Xueersi は、世界中の数学愛好家のための大規模なモデルである MathGPT を開発しています

最近、大手メーカー間で本格的に争われている「ChatGPT戦争」に、Xueersiも参戦しました。

しかし、Xueersi 氏は別のアプローチをとり、数学分野の問題解決および講義アルゴリズムに基づいた自社開発の大規模数学モデル「MathGPT」を選択しました。そして段階的な成果を達成しました。

Xueersi 氏は、この自社開発の大規模モデルに基づく製品レベルのアプリケーションは年内に発売される予定で、世界中の数学愛好家や科学研究機関をターゲットにすると述べました。

会社の中核プロジェクトとして、Xueersi は今年の春節前に、対応するチーム構築、データ、コンピューティング能力の準備、テクノロジーの研究開発を開始し、CTO の Tian に直接引き継ぎました。ミ担当。

また、米国シリコンバレーでのチームビルディングも開始しており、海外にアルゴリズム・エンジニアリングチームを設立し、世界中から優秀な人工知能の専門家を採用する予定だという。

MathGPT と大規模言語モデル (LLM) の違い

今年 3 月、OpenAI は大規模言語モデル GPT-4 を正式にリリースしました。その後、国内の百度やアリババも独自の大型モデル製品を投入した。

ただし、一般的な言語モデルは「文系学生」に近く、言語の翻訳、要約、理解、生成などのタスクでは優れたパフォーマンスを発揮しますが、解く、説明する、Q&A と推奨事項に明らかな欠陥があります -

「数学の問題に答えるときによく間違えます。いくつかの数学の問題は解けますが、その方法はより大人です。

これに関して、Xueersi AI チームのリーダーは、この欠点は次のような要因によって決定されると述べました。 LLMモデルの特徴。 LLM の大規模モデルは、大規模な言語テキストのトレーニングから得られるため、言語処理に最適です。

業界では、アプリケーションの読み取りおよび書き込みに LLM の大規模モデルを使用する傾向がありますが、数学的機能で画期的な進歩を遂げたい場合は、新しい大規模モデルを開発する必要があります。

したがって、Xueersi は、数学と AI における長年の蓄積を利用して、数学愛好家や数学愛好家をターゲットとする、数学分野の大規模モデルである MathGPT に特化したチームを結成することを決意しました。科学研究機関は、AI 大型モデルの時代において、基礎的な数学的作業を適切に行う必要があります。

Xueersi は、MathGPT を通じて大規模言語モデルの 3 つの問題を補い、克服したいと考えています。

まず、質問を正しく解決する必要があります。現在、GPT の結果にはエラーが含まれていることがよくあります。

第二に、問題解決の手順は安定していて明確である必要があります。現在、GPT の問題解決の手順は毎回異なり、生成されるコンテンツは多くの場合異なります。 redundant;

第三に、問題解決は興味深く、個人に合わせたものでなければなりません。現在の GPT の説明はあまりにも「学術的」かつ機械的であり、子どもたちの学習体験には非常に不親切です。

なぜ MathGPT を行うのですか? は、教育業界における人工知能の「ナショナル チーム」の唯一のメンバーでもあり、人工知能の分野で長年にわたる綿密な研究を行っています。 Xueersi 氏は 2017 年の初めに AI lab 人工知能研究所を設立しました。

公開情報によると、スマート教育人工知能オープンイノベーションプラットフォームの支援に基づいて、Xueersi AI lab はさまざまなトップ学術会議のコンテストで 16 回の優勝と 6 回の準優勝を果たしています。光学式文字認識、画像、自然言語処理、音声、マルチモダリティなどの学術研究を含む、国際ジャーナルおよび会議での 31 件のハイレベルな学術論文に掲載され、トップのコンピュータ ビジョン会議およびトップの自然言語会議で多くの論文が発表されました。言語カンファレンス; 220 件以上の特許、150 件以上の認可特許、および 60 件以上のソフトウェア著作権を申請しています。

Xueersi AI lab がさまざまなトップ学会コンペティションで受賞

Xueersi 「数学から始まる」20年の数学指導経験を持ち、MathGPTトレーニングに必要な資料となる数学関連の膨大なデータを蓄積しています。

また、Xueersi の海外事業である Think Academy は、世界各国・地域の数学愛好家に深く愛されており、IMO や AMC などの国際数学コンテストで毎年優秀な成績を収めており、多くの生徒が優秀な成績を収めています。国際数学オリンピックで金メダルを獲得した。

したがって、Xueersi が MathGPT に焦点を当てることを選択するのは論理的です。

また、Xueersi Learning Machineは近い将来、作文アシスタント、スピーキングアシスタント、リーディングアシスタント、数学アシスタントおよびその他の関連機能をカバーする「AIアシスタント」を発売する予定であることもわかっています。 AI この製品は 5 月 11 日に社内テストを開始します。

MathGPT の課題と技術的問題

大規模な言語モデルを使用してあらゆる階層にサービスを提供する方法は、現在の社会における焦点の問題です。

たとえば、教育の分野では、Duolingo、Quizlet、Khan Academy などの製品が主に OpenAI と連携して、GPT ラージ モデルの微調整やインターフェイス呼び出しを行って、オリジナルの製品体験。

しかし、数学や医学などの一部の分野では、AI に正確さ、明確さ、強力な論理的推論能力、および低い耐障害性が求められます。現在、一般的な LLM のパフォーマンスは依然として低く、上記の分野でのブレークスルーは達成されておらず、将来的にブレークスルーが可能かどうかは不明です。

数学の分野を例にとると、市場にはいくつかの主要な学校があります。

たとえば、Google が買収した数学的計算に焦点を当てた Photomath、Microsoft Mathematics、Mathway、WolframAlpha などの製品は、主に非 LLM の従来の AI テクノロジーとデータベース手法を使用して数学的問題を解決します。 。

AGI ルートを採用する企業は、一般的な LLM を「より数学的」なものにしようとしています。たとえば、GPT-4 は以前のバージョン 3.5 よりも数学的タスクのパフォーマンスが向上しており、Google の Minerva モデルはそれより優れています。また、数学の問題に特化して調整されています。

Xueersi は、あまり踏まれていない別の道を選択しました。既存の LLM に基づいた微調整やインターフェイス呼び出しは行わず、汎用 LLM も作成しません。代わりに、独自の LLM を開発します。 " 「数学ビッグ モデル」 MathGPT は、独立した、安定した、持続可能な、高品質の学習ソリューションを作成することに取り組んでいます。

大規模な言語モデルの継続的な進化の波の中で、さまざまな技術的ルートの選択の長所と短所については、依然として議論し検証する必要があります。

Xueersi が独自に開発した独立した大規模 MathGPT モデルが確立されているかどうか、数学的タスクで一般的なモデルのパフォーマンスを上回ることができるかどうか、および数学的学習シナリオによりよく適合できるかどうかさまざまなグループの人々にとってこの疑問は残りますが、その答えは革新的な実践の中で見つける必要があります。

業界全体の発展が深化し、この分野に参加する人材がますます増えていることから、近い将来、より成熟したソリューションが登場すると信じています。

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