Das große MathGPT-Modell ist offiziell in die öffentliche Betaphase eingetreten und kann Hunderte Milliarden mathematischer Probleme bewältigen

Am 24. August erfuhr diese Website, dass CTO Tian Mi während der Live-Übertragung zum 20-jährigen Jubiläum von TAL bekannt gab, dass das von TAL selbst entwickelte 100-Milliarden-Ebenen-Großmodell im Bereich Mathematik, MathGPT, offiziell gestartet und für die öffentliche Betaversion zugänglich gemacht wurde . Ab sofort können Benutzer eine kostenlose Testversion beantragen, indem sie über die offizielle Website (www.mathgpt.com) ein Konto registrieren.

Im Mai dieses Jahres gab TAL bekannt, dass es ein großes, selbst entwickeltes mathematisches Modell namens MathGPT entwickelt. MathGPT ist ein groß angelegtes Modell im vertikalen Bereich der Mathematik mit Problemlösungs- und Problemerzählalgorithmen als Kern für weltweite Mathematikbegeisterte und wissenschaftliche Forschungseinrichtungen. Es ist auch das erste groß angelegte Modell, das speziell für Mathematik in China entwickelt wurde.

Es ist auch sehr einfach zu bedienen. Wenn Benutzer MathGPT verwenden, können sie Mathe-Fragen in Form von Text oder Bildern hochladen, um Feedback zu Konversationsantworten zu erhalten. Sie können auch die Schaltfläche „Zufällige Frage“ verwenden, um Mathe-Fragen nach dem Zufallsprinzip zu generieren und das System Antworten geben zu lassen.

MathGPT bietet derzeit chinesische und englische Versionen von PC- und Mobilgeräten an der Mathematik. Das Trainings-, Inferenz- und Bereitstellungs-Framework von Hunderten Milliarden großer Modelle verleiht dem Modell leistungsstarke Funktionen. Durch hochwertige Bildungsdaten kann eine kontinuierliche Schulung und überwachte Feinabstimmung mehrerer Aufgaben wie Fragenberechnung, Erklärung, Frage und Antwort usw. erreicht werden, wodurch eine hervorragende Leistung erzielt wird. Darüber hinaus wird mithilfe der Ausrichtung menschlicher Rückmeldungen die Gesamtqualität des Modells weiter verbessert. MathGPT bietet offensichtliche Vorteile in Bezug auf Problemlösungsgenauigkeit, Stabilität und Benutzererfahrung.

Es versteht sich, dass die mathematischen Berechnungsfunktionen von MathGPT mathematische Probleme in der Grundschule, der Mittelschule und der Oberschule abdecken. Die Fragetypen umfassen Berechnungsfragen, Anwendungsfragen, Algebrafragen usw., und Sie können ihnen auch folgen auf die Fragen eingehen. Allerdings sind andere Frage-und-Antwort-Interaktionen als Mathematik noch nicht offen.

MathGPT Technical Report

Was ist der spezifische Effekt? Unter den Testergebnissen von 6 öffentlichen Mathematik-Bewertungssammlungen, darunter CEval-Math, AGIEval-Math, APE5K, CMMLU-Math, College Entrance Examination Mathematics und Math401, erzielte MathGPT in mehreren Tests die höchsten Ergebnisse. Gleichzeitig schnitt MathGPT auch bei der allgemeinen Testsammlung von C-Eval für Mittel- und Oberschulen gut ab.

MathGPT gehört zu den Top-Fächern der Mittel- und Oberstufe in der C-Eval-Liste

Darüber hinaus führt MathGPT im Hinblick auf Problemlösungsstabilität und Erklärungsfreundlichkeit ein Modelltraining auf der Grundlage der Daten von durch Der Problemlösungsprozess großer berühmter Lehrer ist professionell und klar.

Nehmen wir als Beispiel eine Sequenzfrage. Die von MathGPT gegebene Antwort besteht aus drei Teilen: „Analyse“, „detaillierte Erklärung“ und „Schlüsselpunkte“, was detaillierter ist als die grobe Erklärungsmethode allgemeiner großer Modelle . Unter anderem stellt „Analyse“ Ideen und Denkmethoden zur Problemlösung bereit, um Benutzern ein besseres Verständnis des Themas zu erleichtern. „Detaillierte Erklärung“ bietet spezifische Berechnungsmethoden und Antworten, und der letzte Link „Zeigepunkt“ untersucht die Testpunkte, Schwierigkeiten usw Kernpunkte des Themas Klicken Sie hier, um den Benutzern zu helfen, die Absicht der Fragestellung zu überprüfen und darüber nachzudenken und Schlussfolgerungen aus einem Beispiel zu ziehen.

