面向全球數(shù)學(xué)愛好者和科研機(jī)構(gòu)，計(jì)劃于年內(nèi)推出
據(jù)了解
，學(xué)而思正在進(jìn)行自研數(shù)學(xué)大模型的研發(fā)，命名為MathGPT，面向全球數(shù)學(xué)愛好者和科研機(jī)構(gòu)，以數(shù)學(xué)領(lǐng)域的解題和講題算法為核心，目前已經(jīng)取得階段性成果，并將于年內(nèi)推出基于該自研大模型的產(chǎn)品級(jí)應(yīng)用 。
據(jù)悉
，學(xué)而思已將MathGPT作為公司核心項(xiàng)目
，由CTO田密負(fù)責(zé)
，今年春節(jié)前，該項(xiàng)目已經(jīng)啟動(dòng)相應(yīng)的團(tuán)隊(duì)建設(shè)
、數(shù)據(jù)
、算力準(zhǔn)備和技術(shù)研發(fā)。此外
，學(xué)而思已經(jīng)啟動(dòng)在美國硅谷的團(tuán)隊(duì)建設(shè)
，將成立一支海外算法和工程團(tuán)隊(duì)，在全球范圍內(nèi)招募優(yōu)秀的人工智能專家加入
。
(相關(guān)資料圖)
MathGPT與大語言模型（LLM）的差異
美國OpenAI公司在今年三月份發(fā)布了大語言模型GPT-4
，國內(nèi)百度、阿里也發(fā)布了各自的大模型產(chǎn)品
，但通用語言模型更像一個(gè)“文科生”
，在語言翻譯、摘要
、理解和生成等任務(wù)上有出色表現(xiàn)
，在數(shù)學(xué)問題的解決、講解
、問答和推薦方面則存在明顯不足：解答數(shù)學(xué)問題經(jīng)常出錯(cuò)，有些數(shù)學(xué)問題雖然能夠解決，但方法更偏成年人，無法針對(duì)適齡孩子的知識(shí)結(jié)構(gòu)和認(rèn)知水平做適配。
“這種不足是由LLM模型的自身特點(diǎn)決定的。”學(xué)而思AI團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人介紹
，LLM大模型來自對(duì)海量語言文本的訓(xùn)練，因此最擅長語言處理。行業(yè)內(nèi)偏向基于LLM大模型做閱讀、寫作類應(yīng)用，但如果想要在數(shù)學(xué)能力上有突破，就需要研發(fā)新的大模型。因此，學(xué)而思決心組建團(tuán)隊(duì)專研MathGPT——數(shù)學(xué)領(lǐng)域大模型，用自己在數(shù)學(xué)和AI上的多年積累，面向全球范圍內(nèi)的數(shù)學(xué)愛好者和科研機(jī)構(gòu)，做好AI大模型時(shí)代的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)工作。學(xué)而思希望通過MathGPT彌補(bǔ)和攻克大語言模型的三個(gè)問題：第一
，題目要解對(duì)，現(xiàn)在GPT結(jié)果經(jīng)常出現(xiàn)錯(cuò)誤；第二，解題步驟要穩(wěn)定、清晰，現(xiàn)在GPT的解題步驟每次都不一樣，而且生成內(nèi)容經(jīng)常很冗余；第三，解題要講的有趣、個(gè)性化，現(xiàn)在GPT的解釋過于“學(xué)術(shù)”和機(jī)械，對(duì)孩子的學(xué)習(xí)體驗(yàn)很不友好。做MathGPT，學(xué)而思憑什么
學(xué)而思作為獲國家科技部批準(zhǔn)的“智慧教育國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)”建設(shè)單位，也是教育行業(yè)唯一一家人工智能“國家隊(duì)”成員
，在人工智能領(lǐng)域有著多年的深入研究，早在2017年，學(xué)而思便成立了AI lab 人工智能實(shí)驗(yàn)室。據(jù)公開信息顯示
