Xueersi는 전 세계 수학 애호가를 위한 대규모 모델인 MathGPT를 개발합니다.

최근 주요 제조사들 사이에서 한창 벌어지고 있는 'ChatGPT 전쟁'에 Xueersi도 동참했습니다.

그러나 Xueersi는 다른 접근 방식을 취하여 수학 분야의 문제 해결 및 강의 알고리즘을 기반으로 하는 자체 개발한 대규모 수학 모델 "MathGPT"를 선택했으며 이미 단계적인 결과를 달성했습니다.

Xueersi는 자체 개발한 대형 모델을 기반으로 한 제품 수준 애플리케이션이 올해 안에 출시될 예정이며 전 세계 수학 애호가와 과학 연구 기관에서 사용할 수 있을 것이라고 말했습니다.

회사의 핵심 프로젝트인 Xueersi는 올해 춘절 이전에 해당 팀 빌딩, 데이터, 컴퓨팅 성능 준비 및 기술 연구 개발을 시작하여 CTO Tian Mi에게 직접 넘겼습니다.

또한, 미국 실리콘밸리에서도 팀빌딩을 시작했으며, 해외 알고리즘 및 엔지니어링 팀을 창설하고 전 세계의 우수한 인공지능 전문가를 영입할 계획입니다.

MathGPT와 대규모 언어 모델(LLM)의 차이점

올해 3월 OpenAI는 대규모 언어 모델 GPT-4를 공식 출시했습니다. 이어 국내 바이두와 알리바바도 자체 대형 모델 제품을 출시했다.

그러나 일반 언어 모델은 "교양 학생"에 가깝습니다. 언어 번역, 요약, 이해 및 생성과 같은 작업에서는 뛰어난 성능을 발휘하지만 수학 문제를 해결하고 설명하고 답변하고 추천하는 데에는 명백한 단점이 있습니다. ——

"우리는 수학 문제를 풀 때 종종 실수를 합니다. 일부 수학 문제는 풀 수 있지만 그 방법은 성인 중심적이며 적절한 연령의 어린이의 지식 구조와 인지 수준에 적응할 수 없습니다. ."

이와 관련하여 Xueersi AI 팀 담당자는 이러한 단점이 LLM 모델의 특성에 의해 결정된다고 말했습니다. LLM 대형 모델은 대규모 언어 텍스트에 대한 훈련에서 비롯되므로 언어 ​​처리에 가장 적합합니다.

업계에서는 읽기 및 쓰기 응용 프로그램에 LLM 대형 모델을 사용하는 것을 선호하지만, 수학적 기능을 혁신하려면 새로운 대형 모델을 개발해야 합니다.

따라서 Xueersi는 수학 분야의 대규모 모델인 MathGPT를 전문으로 하는 팀을 구성하기로 결정했습니다. 수년간의 수학과 AI 축적을 활용하여 수학 애호가와 과학을 위한 대규모 AI 모델을 구축할 것입니다. 전 세계의 연구 기관. 시대의 수학적 기초 작업.

Xueersi는 MathGPT를 통해 대규모 언어 모델의 세 가지 문제를 보완하고 극복하기를 희망합니다.

먼저 문제를 올바르게 해결해야 하며 이제 GPT 결과에 오류가 자주 발생합니다.

두 번째, 단계; 문제를 해결하려면 안정적이고 명확해야 합니다. 현재 GPT 문제 해결 단계는 매번 다르며 생성된 콘텐츠가 중복되는 경우가 많습니다.

셋째, 문제 해결은 흥미롭고 개인화되어야 합니다. 설명은 너무 학문적이고 기계적이어서 아이들의 학습 경험에 매우 비우호적입니다.

MathGPT를 하는 이유는 무엇인가요? 회원들은 이미 2017년부터 AI 연구실 인공지능 연구실을 설립했습니다.

공개된 정보에 따르면 Xueersi AI 연구소는 스마트 교육 인공 지능 개방형 혁신 플랫폼의 도움을 기반으로 다양한 최고 학술 회의 대회에서 16개의 우승과 6개의 준우승을 차지했으며 31개의 국제 수준 높은 학술 논문을 발표했습니다. 광학 문자 인식, 이미지, 자연어 처리, 음성 및 다중 양식 등 다양한 분야의 학술 연구를 포함하여 최고의 컴퓨터 비전 컨퍼런스 및 최고의 자연어 컨퍼런스에 많은 논문을 발표했습니다. 220개 이상의 특허 및 승인된 특허 150개 이상의 항목 및 60개 이상의 소프트웨어 저작권.

