好未来数学大模型 MathGPT 开启公测,覆盖小初高数学题
(资料图片仅供参考)
今年 5 月,好未来就曾公布正在进行自研数学大模型的研发,命名为 MathGPT。MathGPT 是面向全球数学爱好者和科研机构,以解题和讲题算法为核心的数学垂直领域的大模型,也是国内首个专为数学打造的大模型。
用户使用 MathGPT 时,只需用文字或图片方式上传数学题,即可得到对话式的解答反馈,也可以通过 " 随机来一题 " 的按钮,随机生成数学题目并由系统给出解答。目前,MathGPT 支持中文、英文版本的 PC 端和移动端体验。
田密介绍,MathGPT 汇集了好未来多年教育教研数据积累,专注于数学领域。千亿级大模型的训练、推理、部署框架,为模型赋予了强大能力。通过优质教育数据,实现题目计算、讲解、问答等多任务持续训练和有监督微调,呈现出卓越表现。此外,借助人类反馈对齐,还将进一步提升模型综合素养。MathGPT 在解题准确率、稳定性及用户体验方面均有明显的优势。MathGPT 官网显示,MathGPT 的数学计算能力已覆盖小学、初中、高中的数学题,题目类型涵盖计算题、应用题、代数题等多个类型,还可以针对题目进行追问,暂未开放数学之外的问答互动。
MathGPT 技术报告显示,在 CEval-Math、AGIEval-Math、APE5K、CMMLU-Math、高考数学和 Math401 等 6 个公开数学评测集合的测试结果中,好未来的 MathGPT 取得了多项测试的最高分数。同时,MathGPT 在 C-Eval 的初高中的全科测试集合上也均有不错的表现。在解题稳定性、讲解友好度方面,MathGPT 基于名师解题过程的数据进行模型训练,模型的解题步骤专业清晰。以一道数列题为例,MathGPT 给出的答案包含 " 分析 "、" 详解 "、" 点睛 " 三个部分,比通用大模型的粗略讲解方式更为细致," 分析 " 提供了题目的解题思路、思考方式,帮助用户更好地理解题目," 详解 " 则给出具体的计算方式和答案,最后 " 点睛 " 的环节,对题目的考点、难点、关键点进行提示,帮助用户回顾反思出题意图、举一反三。在 MathGPT 发布同时,好未来也在官网更新了一个具有代表性和挑战性的数学任务评测集,供全球人工智能专家、数学爱好者体验和测评。田密介绍,希望让 MathGPT 在数学教育领域发挥更大作用,好未来愿意把基于大规模、高质量的内容的千亿级大模型研发经验方法和业内分享,和行业共同进步。" 好未来在数学的数据和业务上有 20 年的积累,有大量的教育数据的积累和持续生产教育数据的能力,所以选择做这个难而正确的事情。" 田密称,好未来希望用自己在数学和 AI 上的多年积累,做好 AI 大模型时代的数学基础工作。
2017 年,好未来成立了 AIlab 人工智能实验室。基于智慧教育人工智能开放创新平台助力,好未来 AIlab 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近百篇。
2019 年,科技部宣布依托好未来建设智慧教育国家新一代人工智能开放创新平台,好未来成为教育行业首批唯一一家人工智能 " 国家队 " 成员,在人工智能领域有多年深入研究。多年来,好未来也在积极参与推动大模型标准体系建设,先后作为核心单位参与了由国家人工智能标准化总体组组织的大模型系列国家标准、中国信通院牵头编制的 " 大模型预训练模型技术和应用评估方法 " 系列团体标准,以及教育部教育信息化技术标准委员会暨全国信息技术标准化技术委员会主导的 " 教育通用大模型 " 系列标准编制工作。
近期,好未来正作为牵头单位与中国信通院、复旦大学、科大讯飞、百度等行业领先科研机构、高校、企业一同编制教育大模型团体标准,从覆盖场景、应用成效、服务可靠等维度全面评估教育大模型能力,为教育大模型应用落地提供参考与指导。
随着大语言模型的兴起,如何用 AI 技术服务各行各业是社会关注的焦点。教育行业是最早开始布局 AI 领域的行业之一,AI 能为教育生态带来何种变化一直备受关注。
"AI 带来了重新定义教育行业的机会,大模型技术使得大规模的因材施教真正有了实现的可能。" 田密认为,大模型的本质,是一种更高效的、从数据中学习知识并加以应用的方式。在 AI 能力的加持下," 学生自学 +AI 答疑 " 的新型学习方式成为广泛的可能。学习者获得优质教学内容的门槛、成本降低,获得的教学内容个性化、精细化程度持续升高,可以实现千人千面的 AI 教学和答疑辅导,每个学生都能得到最适合自己的学习内容。
据田密介绍,随着公测的顺利进行,MathGPT 的解题能力将得到持续提升,基于 MathGPT 的产品级应用也正在加速研发中,将于近期发布。
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