Für Benutzer geht es beim Studium mathematischer Probleme nicht nur darum, die Antwort selbst zu finden, sondern auch um die Problemlösungsprinzipien und die Logik hinter der Antwort. Im Vergleich zu anderen großen Allzweckmodellen kann MathGPT eine höhere Genauigkeit bei der Problemlösung erreichen und Antworten klarer analysieren und erklären, wodurch die Kernbedürfnisse der Benutzer besser erfüllt werden, KI-Produkte zur Beantwortung mathematischer Probleme zu verwenden.

Gleichzeitig mit der Veröffentlichung von MathGPT aktualisierte TAL auch ein repräsentatives und herausforderndes Bewertungsset für mathematische Aufgaben, das globale Experten für künstliche Intelligenz und Mathematikbegeisterte erleben und bewerten können. TAL hofft, dass MathGPT eine größere Rolle im Bereich der Mathematikdidaktik spielt, und ist bereit, seine Forschungs- und Entwicklungserfahrung und -methoden aus Hunderten Milliarden großen Modellen auf der Grundlage umfangreicher, qualitativ hochwertiger Inhalte mit der Industrie zu teilen und Fortschritte zu erzielen Gemeinsam mit der Industrie.

TALs gesammelte Erfahrung im Bereich KI

Angetrieben von der KI-Welle haben viele Technologieunternehmen seit diesem Jahr die Einführung von Allzweckprodukten für große Sprachmodelle angekündigt, aber TAL hat eine andere Richtung gewählt , nicht auf der Grundlage der Zukunft der KI, sondern auf der Grundlage von Feinabstimmungen und Schnittstellen. Stattdessen entwickeln wir große Modelle im vertikalen Bereich der Mathematik und setzen uns für die Schaffung unabhängiger, stabiler und nachhaltiger Modelle ein und hochwertige mathematische Lösungen.

Das allgemeine große Modell „betont die Literatur, ignoriert aber die Theorie“ und weist offensichtliche Mängel beim Lösen, Erklären, Beantworten und Empfehlen mathematischer Probleme auf. Auf einer anderen Ebene, auf dem Weg zur allgemeinen künstlichen Intelligenz, ist die Fähigkeit zum mathematischen Denken sehr wichtig, und es gibt viele große Unternehmen auf der ganzen Welt, die auf diesem Gebiet forschen.

„TAL verfügt über eine 20-jährige Erfahrung im Bereich Mathematikdaten und -wirtschaft. Das Unternehmen hat eine große Menge an Bildungsdaten gesammelt und ist in der Lage, kontinuierlich Bildungsdaten zu produzieren. Deshalb hat es sich für diese schwierige, aber richtige Entscheidung entschieden.“ Mi sagte, TAL hoffe, seine jahrelange Erfahrung in Mathematik und KI zu nutzen, um grundlegende mathematische Arbeiten im Zeitalter großer KI-Modelle durchzuführen.

Tatsächlich hat TAL bereits 2017 ein KI-Labor eingerichtet. Mit Hilfe der offenen Innovationsplattform für künstliche Intelligenz im Smart Education-Bereich hat das TAL AI lab 16 Meisterschaften und 6 Zweitplatzierungen in verschiedenen hochkarätigen akademischen Konferenzwettbewerben gewonnen und fast 100 hochkarätige wissenschaftliche Arbeiten in internationalen Fachzeitschriften und Konferenzen veröffentlicht.

Im Jahr 2019 gab das Ministerium für Wissenschaft und Technologie bekannt, dass TAL beim Aufbau einer neuen nationalen offenen Innovationsplattform für künstliche Intelligenz für intelligente Bildung auf TAL gesetzt hat und das erste und einzige Mitglied des „Nationalteams“ für künstliche Intelligenz in der EU geworden ist Bildungsbranche mit langjähriger und fundierter Erfahrung im Bereich der Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz. Im Laufe der Jahre wurde TAL von den großen Bedürfnissen der Bildungsbranche angetrieben, eine nationale Innovationsplattform für Bildungswissenschaft und -technologie mit bildungsorientierten Algorithmen für künstliche Intelligenz, Anwendungslösungen, grundlegenden Software- und Hardwaresystemen und Open-Source-Open-Services aufzubauen.