Xueersi AI 연구실 각종 주요 학술대회 및 대회 수상

Xueersi는 20년의 수학 교육 경험을 보유하고 있으며 엄청난 수학 경험을 축적해 왔습니다. -관련 데이터는 MathGPT 훈련에 꼭 필요한 자료입니다.

또한 Xueersi의 해외 사업인 Think Academy는 전 세계 여러 국가와 지역의 수학 애호가들로부터 깊은 사랑을 받고 있습니다. Xueersi의 학생들은 매년 IMO, AMC 등 국제 수학 대회에서 좋은 성적을 거두고 있으며, 매년 많은 학생들이 우승을 차지하고 있습니다. 국제수학올림피아드 금메달.

따라서 Xueersi가 MathGPT에 집중하기로 선택한 것은 논리적입니다.

Xueersi Learning Machine은 가까운 미래에 작문 보조, 말하기 보조, 읽기 보조, 수학 보조 및 기타 관련 기능을 포함하는 "AI 보조"를 출시할 것으로 알려져 있습니다. 이 AI 제품은 5월 11일에 출시될 예정입니다. 비공개 베타.

MathGPT의 과제와 기술적 문제

각계 각층에 서비스를 제공하기 위해 대규모 언어 모델을 사용하는 방법은 현재 사회의 주요 문제입니다.

예를 들어 교육 분야에서는 Duolingo, Quizlet, Khan Academy 및 기타 제품이 주로 OpenAI와 협력하여 GPT 대형 모델에서 미세 조정 및 인터페이스 호출을 수행하여 원래 제품 경험을 향상시킵니다.

그러나 AI에 대한 요구가 정확성, 명확성, 강력한 논리적 추론 능력 및 낮은 내결함성을 요구하는 수학, 의학 등 일부 분야도 있습니다. 현재 일반 LLM의 성능으로는 획기적인 발전을 이룰 수 없습니다. 앞으로 획기적인 발전이 가능할지는 불분명합니다.

수학 분야를 예로 들어보겠습니다. 시중에는 여러 주요 학교가 있습니다.

예를 들어 Google이 인수한 수학적 계산에 중점을 둔 Photomath, Microsoft Mathematics, Mathway 및 WolframAlpha와 같은 제품은 주로 LLM이 아닌 기존 AI 기술과 데이터베이스 방법을 사용하여 수학적 문제를 해결합니다.

AGI 경로를 사용하는 회사는 일반 LLM을 "더 수학적으로" 만들려고 노력하고 있습니다. 예를 들어 GPT-4는 이전 버전 3.5보다 수학 작업에서 더 나은 성능을 발휘하며 Google의 Minerva 모델도 수학 문제에 맞게 특별히 조정되었습니다.

Xueersi는 기존 LLM을 기반으로 미세 조정 및 인터페이스 호출을 수행하지 않으며 대신 범용 LLM을 기반으로 자체 "수학적 대형 모델" MathGPT를 개발합니다. 전문 분야에서 독립적이고 안정적이며 지속 가능한 고품질 학습 솔루션을 만들기 위해 최선을 다하고 있습니다.

대규모 언어 모델의 지속적인 진화의 물결 속에서 다양한 기술 경로 선택의 장점과 단점은 여전히 ​​논의되고 검증되어야 합니다.

Xueersi가 자체 개발한 독립적인 대규모 MathGPT 모델이 확립되었는지, 수학 작업에 대한 일반 모델의 성능을 능가할 수 있는지, 다양한 그룹의 수학적 학습 시나리오에 더 잘 부합할 수 있는지, 이 질문은 여전히 ​​남아 있습니다. 혁신적 실천에서 답을 찾아야 한다.

전체 산업의 발전이 심화되고 이 분야에 점점 더 많은 인재가 참여함에 따라 가까운 시일 내에 더욱 성숙한 솔루션을 볼 수 있을 것이라고 믿습니다.

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