Джерело: Big Model House

Автор: Цяо Чжибінь

Джерело зображення: створено Unbounded AI‌

Нещодавно Dudulang, вітчизняний бренд інтелектуального апаратного забезпечення для освітніх технологій, оголосив, що компанія почне розробляти власні великі моделі та просувати їх за темою «Великі освітні моделі Dudulang Dreams та навчальні машини зі штучним інтелектом». Вона планує інтегрувати самостійне розробила технологію великих моделей у своїх освітніх продуктах і послугах, щоб сприяти інтелектуальності та персоналізації освіти.

У зв’язку з цим генеральний директор Shuguang Цінь Шугуан сказав, що технологія великих моделей стане ключовим напрямком розвитку майбутньої сфери освіти. Тому Dudulang Educational Technology вирішила брати активну участь і сприяти розвитку цієї галузі, щоб надавати більше перспективної інформації для студентів і викладачів, а також персоналізований досвід навчання.

За збігом обставин, завдяки буму великих моделей штучного інтелекту цього року, компанії штучного інтелекту, інтелектуального апаратного забезпечення та освітні компанії «об’єднали зусилля» на освітньому шляху та запустили або планують запустити продукти інтелектуальних навчальних машин на основі великих моделей.

Згідно зі статистичними даними Big Model Home, окрім Dudulang, яка оголосила про свій вихід на трек великих моделей навчальних машин, такі бренди, як Xiaodu, iFlytek, Xueersi та Zuoyebang, також випустили навчальні машини, які поєднуються з великими моделями. до звітів. Ці продукти в поєднанні з великими моделями забезпечують важливий крок вперед від традиційних засобів навчання до більш «людської» ролі репетитора. Наприклад, навчальна машина Xiaodu та навчальна машина iFlytek T20 засновані на можливостях великої моделі Baidu Wenxin та великої когнітивної моделі iFlytek Spark відповідно.Вони можуть не лише надавати екологічний ресурсний вміст, що забезпечується традиційними функціями навчання, але також досягати усної практики та композиції Різноманітні функції, такі як корекція та персоналізоване навчання, роблять його роль більш різноманітною та забезпечують більш реальний, ефективний та персоналізований досвід навчання.

Що стало причиною того, що трек "ШІ + освіта" такий гарячий?

Вплив на трек навчальної машини, великі моделі представляють «відчуття технології»

Як типовий сценарій впровадження «AI + освіта», продукти машин для навчання, засновані на великих моделях, відкривають двері для технологій великих моделей для кінцевих користувачів C, приносячи нові можливості та можливості як освітній, так і технологічній галузям.

**Перш за все, застосування технології великих моделей у сфері навчальних машин вимагає зворотного зв’язку від великої кількості користувачів. Ці дані зворотного зв’язку можна використовувати для постійної оптимізації та вдосконалення моделі, утворюючи «подвійний маховик» моделі та даних. **Це означає, що зі збільшенням кількості користувачів продуктивність великих моделей продовжуватиме підвищуватися, забезпечуючи тим самим більш якісну персоналізовану освіту та дозволяючи сценарії розширення технології великих моделей перевіряти на ринку.

**З іншого боку, застосування технології великої моделі також сприяло продажу інтелектуальних освітніх апаратних продуктів підприємства та розширенню бази користувачів програмного забезпечення. **Навчальні машини більше не є просто традиційними навчальними інструментами, вони стали більш інтерактивними та персоналізованими, здатними задовольняти потреби різних учнів. Це зробило навчальні машини популярним продуктом на освітньому ринку, збільшивши продажі та зростання кількості користувачів.

У вічній культурі нашої країни «навчання учнів відповідно до їхніх здібностей» можна простежити до Конфуція, великого педагога весняно-осіннього періоду. Відповідно до спільної мети навчання висуваються різні вимоги на основі конкретних відмінностей. в особистісних особливостях, інтересах, захопленнях, талантах виховуваних і цілеспрямовані.здійснювати навчання на місцях.

**Індивідуалізована освіта на основі великих моделей має багато спільного з освітньою концепцією «навчання учнів відповідно до їхніх здібностей». ** А «велика модель» — це саме той технологічний словниковий запас, який сьогодні «приносить власний трафік» і в очах багатьох споживачів став синонімом «відчуття технології». Навчальні машини з великомасштабною модельною технологією можуть забезпечувати освіту з різними вимогами відповідно до конкретних відмінностей у особистісних рисах, інтересах, захопленнях і талантах кожного учня, реалізуючи сприяння справді персоналізованому досвіду навчання та наближаючись до концепції «навчання учнів у відповідно до своїх здібностей».

**Стимулюючи продажі, інтеграція двох «високорентабельних» галузей навчальних машин і засобів навчання також може дозволити виробникам отримувати щедрі прибутки. Ця тенденція залучила більше компаній до інвестування в цю сферу, щоб відповідати постійному зростанню Зростаючий ринковий попит. **

Батьки з Пекіна розповіли Big Model Home, що вона придбала велику модель навчальної машини певного бренду на платформі електронної комерції, головним чином через бренд і всебічність рекламованого навчального контенту, і сказала, що хоча вона «Я не «не зовсім розумію» великі моделі, але я вважаю, що передові технології можуть принести більше допомоги у навчанні.Що стосується ціни, хоча поточна ціна на навчальні машини зазвичай коливається від кількох тисяч до десяти тисяч юанів, ціна висока. стороні, але заради навчання дітей готові платити вищу ціну. У той же час, під час спілкування, цей батько також багато разів висловлював, що «знання безцінні» і що він готовий «дати своїм дітям кращу освіту в межах своїх можливостей».

