数千億単位の数学専用大規模モデルMathGPTが公開テストを開始

国内の大型模型市場に新たな「プレーヤー」が誕生しました。今回は数学に特化した大型模型です。

Syncedは8月24日、TAL創立20周年記念ライブ放送で、CTOのTian Mi氏が、数千億単位を処理できるTAL独自開発の数学モデルMathGPTが正式にリリースされ、パブリックベータ版を開始したと発表したことを知った。本日より、ユーザーは公式サイトからアカウント登録を申請し、無料トライアルを体験することができます。

今年5月、TALはMathGPTという独自の数学的ビッグモデルを開発中であると発表しました。 MathGPTは、問題解決と講義のアルゴリズムを中核とする、世界中の数学愛好家と研究機関向けの数学垂直分野の大型モデルです。また、中国で初めて数学専用に構築された大型モデルでもあります。

使い方もとても簡単です。 MathGPT を使用すると、ユーザーはテキストまたは画像の形式で数学の問題をアップロードし、回答に関する会話形式のフィードバックを受け取ることができます。また、「ランダムな質問」ボタンをクリックして数学の問題をランダムに生成し、システムに回答を提供させることもできます。

現在、MathGPT は PC とモバイル向けに中国語版と英語版をサポートしています。

数学的問題解決能力をリードする

MathGPT は、TAL が長年にわたって蓄積してきた教育および研究データを統合し、数学の分野に重点を置いています。兆レベルの大規模モデル向けのトレーニング、推論、および展開フレームワークにより、モデルに強力な機能が提供されます。高品質な教育データを通じて、質問の計算、説明、質問への回答など、複数のタスクの継続的なトレーニングと監督付きの微調整が実現され、優れたパフォーマンスを発揮します。さらに、人間によるフィードバック調整の助けにより、モデルの総合的な品質がさらに向上します。 MathGPT は、問題解決の精度、安定性、ユーザー エクスペリエンスにおいて明らかな利点があります。

MathGPTの数学計算機能は、小学校、中学校、高校の数学の問題をカバーしていると理解されています。問題の種類には、計算問題、応用問題、代数問題などがあり、質問に対してフォローアップ質問も行うことができます。ただし、数学以外の質疑応答のやり取りはまだ公開されていません。

MathGPT 技術レポート

具体的な効果は何ですか？ CEval-Math、AGIEval-Math、APE5K、CMMLU-Math、大学入試数学、Math401を含む6つの公開数学評価セットのテスト結果の中で、MathGPTは多くのテストで最高得点を達成しました。同時に、MathGPT は C-Eval の中学・高校向け総合テスト セットでも優れた成績を収めています。

中学生と高校生のC評価リストにおけるMathGPTスコア

さらに、問題解決の安定性と説明のわかりやすさの点では、MathGPT は有名な教師の問題解決プロセスからの大量のデータに基づいてモデルをトレーニングしており、モデルの問題解決手順は専門的で明確です。

数列問題を例に挙げてみましょう。MathGPT が示す解答には、「分析」、「詳細説明」、「要点」の 3 つの部分が含まれており、一般的な大きなモデルの大まかな説明よりも詳細になっています。 「分析」セクションでは、問題を解くためのアイデアや考え方が提供され、ユーザーが問題をよりよく理解するのに役立ちます。「詳細説明」セクションでは、具体的な計算方法と回答が示されます。最後の「ハイライト」セクションでは、テストのポイント、難しい点、問題の重要なポイントに関するヒントが提供され、ユーザーが問題の意図を見直して反映し、1つの例から推論を導き出すのに役立ちます。

ユーザーにとって、数学の問題を勉強するということは、答えそのものを得ることだけではなく、答えの背後にある問題解決の原則と論理的思考を得ることも意味します。他の汎用大規模モデルと比較して、MathGPT はより高い精度で問題を解決し、回答をより明確に分析し、より明確に説明できるため、AI 製品を使用して数学の問題を解決するユーザーのコアニーズをよりよく満たすことができます。

TAL は、MathGPT のリリースと同時に、世界中の人工知能の専門家や数学愛好家が体験し評価するための代表的かつ挑戦的な数学タスク評価セットも更新しました。 TAL は、MathGPT が数学教育の分野でより大きな役割を果たすことを望んでおり、大規模で高品質なコンテンツに基づいて数千億人のユーザーを抱える大規模モデルを開発してきた経験と手法を業界と共有し、業界と共に進歩していきたいと考えています。

