


Zuoyebang teste un vaste modèle éducatif en interne et a déjà réalisé un certain nombre de réalisations en matière d'intelligence artificielle
Selon les informations de Duozhi.com du 6 juin, selon les informations de 36Kr, Zuoyebang teste actuellement un vaste modèle d'éducation basé sur le marché chinois, comprenant la résolution de problèmes multidisciplinaires, la correction de la composition en chinois et en anglais, le multilingue dialogue, etc. Les scénarios d'application éducative incluent des applications d'outils, du matériel intelligent, des livres et d'autres entreprises. Les initiés de Zuoyebang ont confirmé la nouvelle à Duozhi.com.
Il est entendu que Zuoyebang a lancé un projet de modèle éducatif à grande échelle auto-recherché au début de cette année et a mobilisé les élites techniques de divers modules commerciaux pour former une équipe originale. En mars de cette année, Zuoyebang a annoncé par courrier électronique interne qu'elle augmenterait à nouveau ses investissements et ajusterait sa structure organisationnelle. À l'heure actuelle, le projet est dirigé par le CTO Luo Liang pour fournir un soutien de base à la R&D et la direction générale de la construction de l'AIGC, et les fonds de R&D sont alloués en priorité.
Duozhi.com a appris du site de recrutement Zuoyebang et de diverses plateformes de recrutement qu'actuellement, Zuoyebang recrute de toute urgence des ingénieurs en algorithmes d'apprentissage profond, des ingénieurs en algorithmes NLP, des ingénieurs en algorithmes de recommandation publicitaire, etc. Il y a deux mois, Zuoyebang a également recruté des ingénieurs en algorithmes vocaux. Il est mentionné dans la description de poste d'ingénieur en algorithmes NLP qu'il participera à l'exploration et à la recherche de la combinaison du LLM et des modèles profonds dans des scénarios d'application, et sera responsable de travaux spécifiques tels que la formation des modèles, la mise au point, et des invites.
(Capture d'écran de la page de recrutement JobBang)
Du point de vue du recrutement, Zuoyebang accroît son exploration de l'intelligence artificielle. Duozhi.com a appris que Zuoyebang a fait de grands progrès dans les applications au niveau des produits telles que la capacité de résolution de problèmes, la correction de la composition en chinois et en anglais et les questions-réponses sur les connaissances.
Actuellement, le nom du modèle Zuoyebang n'a pas encore été confirmé. Il est entendu que la candidature est en cours.
Duozhi.com a appris qu'au cours des deux dernières années, Zuoyebang a réalisé quelques progrès dans le sens de l'intelligence artificielle :
Premièrement, dans le sens visuel, la technologie de reconnaissance de texte OCR dans la banque de questions est très mature, et résout même le flou, l'inclinaison, les pixels faibles, les interférences et d'autres situations. De plus, en termes de visuels, Zhuoyebang a également développé une technologie de restauration des épreuves par IA , qui restaure les épreuves complétées par les élèves et corrigées par les enseignants dans la version électronique originale. l’écriture manuscrite peut être supprimée, laissant la version imprimée originale restante ci-dessous. Actuellement, cette technologie a été appliquée aux machines Meow Meow.
Deuxièmement, la banque de questions réalise des analyses et tire des inférences d'un exemple à l'autre. Par exemple, si le chinois a des capacités de résolution automatique de problèmes, les mathématiques peuvent également résoudre automatiquement des problèmes et incluent des étapes de résolution de problèmes ; en anglais, la sélection et le remplissage peuvent tous être automatiquement analysés.
Troisièmement, en termes de technologie vocale et PNL, Zuoyebang dispose d'un système de commentaires intelligent et d'une synthèse vocale personnalisée. Par exemple, dans les cours d'alphabétisation, les tuteurs peuvent utiliser la synthèse vocale pour donner des commentaires personnalisés aux étudiants, ce qui améliore l'efficacité des tuteurs.
De ces explorations techniques, on voit qu'il n'est pas surprenant que Zuoyebang développe un grand modèle éducatif.
Actuellement, de nombreux acteurs du secteur de l'éducation développent de grands modèles. Par exemple, TAL développe un grand modèle mathématique MathGPT, et Youdao a développé le modèle éducatif « Ziyue »... Le style de Zuoyebang est habitué à multi- les opérations en ligne et aux multiples facettes Breakout, le grand modèle de Zuoyebang cette fois, teste également différents scénarios.
On peut dire que les grands modèles ont inspiré un autre cycle d'innovation dans le secteur de l'éducation. (Dozhiwangwangshang)
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Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

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