大きなモデルに子どもたちの総合家庭教師をさせるのは信頼できるのでしょうか？
子どもの宿題指導は、すべての親が必ず経験する「練習」です。 「私は「学士号を持っています。子供たちを自宅で指導できると思っていましたが、中学 1 年生で壁にぶつかるとは思っていませんでした。」 #これらの言葉の文脈は誰もがよく知っているはずだと思います。一日中働いた後、疲れた体を引きずって家庭教師の宿題を直接受けるのは、多くの親にとって大きな頭痛の種です。 さらに、子どもたちの学年が上がるにつれて、コースの知識ポイントはますます豊富になり、親が子どもを助けるのはますます難しくなります。彼らの宿題と一緒に。いくつかの簡単な質問については、保護者がアドバイスを与えることもできますが、「一般的な指導」となると、多くの保護者は知識を十分に理解しておらず、子供の質問にうまく答えることができない場合があります。 実際、この問題に直面したとき、親は外部の助けを求めたいと思うかもしれません。 ここ 2 日間で、教育分野に新しいスター家庭教師、「リトル P ティーチャー」が登場したことを誰もが聞いたことがあるでしょう。 「リトルティーチャーP」は実在の人物ではなく、あらゆる教科の質問に答えてくれる「AI家庭教師」です。小学生から高校生までの中国語、数学、英語、物理、化学の10科目で、「リトルティーチャーP」に答えられない問題はないという。 最も価値のあることは、それが多段階の推論を必要とし、理解するのが難しい数学的、物理的、化学的問題であっても、「リトル P ティーチャー」は、数式の説明。この点に関しては、これはほとんどの親の考え方よりも確かに強いです... 子供たちはテキスト、音声、画像の質問を「リトル P ティーチャー」に送信することができます。 like WeChat で本物の講師とチャットするのは、オンラインで本物の講師とチャットするのと同じくらい自然で、返信は本物の講師よりもタイムリーで、24 時間オンラインです。 問題は、「Little P Teacher」に連絡する方法です。予備的な理解の後、「Little P Teacher」の「住人」は新しくリリースされた Youdao AI 学習マシン X20 であり、そのスーパーティーチング機能は「Ziyue Education Model 2.0」に由来していることがわかります。 Youdao AI Learning Machine アプリケーションの最初の着陸結果。第一世代のバージョンと比較して、Youdao の Ziyue 教育モデルは、口頭対話、教育現場の知識 Q&A、ワードプロセッサなどの多くの機能が大幅に改善されました。
それでは、「リトル・ティーチャーP」は具体的にどのように教育活動を行っているのでしょうか？あなたは「AI総合教師」の称号を得ることができますか？
#当サイトではYoudao AI学習機X20を初めて体験し、多次元から調査を実施しました。 #マンツーマン、「リトルティーチャーP」の講義のレベルはどのくらいですか？
# 私は立ち上がるとすぐに、「小さな先生 P」に質問をしてもらいました。また、多くの保護者にとって「マンツーマン講義」は、子どもがきちんと理解できるか、学習に取り組むか、効果的に成績が伸びるかに影響を与える最も重要な要素でもあります。
子どもの学習スタイルや思考の盲点はそれぞれ異なり、統一された教室での指導では全員の進歩に匹敵することはできません。したがって、子どもたちが最も必要としているのは教材ではなく、子どもの適性に応じた指導方法を知っている教師です。だからこそ、親は個別指導を行ったり、マンツーマンの家庭教師を雇ったりして、子どもに的を絞った指導を行っています。
さて、「リトル P ティーチャー」はこの役割を果たすことができるかもしれません。大規模モデルのマルチラウンド インタラクション機能に基づいて、「リトル P ティーチャー」は、一度に8人まで順番に話して、わからないことがあれば子供たちに質問してください。また、質問に直面した場合、「リトル P ティーチャー」は、短い標準的な回答を提供するだけでなく、知識ポイントの分析、アイデアの段階的な分解、推論など、パーソナライズされたトピック サービスも提供します。
ここでは、「リトル ティーチャー P」が質問ベースの問題を取り上げました。ヒューリスティック教育は、子どもたちの思考と自発性を刺激することを目的としています。まず、子供たちに、これは「周期的な繰り返し」タイプの質問であることを思い出させ、次に情報を分解するためのアイデアと方法を与えます。まず、1 サイクルにいくつのビーズがあるかを決定し、次に 600 番目のビーズがどのサイクルにあるかを計算します。サイクル内のビードの位置を決定します。 
