Le grand modèle MathGPT est officiellement entré en phase bêta publique et peut gérer des centaines de milliards de problèmes mathématiques

Le 24 août, ce site a appris que lors de la diffusion en direct du 20e anniversaire de TAL, le CTO Tian Mi a annoncé que le modèle à grande échelle de 100 milliards de niveaux développé par TAL dans le domaine des mathématiques, MathGPT, avait été officiellement lancé et ouvert à la version bêta publique. . Désormais, les utilisateurs peuvent demander une expérience d'essai gratuite en créant un compte via le site officiel (www.mathgpt.com).

En mai de cette année, TAL a annoncé qu'elle développait un grand modèle mathématique auto-développé, nommé MathGPT. MathGPT est un modèle à grande échelle dans le domaine vertical des mathématiques avec des algorithmes de résolution et de résolution de problèmes comme noyau pour les passionnés de mathématiques du monde entier et les instituts de recherche scientifique. Il s'agit également du premier modèle à grande échelle spécialement conçu pour les mathématiques en Chine.

Il est également très simple à utiliser. Lorsque les utilisateurs utilisent MathGPT, ils peuvent télécharger des questions mathématiques sous forme de texte ou d'images pour obtenir des réponses conversationnelles. Ils peuvent également utiliser le bouton « Question aléatoire » pour générer des questions mathématiques de manière aléatoire et demander au système de donner des réponses.

MathGPT fournit actuellement des versions chinoises et anglaises de l'expérience PC et mobile

Capacités de pointe en matière de résolution de problèmes mathématiques

MathGPT rassemble les années d'accumulation de données d'éducation, d'enseignement et de recherche de TAL, en se concentrant sur le terrain des mathématiques. Le cadre de formation, d'inférence et de déploiement de centaines de milliards de grands modèles confère au modèle de puissantes fonctionnalités. Grâce à des données éducatives de haute qualité, une formation continue multitâche et un réglage fin supervisé tel que le calcul des questions, l'explication et les questions et réponses sont réalisés, montrant d'excellentes performances. De plus, grâce à l’alignement des retours humains, la qualité globale du modèle sera encore améliorée. MathGPT présente des avantages évidents en termes de précision de résolution de problèmes, de stabilité et d'expérience utilisateur.

Il est entendu que les capacités de calcul mathématique de MathGPT ont couvert des problèmes de mathématiques à l'école primaire, au collège et au lycée, et vous pouvez également suivre. au courant des questions. Cependant, les interactions questions-réponses autres que mathématiques ne sont pas encore ouvertes.

Rapport technique MathGPT

Quel est l'effet spécifique ? Parmi les résultats des tests de 6 collections publiques d'évaluation des mathématiques, dont CEval-Math, AGIEval-Math, APE5K, CMMLU-Math, College Entry Examination Mathematics et Math401, MathGPT a obtenu les scores les plus élevés dans plusieurs tests. Dans le même temps, MathGPT a également obtenu de bons résultats sur la collection de tests généraux de C-Eval pour les collèges et lycées.

MathGPT se classe parmi le classement C-Eval pour les scores des matières du collège et du lycée

De plus, en termes de stabilité de résolution de problèmes et de convivialité d'explication, MathGPT organise une formation modèle basée sur le données d'un grand nombre de processus de résolution de problèmes d'enseignants célèbres. Les étapes pour résoudre le modèle sont professionnelles et claires.

Prenons comme exemple une question séquentielle. La réponse donnée par MathGPT comprend trois parties : « analyse », « explication détaillée » et « points clés », qui est plus détaillée que la méthode d'explication approximative des grands modèles généraux. . Parmi eux, « Analyse » fournit des idées de résolution de problèmes et des méthodes de réflexion pour aider les utilisateurs à mieux comprendre le sujet ; « Explication détaillée » fournit des méthodes de calcul et des réponses spécifiques et le lien final « Point de pointage » examine les points de test, les difficultés et les réponses. points clés du sujet. Cliquez pour obtenir des invites pour aider les utilisateurs à examiner et à réfléchir sur l'intention de poser la question et à tirer des conclusions à partir d'un exemple.

Pour les utilisateurs, étudier des problèmes mathématiques ne consiste pas seulement à obtenir la réponse elle-même, mais également aux principes de résolution de problèmes et à la logique derrière la réponse. Par rapport à d'autres grands modèles à usage général, MathGPT peut résoudre des problèmes avec une plus grande précision, et peut également analyser et expliquer les réponses plus clairement, répondant ainsi mieux aux besoins fondamentaux des utilisateurs qui souhaitent utiliser des produits d'IA pour résoudre des problèmes mathématiques.

Parallèlement à la sortie de MathGPT, TAL a également mis à jour un ensemble d'évaluation de tâches mathématiques représentative et stimulante que les experts mondiaux en intelligence artificielle et les passionnés de mathématiques peuvent expérimenter et évaluer. TAL espère faire jouer à MathGPT un rôle plus important dans le domaine de l'enseignement des mathématiques et est disposé à partager avec l'industrie son expérience de R&D et ses méthodes de centaines de milliards de grands modèles basés sur un contenu à grande échelle et de haute qualité, et à progresser. en collaboration avec l'industrie.

L'expérience accumulée de TAL en matière d'IA

Poussées par la vague de l'IA, de nombreuses entreprises technologiques ont annoncé le lancement de produits de modèles de langage à usage général depuis cette année, mais TAL a choisi une autre direction , non basé sur l'avenir de l'IA. Les grands modèles de langage existants sont affinés et interfacés, plutôt que de grands modèles de langage généraux. Au lieu de cela, nous développons de grands modèles dans le domaine vertical des mathématiques et nous nous engageons à créer des modèles indépendants, stables et durables. et des solutions mathématiques de haute qualité.

