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榮耀標識人美聲甜GPT，數學題哪里不會講哪里
近期，ChatGPT出現了新的趨勢，它開始逐漸向大模型相關的在線教育應用行業發展。這不僅會導致在線教育要面臨重塑，而且整個教育產業都要面臨巨大挑戰。本文作者分析了AI技術在教育領域的發展，感興趣的童鞋不妨來看看。
大模型的顛覆和變革，還只是開始。
ChatGPT一炮而紅，重塑搜索、辦公協同等多個場景和行業后，在線教育，被視為最重要的垂直場景——畢竟大語言模型展示出的能力，正是之前在線教育、AI老師所亟需的。
而且這種趨勢已經開始，背靠大模型相關的在線教育應用，已經率先在海外火爆。
看過來！讓GPT化身二次元美少女AI家教來講數學題的方案，每步都有解法，再不用擔心看見參考答案的“略”字：
基礎到某個三角函數的定義，復雜到不同的解題方法與技巧，都能得到答案：
這就是最近在海外火爆的AI解題類應用，背后App已經在App store商店教育分類板塊刷榜。
這種火爆在情理之中：背靠LLM，加上二次元畫風頗似《原神》——不得不說，真實拿捏住了流量密碼。
在這之前，在線教育行業的主流“AI家教”，背后的本質只是推薦算法，換句話說，就是推薦錄好的教學視頻或解題方法，但無法針對視頻和方法中的某些細節給出解答。
而現在，LLM涌現的解題準確性和語言理解能力，開始對之前可望不可即的技術實現帶來了突破——不是在線教育面臨重塑，是整個教育產業正在面臨重塑。
01 背后技術原理：GPT+在線教育=？
二次元美少女家教身后，就是LLM在AI自動解題方面發揮著作用。
基本思路是在原有流程的一頭一尾，接入LLM，與原有流程中的CLM（可計算語言模型，Computational Language Model）形成Joint Model模式。
CLM，相比其他AI模型展現出不錯的邏輯能力，不過它在語言理解能力和輸出等方面，遇上如今包括GPT-4在內的大語言模型還是相形見絀。
Joint Model模式，就是讓LLM提供NLP能力，CLM提供邏輯推理能力。
也就是說，現在的整個AI解題的過程是這樣的：
題干輸入——LLM處理文本——CLM解題——LLM形成文本——講解輸出
二者結合，能完成的推理任務比單個模型處理的更復雜，并在必要時收集相關數據。
由是，AI家教能很好地理解題干內容，從而提供講解。
在兩端接入LLM之前，這條AI解題流程也能利用CLM，提供AI家教所需的數理邏輯和推理能力。
主要依靠CLM對文本信息進行數據升維，把一維文字信息進行高維展開，讓機器在同一時間接受文本背后諸如實體、關系、參數、知識等多維度的隱含信息，理解題干背后最終想要求解的東西是什么。
再對CLM進行“部分不召回”設定，即“不能保證100%做對的題，AI不會輸出結果”，從而保證AI家教的講解和最終答案一定正確。
這也能解釋為什么現在的Joint Model模式中，對LLM的應用重點在NLP領域，而非邏輯和推理能力上——
GPT-3.5起，大模型毫無征兆地涌現出數理邏輯和推理能力，但它們既不穩定，也不絕對可靠，AI家教無法在接入后直接落地使用。
與其執著于糾正LLM的“胡說八道”，不如轉而重點利用它相對穩定發揮的NLP能力。
02 二次元美少女AI家教背后是誰
有意思的是，這位AI家教背后還是一家中國公司。
來自悉之智能，2017年成立，核心創始團隊都來自清北。
創始人兼CEO孫一喬，清華大學電子系2017屆學生，在校期間參與搭建清華XLP超限學習團隊，并深度參與校內某院系課程體系深度改革，帶領數十人搭建了清華大學首個自適應學習引擎。
聯合創始人兼CPO代佩霖，北京大學金融系畢業，曾入選福布斯亞洲30 under30；算法合伙人林東生，也畢業于清華大學電子系，是悉之智能自研CLM背后的發明者之一。
幾位合伙從一開始殺入AI教育行業，就主攻自動解題。
