学而思教育集团CTO田密:打通数学大模型难点 软硬件"双管齐下"助推大模型应用落地

“以共商促共享,以善治促善智”,2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议(WAIC)7月4日-7月6日在上海举行。专注于教育与科技创新领域的学而思教育集团(以下简称“学而思”)CTO田密在大会期间做客财联社直播间,就AI和教育行业的未来发展做出探讨。

|“助教”与“学伴”促进未来教育高效与个性化

从线上教育的早期探索,到产品覆盖各类终端,学而思一直走在科技赋能教育的道路上。谈及AI大模型对教育行业带来的影响,田密表示:“很多人认为大模型对教育好像具有颠覆式的影响,但我觉得这应该是一个渐进演变的过程,大模型可以很好地赋能教育行业。”在学而思的教育设想中,大模型将成为老师的AI助教,学生的AI学伴,让整个学习过程变得更加高效与个性化。

对于AI老师能否取代真人老师的这个大命题,田密给出了自己的答案:“短期内是不会的。AI老师能代替人类完成重复性的工作,如备课、批改作业等,帮助老师减负,但无法给予孩子真人老师所具有的关怀。唤醒、激发、鼓舞,这个工作AI是永远达不到的。”在他看来,AI老师更偏重于“教”,人类老师则更偏重于“育”。

大模型的三要素:算力、算法、数据。学而思本身的算力在云端上有大量储备,同时算法紧随世界最前沿的Transformer的基础进行搭建,而在数据领域,学而思具有独特的优势。“我们在过去20多年已经具备大量的学科数据,这将成为大模型很好的原材料。”在教培过程中不断产生新的数据,收集用户回流的数据,形成一个闭环,在用户使用中不断对大模型进行完善。

|打通数学大模型难点,致力于垂直领域发展

2023年5月起,田密负责主持学而思自研大模型九章大模型(MathGPT)的研发,11月学而思大模型MathGPT完成相关备案并通过审核。作为国内首个千亿级别的教学大模型,也是首批通过备案的教育大模型,其诞生也充分展现了团队的不忘初心和勇于挑战。

学而思教育集团CTO 田密

“像英语、语文等学科已经被大模型很好的解决,但对于数学这种偏逻辑和推理的任务,它的算法结构并不十分适配,仍是待解决的痛点问题。我们当时想挑战最难的学科。而学而思又是从数学起家、做数学培训的,拥有很多数据上的积累,也为我们在数学大模型的搭建上提供了充足的养分。”

为了打通数学大模型的困难点,学而思的研发团队对基础大模型的框架做了很多改造和优化,及数学语料的数据清洗和标注,以达到更好的训练效果,让用户获得更好的产品使用体验。

面对通用大模型和垂直大模型之间的“纷争”,田密认为,现在通用大模型可以来解决很多寻常的通用问题,但在某个专项任务上只能解决到六七分的水平,如果想取得更好的结果,必须在垂直领域上做更专项的训练。学而思希望推出更多和教育相关的产品,充分发挥学而思教育领域上的优势,为孩子们的学习提供更有针对性的教育帮助,而不是一个通用的、泛泛的服务。

|模型开发和产品落地同样重要

“产品效果直接取决于大模型本身的效果。”学而思在不断提高大模型自身的性能表现水平的同时,探索不同形式的产品落地方式,比如推出的小程序和应用,自产的学习机搭载自研的AI产品,也将应用和服务通过SDK和API的形式开放。多路径共同探索以期实现预期目标。

“大模型的落地现在是全球的难题。”应用,需要用户能够看得见、摸得着、愿意用。学而思在大模型落地上主要向两个方向发力:一是推出便于用户随时接入的AI数字产品,如九章随时问小程序、自研的教育大模型,让用户能够迅速、方便地用起来;二是大模型搭载硬件产品,比如学而思的学习机搭载九章大模型的各种功能,有了硬件,用户才有实际操作的空间,感知也会更加明确。学而思正是以软硬件结合的方式,实现当下大模型的场景落地。

学而思基于九章大模型新推出的“九章随时问”小程序,能够随时对数学题目进行互动答疑,智能化助学辅导、个性化学习方式、伴随式教育评价。九章随时问希望为孩子打造一个一对一的AI老师,将真正老师的经验,通过数据训练到模型当中。不同的题目讲法、不同的语言风格,让AI像真人老师一样回答孩子的问题。

“这样的好处是孩子和AI老师交互会更加放松,不会有来自老师的压力。”但他也坦言到,在面对一些深度问题时,AI老师依旧没有人类老师讲得好,同时在情感提供上也是AI老师目前有所缺失的地方。所以AI老师与人类老师之间的关系,不应是互相取代,而是互相赋能。

同时他也谈到,对于未来应用模式的发展现在预测还为实尚早,仍需要从目前的第一手反馈中发掘新的商机。