Le grand modèle général « met l'accent sur la littérature mais ignore la théorie » et présente des lacunes évidentes dans la résolution, l'explication, la réponse et la recommandation de problèmes mathématiques. À un autre niveau, sur la voie de l’intelligence artificielle générale, la capacité de raisonnement mathématique est très importante, et de nombreuses grandes entreprises dans le monde effectuent des recherches dans ce domaine.

"TAL a 20 ans d'accumulation de données mathématiques et d'affaires. Il a accumulé une grande quantité de données éducatives et a la capacité de produire en continu des données éducatives, il a donc choisi de faire cette chose difficile mais juste." Mi a déclaré que TAL espère utiliser ses années d'accumulation en mathématiques et en IA pour effectuer des travaux mathématiques de base à l'ère des grands modèles d'IA.

En fait, TAL a créé un laboratoire d'IA dès 2017. Avec l'aide de la plateforme d'innovation ouverte d'intelligence artificielle pour l'éducation intelligente, le laboratoire TAL AI a remporté 16 championnats et 6 finalistes dans diverses compétitions de conférences universitaires de premier plan, et a publié près de 100 articles universitaires de haut niveau dans des revues et conférences internationales.

En 2019, le ministère de la Science et de la Technologie a annoncé qu'en s'appuyant sur TAL pour construire une nouvelle plateforme nationale d'innovation ouverte d'intelligence artificielle pour l'éducation intelligente, TAL est devenu le premier et le seul membre de « l'équipe nationale » d'intelligence artificielle dans le secteur de l'éducation, avec de nombreuses années d'expérience approfondie dans le domaine de la recherche en intelligence artificielle. Au fil des années, TAL a été motivée par les besoins majeurs du secteur de l'éducation pour construire une plate-forme nationale d'innovation scientifique et technologique en matière d'éducation avec des capacités d'algorithmes d'intelligence artificielle orientées vers l'éducation, des solutions d'application, des systèmes logiciels et matériels de base et des services ouverts open source.

TAL participe également activement à la promotion de la construction du système de normes des grands modèles. En tant qu'unité centrale, elle a participé à la grande série de normes nationales organisées par le Groupe national de normalisation de l'intelligence artificielle et le « Grand Modèle ». Pré-formation" dirigée par l'Académie chinoise des technologies de l'information et des communications. Série de normes de groupe "Modèle de technologie et méthodes d'évaluation des applications", ainsi que préparation de la série de normes "Education General Large Model" dirigée par les normes de technologie de l'information pour l'éducation. Comité du ministère de l'Éducation et Comité technique national de normalisation des technologies de l'information.

Récemment, TAL a pris les devants en tant qu'unité leader pour travailler avec des institutions de recherche scientifique, des universités et des entreprises de pointe telles que l'Académie chinoise des technologies de l'information et des communications, l'Université de Fudan, iFlytek, Baidu, etc. compiler des normes de groupe pour les grands modèles d'éducation, à partir de scénarios de couverture et de résultats d'application, évaluer de manière exhaustive les capacités du grand modèle d'éducation à partir de dimensions telles que la fiabilité du service et fournir des références et des conseils pour l'application du grand modèle d'éducation.

Utiliser l'IA pour parvenir à un enseignement individualisé à grande échelle

Avec l'essor des grands modèles linguistiques, la manière d'utiliser la technologie de l'IA au service de tous les horizons est devenue le centre de l'attention sociale. Le secteur de l’éducation est l’un des premiers secteurs à avoir commencé à déployer l’IA, et les changements que l’IA peut apporter à l’écosystème éducatif ont toujours attiré beaucoup d’attention.

"L'IA a offert des opportunités pour redéfinir le secteur de l'éducation, et la technologie des modèles à grande échelle a permis d'enseigner aux étudiants en fonction de leurs aptitudes à grande échelle." Tian Mi a introduit cela au cours des 20 dernières années, TAL explore l'apprentissage personnalisé. Des petites classes hors ligne aux grandes classes en ligne, puis aux cours d'IA, les formats continuent d'évoluer, mais le contenu pédagogique est toujours fixe, il y a moins d'interactions entre étudiants et enseignants, et la granularité ne peut que s'améliorer. descendre au niveau des questions.

Tian Mi estime que l'essence des grands modèles est un moyen plus efficace d'apprendre des connaissances à partir des données et de les appliquer. Avec le soutien des capacités de l'IA, la nouvelle méthode d'apprentissage « auto-apprentissage de l'étudiant + questions et réponses sur l'IA » est devenue largement possible. Le seuil et le coût pour les apprenants d'obtenir un contenu pédagogique de haute qualité sont réduits, et le contenu pédagogique personnalisé et raffiné qu'ils obtiennent continue d'augmenter. L'enseignement par l'IA et les conseils en matière de réponses aux questions peuvent être réalisés pour des milliers de personnes, et chaque étudiant peut obtenir le contenu. l'apprentissage qui lui convient le mieux.

Sur la base de MathGPT, TAL continuera d'explorer les méthodes d'apprentissage dans l'environnement de l'IA pour mieux servir les apprenants et les passionnés de mathématiques du monde entier, et partagera son expérience avec l'industrie en temps opportun, en utilisant la technologie de l'IA pour aider changements positifs dans la technologie éducative.

Avec la progression fluide de la version bêta publique, les capacités de résolution de problèmes de MathGPT continueront de s'améliorer et les applications au niveau des produits basées sur MathGPT sont également accélérées et seront publiées dans un avenir proche.

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