«ШІ+освіта» відкриває простір для оновлення освіти

І якщо ми подивимося на це з точки зору всієї освітньої галузі, впровадження широкомасштабних моделей штучного інтелекту також принесло безпрецедентні можливості та можливості освітній сцені. **

На додаток до аспекту «персоналізованого навчання» великої моделі, згаданої вище, вона може відстежувати навчальний прогрес і потреби студентів, а також коригувати навчальний зміст відповідно до індивідуальних відмінностей у навчанні. У той же час велика модель також може надавати учням відповіді на запитання та пропозиції щодо навчання в режимі реального часу, щоб учні могли отримати допомогу в будь-який час і вирішити проблеми та плутанини під час навчання. Крім того, на основі історії навчання та потреб студентів ці моделі можуть розробити унікальні навчальні плани та шляхи, допомагаючи кожному студенту повністю реалізувати свій потенціал, подолати прогалини в знаннях і покращити результати навчання.

Якщо говорити про появу великих моделей, звичайні споживачі можуть отримати персоналізований досвід навчання вдома за допомогою навчальних машин, але це не кінець розширення можливостей великих моделей у сфері освіти. Насправді великі моделі відіграють важливу роль. У структурі змісту освіти та менеджменті він також відіграє важливу роль, яку неможливо недооцінити.

У минулому підготовка навчальних матеріалів вимагала багато часу та ресурсів, але тепер великі моделі штучного інтелекту можуть швидко генерувати високоякісні навчальні матеріали шляхом автоматичного аналізу великомасштабних текстів, пов’язаних з освітою. **Ця технологія не тільки зменшує навантаження на викладачів, але й дозволяє персоналізувати навчальний контент на основі потреб і рівня різних студентів, покращуючи якість і практичність навчальних матеріалів.

**З точки зору керування великомасштабним онлайн-курсом, функція автоматизованого керування великими моделями ШІ також приносить зручність у сферу освіти. **Ці моделі можуть автоматично відстежувати прогрес студентів, керувати оцінками курсу та записами оцінок, зменшуючи адміністративне навантаження на викладачів і забезпечуючи ефективну роботу курсів. Цей автоматизований процес допомагає покращити масштабованість та ефективність онлайн-освіти, забезпечуючи високоякісну освіту більшій кількості студентів.

Окрім досягнення «зменшення витрат і підвищення ефективності» в освітній галузі, впровадження сценаріїв штучного інтелекту, представлених технологією великої моделі, також може ефективно вирішити проблему нерівномірного розподілу внутрішніх освітніх ресурсів. Завдяки онлайн-освітнім платформам, інтелектуальним роботам-навчальникам та іншим інструментам студенти більше не обмежені географічним розташуванням і можуть отримати доступ до високоякісних освітніх ресурсів будь-коли та будь-де. Крім того, технологія штучного інтелекту також може надавати більш персоналізовану освітню підтримку для учнів з особливими потребами, включаючи учнів із вадами зору та слуху, учнів із вадами навчання тощо. Застосування цієї технології дозволяє більш рівномірно розподілити освітні ресурси та досягти якісного балансу вітчизняних освітніх ресурсів.

Розширення освіти, великим моделям попереду довгий шлях

Big Model House помітив, що наразі персоналізовані навчальні послуги, засновані на великих моделях, можуть краще зрозуміти наміри користувачів за допомогою великих мовних моделей, дозволяючи користувачам замінити традиційні командні операції більш природними методами діалогу. , завершити взаємодію з навчальною машиною та отримати кращий досвід навчання. **Однак Big Model House також виявив, що велика модель все ще має значні обмеження щодо здатності розуміння питань на цьому етапі. **

Big Model House одного разу протестував власно розроблену велику модель освіти TAL – MathGPT у статті «ALL in Big Model, Can TAL unser in a good future»**. Під час процесу тестування Big Model Home виявила, що функція введення зображення MathGPT має багато недоліків, наприклад нездатність «зробити висновки» після заміни частини основи питання, що ближче до «інструменту пошуку запитань», який може спілкуватися природною мовою.

У той же час люди в галузі освіти також зазначали, що математична мова є «різноманітною» і дуже абстрактною. Таким чином, MathGPT надзвичайно важко повністю зрозуміти значення запитання та підключитися до контексту. Водночас із збільшенням шкільних років тестові запитання повинні базуватися не лише на «прописаних» математичних принципах, а й постійно впроваджуватися в стандарти навчальної програми.Якщо MathGPT на основі даних не йде в ногу з часом, воно, природно, не зможе дати правильних відповідей.

Незважаючи на те, що технологія великих моделей показала свою важливу цінність у розширенні можливостей освіти як для користувачів, так і для галузей, виходячи з поточного стану розробки великих моделей на ранніх стадіях, попереду ще довгий шлях, щоб великі моделі відігравали більше ролей. Однак наплив виробників також свідчить про те, що галузь освітніх технологій активно досліджує, як краще інтегрувати технологію ШІ, щоб задовольнити мінливі потреби студентів і викладачів. З безперервним розвитком і вдосконаленням великомасштабних модельних технологій підйомна освітня доріжка досягне вищого рівня.

**Варто зазначити, що з точки зору Big Model House, у процесі використання великих моделей для просування освіти вони також непомітно сприяють навчанню великих моделей для кінцевих користувачів C. **Інтелектуальне апаратне забезпечення, як галузь, яка добре обізнана про застосування великих моделей, використовує освіту, щоб розвиватися разом із молодими людьми, роблячи сучасних студентів рідним поколінням, яке росте зі штучним інтелектом і великими моделями, і справді сприятиме новій ері штучного інтелект.Розгорнути.