入局之初，還算趕上了個好時候，加上是國內第一家做出多模態解題家教的公司，成立次年就拿下新東方旗下“東方新創” 的1000萬元天使輪融資。等到2020年，公司已完成近億元A輪融資。
直到2021年經歷雙減風暴……
好在雙減來臨的同月，仍然順利拿到2000萬美金的A+輪融資，投資方是啟明、經緯和真格等一線VC。
但是，公司業務重心不得不開始向海外市場轉移。
等到在新的市場站穩腳跟開拓市場，涌現邏輯能力的ChatGPT卻突然現世，突破了業界的傳統認知，也打亂了他們的陣腳：
我們原本以為AI不會這么快出現邏輯能力。
不僅低估了OpenAI在GPT系列上的進度，還低估了GPT涌現出的能力的強度。
早些時候，谷歌用一個36B的LaTeX數據集Fine-tuning PaLM540B，在MATH上取得了50分。同一測試集上選出CLM覆蓋的高中數學部分，悉之智得分在70分左右。
“比谷歌最引以為傲的PaLM得分高，也高于市場上的Photomath等產品，包括ChatGPT3.5最開始的解題能力得分也低于我們。”孫一喬邊笑著復盤邊揮舞胳膊，外化他的興奮。
結果GPT-4光速出現，出場即碾壓所有玩家的解題能力。
但他好像并不沮喪，“這一波就是全世界看OpenAI裝逼嘛，驚得谷歌的下巴都掉下來了”。孫一喬的邏輯里，OpenAI虐了全世界，悉之智能的AI又能虐其他人，“沒什么不值得驕傲的?！?/p>
他還笑著補充，自家AI能力也不是為了刷榜好看，主要是能落到教育AI行業應用，這才是“至關重要”。
孫一喬很愛笑，熟悉他的人都這么說，尤其是在談到GPT系列對傳統帶來顛覆性影響和可能性的時候。
3月底，歐盟批準谷歌收購了我們在國際市場上最大的競爭對手，也是傳統解題公司的代表——PhotoMath。
每每提到這點，孫一喬都嘴角上揚，難掩興奮，要埋下頭用雙手捂臉數秒來平復心情。
PhotoMath納入谷歌麾下，有了技術、資金靠山，也代表著PhotoMath的一條快讀通道被封死了——這家數學應用程序公司接入GPT-4及后續GPT系列API的可能性幾乎為零。
但是GPT和CLM的組合，可以讓解題能力繼續突破。
這也是孫一喬“不沮喪”的數據支撐。在一個GPT-4解題率為82%的測試集上，悉之最新fine-tuning GPT的Joint Model最新解題率在92%。
究其原因，他的解釋是Joint Model天然包含大量解耦好的NLP任務，最新工作中，團隊把之前基于Bert的CLM換為fine-tuning后的GPT，將GPT作為預訓練模型，將CLM作為邏輯校驗模型，繼續提高解題上限。
孫一喬還表示，LLM不只提升AI家教背后模型的NLP能力，對多模態交互也有不少幫助。
現在的AI家教形象，比以前聲音更好聽，形象也更好看。在接下來的計劃中，對話交互能力也將得到增強，在授課過程中隨時提問，都能得到AI家教的解答。
計劃中，旗下AI家教還會拓展數學之外的學科版圖，也將開啟新一輪的融資。
深陷雙減風暴之后，教育底色的公司們都逐漸找到了新的打法。
?改弦更張的，如新東方，在直播領域大殺四方；繼續探索在線教育之路的，悉之智能利用LLM提升解題能力，優化多模態交互，據悉，猿輔導也已經用AIGC在傳統教育領域尋找新的機會。
LLM能力應用在教育領域后，不知道繼續深耕在線教育的這些公司里，誰又是新一輪的最大贏家？
作者：衡宇
來源公眾號：量子位（ID：QbitAI），追蹤人工智能新趨勢，關注科技行業新突破
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題圖來自Unsplash，基于CC0協議。
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請問博主，用魔法棒后進入GPT-4即可使用？
這樣對接的成本會不會很高？如果一個用戶是學霸他刷了一天的題，花的token豈不是很多