TAL AIの蓄積された力が急速な発展につながる

AIの波に後押しされ、今年、多くのテクノロジー企業が汎用的な大規模言語モデル製品の発売を発表しました。しかし、Future Educationは別の方向を選択しました。既存の大規模言語モデルを微調整してインターフェース呼び出しを行うことも、汎用的な大規模言語モデルを作成することもありません。代わりに、数学の垂直分野に深く入り込んで大規模モデルを開発し、独立した安定した持続可能な高品質の数学ソリューションを作成することに取り組んでいます。

一般的な大規模モデルは「科学よりも教養を重視し」ており、数学の問題を解くこと、説明すること、質問に答えること、そして推奨することにおいて明らかな欠陥があります。また、汎用人工知能への道のりでは数学的推論能力が非常に重要であり、世界中の多くの大企業がこの分野の研究を行っています。

「TALは数学データとビジネスで20年にわたる蓄積を持っています。私たちは大量の教育データを蓄積し、教育データを継続的に生産する能力を持っているので、この困難だが正しいことを選択しました。」田實氏は、TALは数学とAIにおける長年の蓄積を生かして、大規模AIモデルの時代に数学の基礎研究で良い仕事をしたいと考えていると語った。

実際、Future Education は 2017 年にはすでに AI ラボを設立していました。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サポートにより、TAL AI Labは、さまざまなトップクラスの学術会議やコンテストで16回の優勝と6回の準優勝を果たし、国際的なジャーナルや会議で約100件の高レベルの学術論文を発表しました。

2019年、科学技術部はTAL Educationを基盤として、スマート教育のための国家新世代人工知能オープンイノベーションプラットフォームを構築すると発表しました。TAL Educationは、教育業界における人工知能「国家チーム」の最初で唯一のメンバーとなり、長年にわたり人工知能分野で徹底的な研究を行ってきました。長年にわたり、教育業界の主要な需要に支えられ、TAL は人工知能アルゴリズム機能、アプリケーション ソリューション、基本的なソフトウェアおよびハードウェア システム、教育用のオープン ソース サービスを含む国家教育技術イノベーション プラットフォームを構築してきました。

TALはビッグモデル標準システムの構築推進にも積極的に参加しており、国家人工知能標準化総括グループが組織したビッグモデルシリーズの国家標準、中国情報通信研究院がまとめた「ビッグモデル事前訓練モデル技術と応用評価方法」シリーズのグループ標準、教育部教育情報化技術標準委員会と国家情報技術標準化技術委員会が主導する「教育総合ビッグモデル」シリーズの標準に中核ユニットとして参加しています。

最近、TALは中国情報通信研究院、復旦大学、iFLYTEK、百度など、業界をリードする研究機関、大学、企業と共同で、教育用ビッグモデルのグループ標準の策定を主導しています。教育用ビッグモデルの機能を、カバレッジシナリオ、アプリケーションの有効性、サービスの信頼性などの側面から総合的に評価し、教育用ビッグモデルの実装に参考とガイダンスを提供しています。

AIを活用した大規模個別指導の実現

大規模言語モデルの台頭により、AI技術をあらゆる分野にどのように活用するかが社会の注目を集めるようになりました。教育業界は AI の導入を最も早く開始した業界の 1 つであり、AI が教育エコシステムにもたらす変化は常に大きな注目を集めています。

「AIは教育業界を再定義する機会をもたらし、ビッグモデル技術は学生の適性に応じた大規模な教育を真に実現することを可能にした」と田彪氏は紹介し、未来教育は20年にわたり、小規模なオフラインクラスから大規模なオンラインクラス、そしてAIクラスへと、個別学習を模索してきた。形式は常に進化しているが、教える内容は常に固定されており、学生と教師のやり取りはほとんどなく、粒度は質問レベルにしかならない。

Tian Mi 氏は、ビッグモデルの本質は、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あると考えています。 AI機能のサポートにより、「生徒の自習＋AIによる質疑応答」という新しい学習方法が広く可能になりました。学習者が質の高い教育コンテンツを得るための敷居やコストが下がり、また、学習者が受ける教育コンテンツのパーソナライズ化や洗練化が進み、一人ひとりに合わせたAI教育や質疑応答型個別指導が可能となり、学習者一人ひとりが自分に最適な学習コンテンツを得ることができるようになりました。

TALはMathGPTをベースに、世界中の学習者や数学愛好家により良いサービスを提供するために、AI環境での学習方法を探求し続けます。また、業界とタイムリーに経験を共有し、AIテクノロジーを通じて教育テクノロジーの積極的な変化を促進します。

パブリックベータが順調に進むにつれて、MathGPT の問題解決能力は向上し続け、MathGPT をベースにした製品レベルのアプリケーションも加速的に開発され、間もなくリリースされる予定です。