|
|
o+ H4 O* V, n/ W% ?+ d/ |+ `7 R" Y: \# I7 w+ C5 ^1 P0 Z
面向全球数学爱好者和科研机构,计划于年内推出。3 [' Z" n6 L# k1 ]+ z- C
来源|多知网
4 {& u8 Y/ L, K" j作者 |王上
) u9 z! }& G6 y, R/ C& F3 R图片来源 |Pexels. E; F9 @' }3 X1 ]! H9 Z
多知网 5 月 5 日消息,多知网获悉,学而思正在进行自研数学大模型的研发,命名为 MathGPT,面向全球数学爱好者和科研机构,以数学领域的解题和讲题算法为核心,目前已经取得阶段性成果,并将于年内推出基于该自研大模型的产品级应用。
) w8 K. s9 ^$ D0 g+ r据悉,学而思已将 MathGPT 作为公司核心项目,由 CTO 田密负责,今年春节前,该项目已经启动相应的团队建设、数据、算力准备和技术研发。此外,学而思已经启动在美国硅谷的团队建设,将成立一支海外算法和工程团队,在全球范围内招募优秀的人工智能专家加入。6 h) ?9 {, h4 J6 y6 d, l4 t
01
: F1 `' i4 ]% C MathGPT 与大语言模型(LLM)的差异
$ Z6 k9 c6 M9 [( ~9 Y1 g) f! Q% X
美国 OpenAI 公司在今年三月份发布了大语言模型 GPT-4,国内百度、阿里也发布了各自的大模型产品,但通用语言模型更像一个 " 文科生 ",在语言翻译、摘要、理解和生成等任务上有出色表现,在数学问题的解决、讲解、问答和推荐方面则存在明显不足:解答数学问题经常出错,有些数学问题虽然能够解决,但方法更偏成年人,无法针对适龄孩子的知识结构和认知水平做适配。
( @+ y; O: N2 L- b" 这种不足是由 LLM 模型的自身特点决定的。"学而思 AI 团队负责人介绍,LLM 大模型来自对海量语言文本的训练,因此最擅长语言处理。行业内偏向基于 LLM 大模型做阅读、写作类应用,但如果想要在数学能力上有突破,就需要研发新的大模型。因此,学而思决心组建团队专研 MathGPT ——数学领域大模型,用自己在数学和 AI 上的多年积累,面向全球范围内的数学爱好者和科研机构,做好 AI 大模型时代的数学基础工作。
& U. _3 U) S- ^: F学而思希望通过 MathGPT 弥补和攻克大语言模型的三个问题:第一,题目要解对,现在 GPT 结果经常出现错误;第二,解题步骤要稳定、清晰,现在 GPT 的解题步骤每次都不一样,而且生成内容经常很冗余;第三,解题要讲的有趣、个性化,现在 GPT 的解释过于 " 学术 " 和机械,对孩子的学习体验很不友好。0 M2 W9 a; p0 S9 T2 i7 U( y6 V
022 [; \1 F1 m5 w, q! ] T2 Y
做 MathGPT,学而思的技术深耕/ P% d/ n% V6 H8 P6 \
学而思作为获国家科技部批准的 " 智慧教育国家新一代人工智能开放创新平台 " 建设单位,也是教育行业唯一一家人工智能 " 国家队 " 成员,在人工智能领域有着多年的深入研究,早在 2017 年,学而思便成立了 AI lab 人工智能实验室。
" x0 Z/ @0 O6 {* \8 j4 t据公开信息显示,基于智慧教育人工智能开放创新平台助力,学而思 AI lab 获得各类顶级学术会议比赛冠军 16 项,亚军 6 项;发表国际期刊和会议高水平学术论文 31 篇,包含光学字符识别、图像、自然语言处理、语音以及多模态等多领域的学术研究,在计算机视觉顶会以及自然语言顶会中均有多篇论文发表;申请专利 220 余项,授权专利 150 余项,软件著作权 60 余项。
1 z- r! l+ O5 c3 r' n- C9 p( @- l2 x
5 k% q$ N- J6 X6 L7 t" X+ h
0 p9 `* v6 ^6 @
学而思 AI lab 在各类顶级学术会议比赛获奖情况" M) w, |% b* k
" 以数学起家 " 的学而思至今已有 20 年的数学教学经验,积累了庞大的数学相关数据,这些数据是进行 MathGPT 训练的必备物料。另外,学而思的海外业务 Think Academy 在全球若干国家和地区深受数学爱好者喜欢,学而思的学生在每年的 IMO 和 AMC 等国际数学竞赛中表现优异,每年都有多位学生在国际奥林匹克数学竞赛中拿到金牌。所以,学而思选择在 MathGPT 方向发力也顺理成章。
! q8 _7 p5 D' j9 A F9 ^另据了解,学而思学习机近期将会上线一款 "AI 助手 ",涵盖作文助手、口语助手、阅读助手、数学助手等相关功能,该 AI 产品将于 5 月 11 日开启内测。% j5 l. \9 k* u* i
031 Z$ a8 `1 ^- D" \, O
MathGPT 的挑战和技术难题) e7 V, Y( c3 Z$ W# z
如何利用大语言模型服务各行各业是当下社会的焦点问题。比如在教育领域,Duolingo、Quizlet、可汗学院等产品主要和 OpenAI 合作,在 GPT 大模型上做微调和接口调用,增强原有的产品体验。但也有一些领域如数学、医学等,对 AI 的需求是准确、清晰、具备强大的逻辑推理能力,且容错率低,通用 LLM 目前的性能表现还无法在上述领域取得突破,未来是否可能取得突破尚不清晰。" R. H, Y4 s _: U7 q% j
以数学领域为例,目前市场上有几个主要流派。比如 Google 收购的 Photomath、微软数学、Mathway、专注数学计算的 WolframAlpha 等产品,主要利用非 LLM 的传统 AI 技术加上数据库的方式解决数学问题。走 AGI 路线的公司则尝试让通用 LLM" 更懂数学 ",比如 GPT4 在数学任务上比之前的 3.5 版本性能更好,谷歌旗下的 Minerva 模型也专门针对数学问题进行调优。学而思选择了另一条少有人走的路,不基于现有 LLM 做微调和接口调用、不做通用 LLM,而是自研基于专业领域的 " 数学大模型 "MathGPT,致力于打造自主、稳定、可持续、高质量的学习解决方案。* N! ^. w( f6 g' S
在大语言模型不断进化的浪潮下,不同的技术路线选择孰优孰劣,仍有待讨论和验证。学而思自研独立的 MathGPT 大模型是否成立,是否能够超越通用模型在数学任务上的表现,是否更匹配不同人群的数学学习场景,这个问题还需要在创新实践中寻找答案。随着整个行业的深化发展和越来越多人才参与到这个领域,相信不久的将来就能看到更为成熟的解决方案。, `5 R6 M6 D# Y: e( a+ f4 O+ p' N, B
相关阅读: |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?立即注册
×
|