學而思教育集團CTO田密:打通數學大模型難點 軟硬體"雙管齊下"助推大模型應用落地

“以共商促共用,以善治促善智”,2024世界人工智慧大會暨人工智慧全球治理高級別會議(WAIC)7月4日-7月6日在上海舉行。專注于教育與科技創新領域的學而思教育集團(以下簡稱“學而思”)CTO田密在大會期間做客財聯社直播間,就AI和教育行業的未來發展做出探討。

|“助教”與“學伴”促進未來教育高效與個性化

從線上教育的早期探索,到産品覆蓋各類終端,學而思一直走在科技賦能教育的道路上。談及AI大模型對教育行業帶來的影響,田密表示:“很多人認為大模型對教育好像具有顛覆式的影響,但我覺得這應該是一個漸進演變的過程,大模型可以很好地賦能教育行業。”在學而思的教育設想中,大模型將成為老師的AI助教,學生的AI學伴,讓整個學習過程變得更加高效與個性化。

對於AI老師能否取代真人老師的這個大命題,田密給出了自己的答案:“短期內是不會的。AI老師能代替人類完成重復性的工作,如備課、批改作業等,幫助老師減負,但無法給予孩子真人老師所具有的關懷。喚醒、激發、鼓舞,這個工作AI是永遠達不到的。”在他看來,AI老師更偏重於“教”,人類老師則更偏重於“育”。

大模型的三要素:算力、演算法、數據。學而思本身的算力在雲端上有大量儲備,同時演算法緊隨世界最前沿的Transformer的基礎進行搭建,而在數據領域,學而思具有獨特的優勢。“我們在過去20多年已經具備大量的學科數據,這將成為大模型很好的原材料。”在教培過程中不斷産生新的數據,收集用戶回流的數據,形成一個閉環,在用戶使用中不斷對大模型進行完善。

|打通數學大模型難點,致力於垂直領域發展

2023年5月起,田密負責主持學而思自研大模型九章大模型(MathGPT)的研發,11月學而思大模型MathGPT完成相關備案並通過審核。作為國內首個千億級別的教學大模型,也是首批通過備案的教育大模型,其誕生也充分展現了團隊的不忘初心和勇於挑戰。

學而思教育集團CTO 田密

“像英語、語文等學科已經被大模型很好的解決,但對於數學這種偏邏輯和推理的任務,它的演算法結構並不十分適配,仍是待解決的痛點問題。我們當時想挑戰最難的學科。而學而思又是從數學起家、做數學培訓的,擁有很多數據上的積累,也為我們在數學大模型的搭建上提供了充足的養分。”

為了打通數學大模型的困難點,學而思的研發團隊對基礎大模型的框架做了很多改造和優化,及數學語料的數據清洗和標注,以達到更好的訓練效果,讓用戶獲得更好的産品使用體驗。

面對通用大模型和垂直大模型之間的“紛爭”,田密認為,現在通用大模型可以來解決很多尋常的通用問題,但在某個專項任務上只能解決到六七分的水準,如果想取得更好的結果,必須在垂直領域上做更專項的訓練。學而思希望推出更多和教育相關的産品,充分發揮學而思教育領域上的優勢,為孩子們的學習提供更有針對性的教育幫助,而不是一個通用的、泛泛的服務。

|模型開發和産品落地同樣重要

“産品效果直接取決於大模型本身的效果。”學而思在不斷提高大模型自身的性能表現水準的同時,探索不同形式的産品落地方式,比如推出的小程式和應用,自産的學習機搭載自研的AI産品,也將應用和服務通過SDK和API的形式開放。多路徑共同探索以期實現預期目標。

“大模型的落地現在是全球的難題。”應用,需要用戶能夠看得見、摸得著、願意用。學而思在大模型落地上主要向兩個方向發力:一是推出便於用戶隨時接入的AI數字産品,如九章隨時問小程式、自研的教育大模型,讓用戶能夠迅速、方便地用起來;二是大模型搭載硬體産品,比如學而思的學習機搭載九章大模型的各種功能,有了硬體,用戶才有實際操作的空間,感知也會更加明確。學而思正是以軟硬體結合的方式,實現當下大模型的場景落地。

學而思基於九章大模型新推出的“九章隨時問”小程式,能夠隨時對數學題目進行互動答疑,智慧化助學輔導、個性化學習方式、伴隨式教育評價。九章隨時問希望為孩子打造一個一對一的AI老師,將真正老師的經驗,通過數據訓練到模型當中。不同的題目講法、不同的語言風格,讓AI像真人老師一樣回答孩子的問題。

“這樣的好處是孩子和AI老師交互會更加放鬆,不會有來自老師的壓力。”但他也坦言到,在面對一些深度問題時,AI老師依舊沒有人類老師講得好,同時在情感提供上也是AI老師目前有所缺失的地方。所以AI老師與人類老師之間的關係,不應是互相取代,而是互相賦能。

同時他也談到,對於未來應用模式的發展現在預測還為實尚早,仍需要從目前的第一手反饋中發掘新的商機。