TAL、AIによる個別指導を実現する自社開発の大規模数学モデルMathGPTを発表

2021 年 8 月 24 日、TAL の最高技術責任者である Tian Mi は、TAL が独自に開発した数学分野の 1,000 億レベルの大規模モデルである MathGPT が正式にリリースされ、公開テストが開始されたと発表しました。 。本日より公式サイトよりアカウント登録の申し込みとモデルの無料体験を開始します

TAL は今年 5 月、MathGPT と名付けられた大規模な自社開発数学モデルを開発中であると発表しました。レポートによると、MathGPT は世界中の数学愛好家や科学研究機関向けの大規模モデルであり、その中核となるのは、数学の垂直分野に焦点を当てた、問題解決および問題指示アルゴリズムです。これは、数学の分野のために特別に構築された中国初の大規模モデルでもあります

ユーザーが MathGPT を使用する場合、テキストまたは画像を通じて数学の質問をアップロードするだけで、会話形式の回答フィードバックが得られます。さらに、「ランダムな質問」ボタンをクリックすると、システムが数学の問題をランダムに生成し、回答を返します。現在、MathGPT はすでに中国語版と英語版の PC およびモバイル エクスペリエンスをサポートしています

MathGPT は数学の分野に焦点を当てたプロジェクトで、TAL が長年にわたって蓄積してきた教育、教育、研究のデータを結集しています。これらの高品質な教育データを活用することで、MathGPT は問題の計算、説明、質問応答などのさまざまなタスクについて継続的なトレーニングと教師付き微調整を行うことができ、優れたパフォーマンスを発揮します。

MathGPT の公式 Web サイトには、MathGPT の数学的計算機能が小学校、中学校、高校のさまざまな数学の問題に拡張されていることが示されています。これらの質問タイプには、計算質問、応用質問、代数質問が含まれます。さらに、MathGPT は質問について質問することもできますが、数学以外の質問との質疑応答はまだオープンされていません

数学 GPT 技術レポート

数学 GPT 技術レポートは、CEval-Math、AGIEval-Math、APE5K、CMMLU-Math、大学入試数学、Math401 を含む 6 つの公的数学評価コレクションのテスト結果のうち、TAL の MathGPT が複数のテスト結果を達成していることを示しています。 。 最高得点。同時に、MathGPT は C-Eval の中学および高校向けの一般テスト コレクションでも優れたパフォーマンスを発揮しました。

書き換えが必要な内容は、C-Evalリストに掲載されている中学校・高校の各科目のMathGPTのスコアです。

MathGPT の問題解決の安定性と説明のしやすさは、有名教師の膨大な問題解決プロセス データに基づくモデルのトレーニングに基づいており、モデルの問題解決の手順は専門的かつ明確です

数列問題を例にとると、MathGPT の解答は「分析」「詳細説明」「要点」の 3 つの部分に分かれています。一般的な大規模モデルの簡単な説明と比較して、MathGPT の回答はより詳細です。 「分析」セクションでは、ユーザーがトピックをよりよく理解できるように、問題解決のアイデアや考え方を提供します。 「詳しい解説」では具体的な計算方法と答えを掲載しています。最後に、「キー ポイント」リンクは、テスト ポイント、問題の難しさ、質問のキー ポイントを提示し、ユーザーが質問の意図を確認して考えるのに役立ち、あるインスタンスから他のケースへの推論を引き出すことができます。

ユーザーにとって、数学の問題を勉強することは、答えそのものを得るということだけではなく、答えの背後にある問題解決の原則やロジックについても学ぶことです。他の汎用大規模モデルと比較して、MathGPT はより高い精度の問題解決を実現でき、答えをより明確に分析して説明することもできるため、数学的問題に答えるために AI 製品を使用するユーザーの中核的なニーズをよりよく満たすことができます。

MathGPT のリリースと同時に、TAL は、世界中の人工知能の専門家や数学愛好家が体験して評価できるよう、公式 Web サイト上にある代表的かつ挑戦的な数学的タスクの評価セットも更新しました。

大規模な言語モデルの台頭により、AI テクノロジーがあらゆる階層にサービスをどのように提供できるかが社会の注目を集めています。 Tian Mi 氏は、AI が教育業界を再定義する機会をもたらし、大規模モデル技術により、生徒の適性に応じた大規模な指導が可能になると考えています。大規模モデルの本質は、データから知識を学習し、それを適用するためのより効率的な方法です。 AIの支援により、「生徒の自習とAIの質問応答」という新しい学習方法が広く実現可能になりました。学習者は、高品質の教育コンテンツを取得するための敷居とコストを下げると同時に、ますますパーソナライズされ洗練された教育コンテンツを取得し、数千人に対する AI 指導と Q&A 指導を実現し、各学生が最適なコースを確実に受講できるようにすることができます。学習内容

Tian Mi 氏の紹介によれば、パブリック ベータの順調な進行に伴い、MathGPT の問題解決能力は引き続き向上し、MathGPT に基づく製品レベルのアプリケーションも開発プロセスを加速しており、2016 年にリリースされる予定です。近い将来＃＃＃

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