お子様がまだ理解していなくても問題ありません。「Teacher Little P」が問題の解決方法を詳しく教えてくれます。 ## メソッドに従って問題を解いた後、「ティーチャーリトル P」が答えを検証し、思考プロセスを確認します。最後に、「周期的に繰り返される質問」「好奇心」について生徒の質問に向き合い、「リトルティーチャーP」が背景知識を紹介したり、要点をまとめたりすることもできます。
「リトル P ティーチャー」との個別指導の相互作用の過程で、子供の学習効果は最大化されました。このプロセスでは、「Little P Teacher」と他の大規模な会話モデルとのスタイルの違いも感じられます。このモデルは、若者の知識学習と認知能力の発達のプロセスをよりよく理解しており、シンプルでわかりやすい対話型モデルを積極的に使用しています。 -子どもたちとコミュニケーションをとるための言葉を理解する「コミュニケーション」の問題解決のアイデア。 これまで、コース個別指導レベルでの AI テクノロジーのアプリケーションのほとんどは、ルールと知識ポイントに基づく適応学習のみを提供していましたが、生成された大規模モデルは意図の理解や自然言語をもたらしました。コミュニケーションレベルのブレークスルーにより、真の「生徒の適性に応じた指導」の実現が期待されます。 一方で、大規模なモデルはオープンな会話をよりよく理解できます。たとえば、質問をする過程で、子どもたちの表情があまり明確ではないことがあります。以前の AI ではそのようなオープンな表現を理解することは困難でしたが、今日の大型モデルは、学習過程で 10 代の若者の不完全な表現を正確に理解する能力を備えています。 , 得られた情報とナレッジドキュメントの内容を照合し、的を絞った回答を行います。 一方、コンテキスト ウィンドウ テクノロジーの画期的な進歩により、大規模なモデルはコンテキストをより包括的に理解し、より複雑なタスクや要件を処理できるようになりました。子どもたちとの対話において、Ziyue Education Model 2.0 の長いコンテキスト ウィンドウは、「Little P Teacher」が会話のコンテキスト情報をより適切に処理し、より一貫性があり、正確で包括的な回答を生成するのに役立ちます。 #難解な「リー サオ」、「ティーチャー リトル P」が、実際に理解できました。##現代の中国語体系に慣れている子供たちにとって、古代の作品を完全に理解するのは難しい場合が多いことは承知しています。また、古典的な中国語の質問に答える過程でも、文の分割の問題、一般知識の背景など、多くの困難があるはずです。古代文化の理解、同家文字の混乱、翻訳スキルなど
複数の大規模モデルの評価を行った研究者がいますが、その中でも古代中国語は最も困難なタスクの 1 つです。古代中国語は理解するのが難しいですが、すでに「言語」に優れている大型モデルにとっては克服できない問題ではありません。具体的には、高品質の独自データセットを導入し、教師あり微調整を通じて基本言語モデルをカスタマイズし、ヒューマンフィードバック強化学習手法を利用してそれを改善することで、古代中国語におけるモデルの能力不足をすぐに補うことができます。 。
『Little P Teacher』の利点は、現代中国語への翻訳だけでなく、文化的背景知識の解説や知識ポイントの分析もできることです。
「酒を飲んで『李白』をよく読めば名士と呼ばれる」と言われますが、この長い抒情詩は昔からあります。秦の時代は理解するのが難しすぎるので、「ティーチャーリトルP」に解釈を手伝ってもらいましょう:
# 古代中国語だけではありません、長いテキスト コンテンツ、大きなモデルも含みます。彼らの理解力は、通常の人間の教師よりも優れています。これは、大規模なモデルが、長いテキスト、大規模なデータセット、または大規模な知識ベースの理解と処理に優れているためです。教材の内容が常に更新され、背景知識が変化しても、大規模なモデルであれば継続的な学習が可能です。
ご存知のとおり、さまざまな科目の問題形式は非常に多様です。たとえば、数学の問題には公式や幾何学的図形が含まれ、物理の問題には力の解析図が含まれます。 、化学の質問には分子構造などが含まれます。これには、「AI 講師」が人間の教師と同じマルチモーダルなコンテンツ認識能力を備えていることが必要です。
