送中に、TAL が自社開発した数学分野の数千億レベルのモデルである MathGPT が正式に開始され、パブリック ベータ版として公開されたことを CTO Tian Mi が発表したことを知りました。今後は、公式サイト（www.mathgpt.com）からアカウントを登録することで、無料トライアル体験に申し込むことができる。 今年 5 月、TAL は、MathGPT という名前の自社開発の大規模な数学モデルを開発中であると発表しました。 MathGPT は、世界中の数学愛好家や科学研究機関向けに、問題解決アルゴリズムと問題提示アルゴリズムを中核とした数学の垂直分野の大規模モデルであり、中国で数学に特化して構築された初の大規模モデルでもあります。 #使い方もとても簡単です。ユーザーが MathGPT を使用する場合、数学の質問をテキストまたは画像の形式でアップロードして、会話形式の回答フィードバックを得ることができます。また、「ランダム質問」ボタンを使用して数学の質問をランダムに生成し、システムに回答を与えることもできます。
MathGPT は現在、PC およびモバイル エクスペリエンス向けに中国語と英語のバージョンを提供しています
MathGPT は、数学の分野に焦点を当てた、TAL の長年にわたる教育、教育、研究データの蓄積をまとめたものです。何千億もの大規模モデルのトレーニング、推論、展開フレームワークにより、モデルに強力な機能が与えられます。高品質の教育データにより、問題の計算、説明、質疑応答などのマルチタスクの継続的なトレーニングと教師付き微調整を実現し、優れたパフォーマンスを発揮します。さらに、人によるフィードバック調整の助けを借りて、モデルの総合的な品質がさらに向上します。 MathGPT には、問題解決の精度、安定性、ユーザー エクスペリエンスにおいて明らかな利点があります。
MathGPT の数学的計算機能は、小学校、中学校、高等学校の数学の問題をカバーしていることがわかります。問題の種類は、計算問題、応用問題、代数の問題など。トピックについてフォローアップの質問をすることもできます。ただし、数学以外の Q&A 対話はまだオープンされていません。
MathGPT テクニカル レポート具体的な効果は何ですか? CEval-Math、AGIEval-Math、APE5K、CMMLU-Math、大学入試数学、Math401 を含む 6 つの公的数学評価コレクションのテスト結果の中で、MathGPT は複数のテストで最高スコアを達成しました。同時に、MathGPT は C-Eval の中学および高校向けの一般テスト コレクションでも優れたパフォーマンスを発揮しました。
#MathGPT のさまざまな科目における中学および高校のスコアの C-Eval ランキング
##さらに、問題解決の安定性と説明のしやすさの点で、MathGPT は有名な教師の問題解決プロセスの膨大なデータに基づいてモデルのトレーニングを実施しており、モデルの問題解決の手順は専門的かつ明確です。
数列問題を例に挙げると、MathGPT の解答は「分析」「詳細な説明」「要点」の 3 つの部分から構成されています。一般的な大型模型よりも、より詳しい説明方法がございます。このうち、「分析」では問題解決の考え方や考え方をわかりやすく解説し、「詳細解説」では具体的な計算方法と答えを、最後の「ポイント探し」では試験のポイントや難易度、問題点を確認します。トピックの重要なポイント。クリックするとプロンプトが表示され、ユーザーが質問の設定の意図を確認して熟考し、1 つの例から推論を導き出すのに役立ちます。
ユーザーにとって、数学の問題を勉強することは、答えそのものを得るということだけではなく、答えの背後にある問題解決の原則やロジックについても学ぶことです。他の汎用大規模モデルと比較して、MathGPT はより高い精度の問題解決を実現でき、答えをより明確に分析および説明することもできるため、AI 製品を使用して数学的問題に答えるというユーザーの中核的なニーズをよりよく満たすことができます。 MathGPT のリリースと同時に、TAL は、世界中の人工知能の専門家や数学愛好家が経験して評価できるように、代表的で挑戦的な数学的タスクの評価セットも更新しました。 TAL は、MathGPT が数学教育の分野でより大きな役割を果たすことを望んでおり、その研究開発の経験と、大規模で高品質のコンテンツに基づく数千億の大規模モデルの手法を業界と共有し、進歩を遂げたいと考えています。業界と一緒に。 AI の波に導かれて、今年、多くのテクノロジー企業が汎用大規模言語モデル製品の発売を発表しましたが、TAL は既存の大規模言語モデルの微調整やインターフェイス呼び出しに基づくものではなく、汎用大規模言語モデルの作成にも基づいていない、別の方向を選択しました。 Big Model は、数学の垂直分野における徹底的な研究開発を行っており、独立した、安定した、持続可能な、高品質の数学的ソリューションを作成することに取り組んでいます。 一般的な大規模モデルは「テキストを強調するが理論を無視」しており、数学的問題の解決、説明、回答、推奨において明らかな欠点があります。別のレベルでは、一般的な人工知能への道においては、数学的推論能力が非常に重要であり、世界中の多くの大企業がこの分野の研究を行っています。 #「TAL は、数学データとビジネスの分野で 20 年の蓄積があり、多くの教育データを蓄積しており、教育データを継続的に生成する能力を備えているため、選択しました」 Tian Mi 氏は、TAL が数学と AI における長年の蓄積を利用して、大規模な AI モデルの時代における基本的な数学的作業を実行したいと述べました。