TAL ist auch aktiv an der Förderung des Aufbaus des großen Modellstandardsystems beteiligt. Als Kerneinheit hat es an der großen Modellreihe nationaler Standards teilgenommen, die von der National Artificial Intelligence Standardization Group und dem „Large Model“ organisiert wurde Vorschulung“ unter der Leitung der China Academy of Information and Communications Technology. Modellreihe von Gruppenstandards für Technologie- und Anwendungsbewertungsmethoden sowie Vorbereitung der Standardreihe „Education General Large Model“ unter der Leitung der Education Information Technology Standards Ausschuss des Bildungsministeriums und des Nationalen Technischen Ausschusses für die Standardisierung der Informationstechnologie.

Vor kurzem übernimmt TAL als führende Einheit die Führung, um mit branchenführenden wissenschaftlichen Forschungseinrichtungen, Universitäten und Unternehmen wie der China Academy of Information and Communications Technology, der Fudan University, iFlytek, Baidu usw. zusammenzuarbeiten Erstellen Sie Gruppenstandards für große Bildungsmodelle anhand von Abdeckungsszenarien und Anwendungsergebnissen. Bewerten Sie umfassend die Fähigkeiten des großen Bildungsmodells anhand von Dimensionen wie der Servicezuverlässigkeit und stellen Sie Referenzen und Anleitungen für die Anwendung des großen Bildungsmodells bereit.

Einsatz von KI für einen groß angelegten individualisierten Unterricht

Mit dem Aufkommen großer Sprachmodelle ist die Frage, wie KI-Technologie für alle Lebensbereiche eingesetzt werden kann, in den Mittelpunkt der gesellschaftlichen Aufmerksamkeit gerückt. Die Bildungsbranche ist eine der ersten Branchen, die mit dem Einsatz von KI begonnen hat, und die Veränderungen, die KI im Bildungsökosystem bewirken kann, haben schon immer große Aufmerksamkeit erregt.

„KI hat Möglichkeiten eröffnet, die Bildungsbranche neu zu definieren, und die groß angelegte Modelltechnologie hat es in großem Maßstab ermöglicht, Schüler entsprechend ihrer Begabung zu unterrichten.“ TAL erforscht personalisiertes Lernen, von kleinen Offline-Kursen über große Online-Kurse bis hin zu KI-Kursen. Die Formate entwickeln sich ständig weiter, aber der Lehrinhalt ist immer festgelegt, es gibt weniger Interaktion zwischen Schülern und Lehrern und die Granularität ist begrenzt bis zur Frageebene.

Tian Mi glaubt, dass das Wesen großer Modelle eine effizientere Möglichkeit ist, Wissen aus Daten zu lernen und anzuwenden. Mit der Unterstützung von KI-Fähigkeiten ist die neue Lernmethode „Selbststudium der Schüler + KI-Fragen und Antworten“ weitgehend möglich geworden. Der Schwellenwert und die Kosten für Lernende, qualitativ hochwertige Lehrinhalte zu erhalten, werden gesenkt, und die personalisierten und verfeinerten Lehrinhalte, die sie erhalten, können für Tausende von Menschen umgesetzt werden, und jeder Schüler kann diese erhalten Lernen, das für ihn oder sie am besten geeignet ist.

Basierend auf MathGPT wird TAL weiterhin Lernmethoden im KI-Umfeld erforschen, um Lernenden und Mathematikbegeisterten auf der ganzen Welt einen besseren Service zu bieten und seine Erfahrungen zeitnah mit der Branche zu teilen, wobei KI-Technologie zur Unterstützung eingesetzt wird Positive Veränderungen in der Bildungstechnologie.

Mit dem reibungslosen Fortschritt der öffentlichen Beta werden sich die Problemlösungsfähigkeiten von MathGPT weiter verbessern, und auf MathGPT basierende Anwendungen auf Produktebene werden ebenfalls beschleunigt und in naher Zukunft veröffentlicht.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDas große MathGPT-Modell ist offiziell in die öffentliche Betaphase eingetreten und kann Hunderte Milliarden mathematischer Probleme bewältigen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!