過去 1 年間、大規模モデル テクノロジーによりマルチモーダル タスクにおいて多くの進歩が遂げられましたが、実際のシーンでは依然として多くの形式のマルチモーダル認識が存在します。テキストは標準化された印刷物に必ずしも表示されるとは限らず、入力画像の「変形」や「影」などの要因により識別や理解が困難になります。別の例として、異なる分野の試験問題に「複数の画像が絡み合った対話」が現れる場合がありますが、モデルは複数の入力画像を比較して画像に関連する問題を理解し、それに基づいて解答や説明を生成する必要があります。
「Little P Teacher」のハイライトの 1 つは、テキスト、画像、音声、その他の形式での質問の入力を含む、完全な入力シーン認識をサポートしていることです。
たとえば、「Teacher Little P」にぼやけた写真を送信すると、追加の質問をする必要がなく、すぐに質問の意味を解析できます。そして解決策。
この機能は、「Ziyue Education Model 2.0」のマルチモーダル機能の進歩に由来しています。特に複雑な画像やテキストの入力を伴うタスクの場合、「Little P Teacher」は同様に優れたパフォーマンスを発揮します。 #大規模モデルが強力な画像およびテキスト理解機能を実証できる理由は、そのモデル自体のマルチモーダル コンテキスト学習 (コンテキスト内学習) 機能と密接に関連しています。従来の視覚推論モデルと比較して、マルチモーダル大規模モデルは、大規模な事前トレーニング中にオープンワールドの豊富な知識を学習しており、ゼロまたは少数のサンプルで目に見えないオブジェクトや概念に一般化できます。具体的には、大規模なモデルは、トレーニング中にサンプルとしていくつかの画像とテキストのペアが与えられている限り、タスクを目に見えない問題に移すことができます。 たとえば、画像を含む数学、物理学、化学のテスト問題に直面した場合、「Little P Teacher」は画像内のテキストを識別できるだけでなく、正確に識別することもできます。画像とテキストの間の意味的な関連性をキャプチャします。 #やっと親が解放されるようです。もちろん、全能の「リトル P ティーチャー」を使用することで、親が子供の学習を完全に手放すことはお勧めしませんが、結局のところ、これはより緊密な親子関係 (犬の頭) の重要な部分でもあります。 #AI がすべての教科の指導を引き継ぐ時代が来るのでしょうか? #ここまでで、「リトル・ティーチャーP」の指導スキルはほぼ理解できました。しかし、子どもの学習プロセスには「ユニバーサルカリキュラム個別指導」というもう一つの難しい課題があります。 AI ソリューションを教育分野でより適切に実装したい場合、一般的な認知能力の開発は突破しなければならない重要なポイントです。 「AI総合家庭教師」は、さまざまな科目の問題に対応できるよう、膨大な知識を蓄え、統合的に取り組む必要があります。 今年以来、GPT-4 は、大型モデルが多分野の知識を習得できることを証明し、弁護士資格などのさまざまな試験で良好な成績を収めていることを証明してきました。 SATとGREの結果。今日では、この「オールラウンダー」が試験に合格するだけでなく、教育の分野でも大きな役割を果たすことができることがわかっています。 「リトル P ティーチャー」と同様に、生徒に個別の学習サポートを提供し、質問に答え、小中学校のあらゆる教科の説明や指導を行うことができます。 GPT-4 であれ、「リトル P ティーチャー」であれ、すべての教科タスクを実行できる理由は、基本的に「」という大型モデルの特性と切り離すことができません。知識を学ぶのが得意」オープン。 人間の認知は生物学的知能の性質によって制限されており、その結果、認知能力には上限が生じます。一般の人にとって、特定の分野で習熟するのは簡単ではありません。この大型モデルは、かなり巨大な知識の入れ物であり、膨大な量の学際的な知識を洗練および吸収し、非常に強力な認知能力を獲得することができ、少なくとも初等中等教育のカリキュラム教育の分野では「ジェネラリスト」になることができます。 現在、大規模モデルを「ユニバーサル」にするための効果的な方法がいくつかあります。その 1 つは、指定されたデータセットを使用して大規模モデルをテストすることです。微調整して、一般的な能力を獲得します。最近では、RAG (Retrieval Augmented Generation) テクノロジーと独自のデータ ソースからの情報を使用してテキスト生成を補完し、大規模なモデルがプラグインを迅速に吸収できるようにする、より一般的な方法もあります。繰り返しました。 さらに一歩進んで考えると、大型モデルのこの普遍的な能力により、人間の教師と同様に、教育において「採点」の役割を果たす資格も得られます。