，基于智慧教育人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)助力，學(xué)而思AI lab獲得各類頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議比賽冠軍16項(xiàng)，亞軍6項(xiàng)；發(fā)表國際期刊和會(huì)議高水平學(xué)術(shù)論文31篇，包含光學(xué)字符識(shí)別、圖像、自然語言處理、語音以及多模態(tài)等多領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究，在計(jì)算機(jī)視覺頂會(huì)以及自然語言頂會(huì)中均有多篇論文發(fā)表；申請(qǐng)專利220余項(xiàng)，授權(quán)專利150余項(xiàng)，軟件著作權(quán)60余項(xiàng)。學(xué)而思AI lab在各類頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議比賽獲獎(jiǎng)情況
“以數(shù)學(xué)起家”的學(xué)而思至今已有20年的數(shù)學(xué)教學(xué)經(jīng)驗(yàn)
，積累了龐大的數(shù)學(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是進(jìn)行MathGPT訓(xùn)練的必備物料。另外，學(xué)而思的海外業(yè)務(wù)Think Academy在全球若干國家和地區(qū)深受數(shù)學(xué)愛好者喜歡，學(xué)而思的學(xué)生在每年的IMO和AMC等國際數(shù)學(xué)競賽中表現(xiàn)優(yōu)異，每年都有多位學(xué)生在國際奧林匹克數(shù)學(xué)競賽中拿到金牌。所以，學(xué)而思選擇在MathGPT方向發(fā)力也順理成章。另據(jù)了解
，學(xué)而思學(xué)習(xí)機(jī)近期將會(huì)上線一款“AI助手”，涵蓋作文助手、口語助手、閱讀助手、數(shù)學(xué)助手等相關(guān)功能，該AI產(chǎn)品將于5月11日開啟內(nèi)測(cè)。MathGPT的挑戰(zhàn)和技術(shù)難題
如何利用大語言模型服務(wù)各行各業(yè)是當(dāng)下社會(huì)的焦點(diǎn)問題
。比如在教育領(lǐng)域，Duolingo、Quizlet、可汗學(xué)院等產(chǎn)品主要和OpenAI合作，在GPT大模型上做微調(diào)和接口調(diào)用，增強(qiáng)原有的產(chǎn)品體驗(yàn)。但也有一些領(lǐng)域如數(shù)學(xué)
、醫(yī)學(xué)等，對(duì)AI的需求是準(zhǔn)確
、清晰
、具備強(qiáng)大的邏輯推理能力，且容錯(cuò)率低
，通用LLM目前的性能表現(xiàn)還無法在上述領(lǐng)域取得突破
，未來是否可能取得突破尚不清晰。
以數(shù)學(xué)領(lǐng)域?yàn)槔?div id="jfovm50" class="index-wrap">，目前市場上有幾個(gè)主要流派
。比如Google收購的Photomath、微軟數(shù)學(xué)、Mathway
、專注數(shù)學(xué)計(jì)算的WolframAlpha等產(chǎn)品
，主要利用非LLM的傳統(tǒng)AI技術(shù)加上數(shù)據(jù)庫的方式解決數(shù)學(xué)問題。走AGI路線的公司則嘗試讓通用LLM“更懂?dāng)?shù)學(xué)”
，比如GPT4在數(shù)學(xué)任務(wù)上比之前的3.5版本性能更好
，谷歌旗下的Minerva模型也專門針對(duì)數(shù)學(xué)問題進(jìn)行調(diào)優(yōu)。學(xué)而思選擇了另一條少有人走的路
，不基于現(xiàn)有LLM做微調(diào)和接口調(diào)用、不做通用LLM，而是自研基于專業(yè)領(lǐng)域的“數(shù)學(xué)大模型”MathGPT，致力于打造自主、穩(wěn)定、可持續(xù)、高質(zhì)量的學(xué)習(xí)解決方案。
在大語言模型不斷進(jìn)化的浪潮下，不同的技術(shù)路線選擇孰優(yōu)孰劣
，仍有待討論和驗(yàn)證。學(xué)而思自研獨(dú)立的MathGPT大模型是否成立，是否能夠超越通用模型在數(shù)學(xué)任務(wù)上的表現(xiàn)，是否更匹配不同人群的數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)場景，這個(gè)問題還需要在創(chuàng)新實(shí)踐中尋找答案。隨著整個(gè)行業(yè)的深化發(fā)展和越來越多人才參與到這個(gè)領(lǐng)域，相信不久的將來就能看到更為成熟的解決方案。
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