実際、TAL は 2017 年の初めに AI ラボを設立しました。スマート教育人工知能オープン イノベーション プラットフォームの助けを借りて、TAL AI lab は、さまざまなトップ学術会議のコンテストで 16 回の優勝と 6 回の準優勝を果たし、国際ジャーナルや国際会議で 100 件近くのハイレベルな学術論文を発表しました。
2019 年、科学技術省は、スマート教育のための新世代の国家人工知能オープン イノベーション プラットフォームの構築に TAL を活用すると発表しました。TAL は、その最初の、そして教育業界で唯一の人工知能「ナショナルチーム」」のメンバーであり、人工知能の分野で長年にわたる深い研究を行っています。 TAL は長年にわたり、教育指向の人工知能アルゴリズム機能、アプリケーション ソリューション、基本的なソフトウェアおよびハードウェア システム、およびオープンソースのオープン サービスを備えた国家教育科学技術イノベーション プラットフォームを構築するという教育業界の主要なニーズによって推進されてきました。
TAL Future は、大型モデル標準システムの構築推進にも積極的に取り組んでおり、中核ユニットとして、国家標準規格の大型モデル シリーズに参加しています。中国国家人工知能標準化グループ 情報通信技術アカデミー主導のグループ標準「ラージモデル事前トレーニングモデル技術とアプリケーション評価方法」シリーズ、および情報通信技術アカデミー主導のグループ標準「教育一般ラージモデル」シリーズ教育省の教育情報技術標準委員会および国家情報技術標準化専門委員会。
最近、TAL は、中国情報通信学院などの業界をリードする科学研究機関、大学、企業と協力して大規模な教育モデルを構築する主導的役割を担っています。 Technology、復旦大学、iFlytek、Baidu などのグループ標準は、カバレッジ シナリオ、アプリケーションの有効性、サービスの信頼性の側面から大規模教育モデルの機能を包括的に評価し、大規模教育モデル アプリケーションの実装に関する参考とガイダンスを提供します。 AIを活用して適性に応じた大規模指導を実現
大規模な言語モデルの台頭により、AI テクノロジーをどのように使用してあらゆる階層にサービスを提供するかが社会の注目の焦点となっています。教育業界は AI の導入を始めた最初の業界の 1 つであり、AI が教育エコシステムにもたらす可能性のある変化は常に大きな注目を集めています。
「AIは教育業界を再定義する機会をもたらし、大規模モデル技術により生徒の適性に応じた大規模な指導が可能になりました。 「Tian Mi 氏は、過去 20 年間、TAL はオフラインの少人数クラスからオンラインの大規模クラス、そして AI クラスに至るまで、パーソナライズされた学習を模索してきたと紹介しました。形式は常に進化していますが、指導内容は常に固定されており、学習内容は少なくなっています」生徒と教師の間のやり取りであり、粒度は質問レベルまでしか到達できません。
#Tian Mi は、大規模モデルの本質は、データから知識を学習して適用するためのより効率的な方法であると考えています。 AIの能力を活用することで、「生徒の自習型AI Q&A」という新たな学習方法が広く可能になりました。学習者が質の高い教育コンテンツを取得するための敷居とコストが低下し、学習者が取得する教育コンテンツのパーソナライズ化と洗練度は高まり続けており、AI による指導と質問応答指導は、数千人、各個人に対して実現可能です。学生は自分に最適な学習を行うことができます。TAL は、MathGPT に基づいて、世界中の学習者や数学愛好家により良いサービスを提供し、経験をタイムリーに伝達できるよう、AI 環境における学習方法を引き続き模索していきます。業界と共有し、AI テクノロジーを通じて教育テクノロジーの前向きな変化を促進します。 パブリックベータの順調な進捗により、MathGPT の問題解決能力は引き続き向上し、MathGPT に基づく製品レベルのアプリケーションも高速化され、リリースされる予定です近い将来に。 以上がMathGPT の大規模モデルは正式にパブリック ベータ段階に入り、数千億の数学的問題を処理できます。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