標準化された評価基準と段階的な評価プロセスが明文化されている限り、大規模なモデルは評価プロセスにすぐに適応し、子供たちが間違いを修正し、より良い考え方を開発するのに役立ちます。 #大規模モデル技術に裏付けられた「AI全科目個別指導」は、長期的には教育業界に大きな変化をもたらすことは間違いありません。 そうは言っても、学習機は結局のところ電子製品なので、保護者はハードウェアの観点からも検討する必要があります。 Youdao AI 学習機 X20 は、あらゆる面で努力しています。紙教材の学習体験をシミュレートするために、X20 はカスタマイズされたインク モードを使用し、高解像度のマットメッキの目の保護スクリーンに 6 つの目の保護機能を重ね合わせています。 X20 には、4096 レベルの筆圧感知式スマート ライティング ペンも装備されており、問題解決に没頭しているお子様の視覚を完全に保護します。 #X20 は、「スリーインワン」モデルの先駆者でもあり、学習マシンであるだけでなく、トレーニングマシンでもあり、子供専用でもあります。コンピューター。学習マシン モードでは、X20 は「5.3」戦略的協力リソースを提供し、同じソースから選択できる高校および大学入学試験用の大量の本物のテスト問題が組み込まれています。コンピュータ モードでは、オリジナルの専用インテリジェント テスト問題を使用できます。タイピングの運指を標準化するためのキーボードと内蔵のキーボード入力練習ソフトウェア。 「リトル P ティーチャー」に加え、新世代のバーチャル家庭教師 Hi Echo も X20 に組み込まれた大型モデルのネイティブ アプリケーションとして完成しました。人物像、シーン、対話機能、教育モードの包括的なアップグレード: Hi Echo バージョン 2.0 では、新しい「スピーキング採点」機能が追加され、ユーザーが柔軟に選択できる新しい仮想人物像が追加されました。さらに、Hi Echo 2.0 では、生徒の学習の進捗状況と英語の習熟度を考慮して、より多様で深みのある会話シナリオの演習を設計しています。同時に、「Ziyue Education Model」の技術サポートに基づいて、Youdao AI 学習マシン X20 は、読解、作文修正、その他の機能を含む、あらゆる種類の問題に対する集中的な文法指導も提供します。 
大型モデルが急増したこの年に、多くの研究者は、教育分野が大規模モデルの実装に最適なシナリオの 1 つであると指摘しています。 さて、教育現場における大規模モデル導入の未来の形を『Little P Teacher』から見てきました。 教育プロセスに関しては、「単に学習リソースを配布する」という従来の方法を変更し、ディスカッションや質問、意見交換を通じて子どもたちが自主的に学習する能力を育むように導く方法を提供します。また、質問に基づいて「症例に応じて適切な薬を処方」し、関連する知識を的を絞った方法でプッシュすることもでき、「1 人には 1 つの顔がある」から「1000 人に 1 つの顔がある」への飛躍を達成します。それは私たちが何千年も追求してきた教育概念です。 教育モードに関しては、大規模なモデルは強力な知識伝達と革新的な組み合わせ能力を備えているため、さまざまな主題やスキルについて包括的な理解を達成し、推論を導き出すことができ、関係を構築できます。 AI と教育の組み合わせは、もはや特定の分野やつながりに限定されません。一般的な大型モデルから生まれる汎化力と生成力は、教育業務に必要な人件費を大幅に削減し、新たな教育の形を生み出します。 同時に、生成大規模モデルは、テキストベースの画像、テキスト/画像で生成されたビデオ、テキストなど、より多くの分野で画期的な進歩を遂げ続けていることがわかります。 /pictures で生成されたビデオ、および text/pictures で生成されたビデオ。3D およびその他の方向を生成します。これらの新技術は、「AI家庭教師」の機能に統合され、新たなマルチモーダルなコミュニケーション手法を導き出し、教育分野におけるAI活用シナリオをより多様化し、より大きな価値を発揮することも期待されています。 生成型 AI テクノロジーの継続的な進歩により、教育パラダイムにおける包括的な革命が必ず起こるでしょう。
以上が徹底的にバージョンアップした「総合AI家庭教師」が正式運用開始、家庭教育に革命を起こすの詳細内容です。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。
