出典: Laika Think Tank、著者: Xin、編集者: G3007
画像の出典: Unbounded AI ツールによって生成
商業化の観点から見ると、異なるトレーニングデータ、異なるアルゴリズム、異なる法的規制などにより、ChatGPTのような製品を中国で製造することはより困難ですが、垂直産業の大型モデルに関しては、より多くの機会があります。発散。以前、業界では、将来的には汎用の大規模モデルが 2 ～ 3 種類しか存在しないと予測されていましたが、垂直型の大規模モデルが隆盛し、豊富な業界シナリオが ChatGPT の最大の魅力です。現在、多くの教育企業が最新の教育用大規模モデル製品をリリースしており、教育は AI の最も急成長するシナリオの 1 つとなっています。私たちは、教育の業界モデルには 3 つの主要な関心点があると考えています。
**1. 「教育は ChatGPT の実装が最も簡単な分野である」は予言です。 **
**2. 教育業界が大型モデルを主導すると同時に、企業が大型モデル事業に足を踏み入れる際に、自社で研究を進めるべきなのかという新たな課題も見えてきました。最初の一歩を踏み出すか、それとも成熟して外部調達のためのインターフェースを開くまで待つか?中国における「100車種戦争」の第一波から判断すると、大手メーカーは基本的に自社開発の道を選択している。 **
**3. ChatGPTの流れのもと、教育テクノロジーには無限の可能性が広がっています。 **
本日、2023年度大学入学試験が正式に始まります。しかし、国産大型機種の「大学受験対策」は徐々に「縦の競争」に入り、すでに教育業界が主導権を握っている。
先月、Netease Youdao、Xueersi、HKUST Xunfeiは最新の教育用大型モデル製品を相次いでリリースした。その中で、Youdaoは「Ziyue」大型モデルに基づいて開発されたAI音声言語教師、Xueersi公式広報数学大型モデルMathGPTが開発され、HKUST XunfeiはXinghuo認知大型モデルに基づいて開発されたAI学習マシンです。最新のニュースによると、Yuanfudao はインテリジェント ハードウェアである Xiaoyuanxue トレーニング マシンを発売することで大規模モデルに足を踏み入れており、Zuoyuebang もツール アプリ、インテリジェント ハードウェア、書籍などを含む、中国市場に基づいた大規模な教育モデルを社内でテスト中です。 . .
**OpenAI の共同創設者であるサム アルトマンがかつて言ったように、ChatGPT のサポートがあれば、優れたコピーライティング ビジネス、教育サービス、その他の企業が誕生するでしょう。今日、大学入試の命題作文が公開されてから、多くの人がAIを使って大学入試の作文を書こうとしました。 **
では、この百模試の「大学受験のスプリント」において、教育企業が真っ先に論文を提出する裏にある注目点とは何でしょうか？
ChatGPT のリリース以来、AI 大規模モデルの分野は引き続き人気があります。この1年、国内の大手インターネット企業や人工知能企業、さらには学術界も相次いで大規模モデル分野への参入を発表した。現在、Baidu、Alibaba、SenseTime などの企業が独自の大規模モデルやアプリケーション シナリオを次々にリリースしていますが、Baidu の「Wenxinyiyan」、Ali の「Tongyi Qianwen」、SenseTime の「Consultation」、あるいは大規模モデルであっても、復旦大学が開発したmossはいずれも会話型の汎用大型模型製品であり、現時点では未公開となっている。
**垂直型大規模モデルの中には、汎用の大規模モデルと比較して、小さなステップを踏んで実装を高速化することを選択するものもあります。年の初め。 **今年 2 月に、Netease Youdao、HKUST Xunfei、Xueersi、Zuoyebang およびその他の教育企業が ChatGPT に関連する製品と技術レイアウトを公開し、最近これらの企業は最新の研究開発の進捗状況と結果も発表しました。
報道によると、5月5日、網易友道は「Ziyue」モデルに基づいて開発されたAI口頭教師のビデオを公開し、ユーザーは複数回の対話を行った。その後、5月6日、HKUST Xunfeiは、教育用インテリジェントハードウェアAI学習マシンなどの製品に使用されるXunfei Sparkの大型モデルをリリースしました。さらに、Xueersi 氏は、自社開発の数学モデルが MathGPT と呼ばれていることも発表し、Zuoyebang 氏は、学際的な問題解決、中国語と英語の作文添削、多言語対話などを含む、中国市場に基づいた大規模な教育モデルを社内でテストしていると報告しました。 . 教育用途のシナリオ。
「百モデル戦争」が本格化し、新たな創業融資ブームが巻き起こっているのに、なぜ今回は教育業界が一様に主導権を握るのでしょうか。 Laika Think Tank では、主なポイントは 3 つあると考えています。
**まず、教育の目的の観点から見ると、教育自体は人類が知識を獲得し学習するための重要な手段であり、テクノロジーの進歩によりこの学習の効率は大幅に向上します。 **教育分野では大量の知識の保存と伝達が必要ですが、ChatGPT は人工知能モデルとしてこの情報を迅速に処理して統合することができると同時に、大量のデータのトレーニングと学習を通じて蓄積することができます。豊富な知識と言語表現力を身につけ、最終的には外部へのアウトプットを実現します。
これは、知識を獲得する方法のアップグレード版のようなものです。初期の1.0段階では教師による読書や講義が中心で、2.0インターネット段階では情報爆発の時代を迎え、現在ではChatGPTに代表される3.0が登場し、情報や知識の習得がより効率化されています。受動的な注入から積極的な習得、正確な対話まで、ChatGPT には教育分野でより実践的なニーズがあります。
**第二に、教育の特性という観点から見ると、教育自体が非常に双方向性が高く、その過程で説教、指導、疑問の払拭を完了する必要がある。 **ChatGPT は、音声対話、画像認識などのより自然なコミュニケーション エクスペリエンスを提供し、学生が知識をよりよく理解して記憶するのに役立ちます。たとえば、AI を話す教師の場合、ChatGPT はその自然言語処理機能と深層学習アルゴリズムを使用して、発音、イントネーション、話速、声の流暢さにおける生徒の問題を分析し、生徒の口頭英語の向上を支援するための的を絞ったアドバイスとトレーニングを提供できます。 。中国語作文の添削では、ChatGPT は生徒の作文内容、言語表現、文法構造などの問題を分析し、的を絞った提案や指導を提供することもできます。
このような業界の特性に基づいて、ChatGPT は教育との適合性が高くなります。たとえば、Youdaoがリリースした「AIスピーキング教師」は、実際の発音体験から、これまでのAIの単調で機械的な発音ではなく、生徒に話しかける本物の「先生」に似ており、対話体験は本物です。そして興味深い。もちろん、AI 口頭教師および中国語作文修正のアプリケーションにおける ChatGPT の精度と信頼性は、引き続き改善および最適化する必要があります。
**第三に、教育の発展段階の観点から見ると、国内の教育業界が徐々にインテリジェント学習と教育デジタル化の時代に突入するにつれ、教育企業も新たな特異点を見つける必要があり、ChatGPTはその突破口となります。 **特に人工知能、ビッグデータ、5Gなどの次世代情報技術を原動力として、主要テクノロジーと教育シナリオの継続的な統合とインテリジェント教育の深化が促進され、オンライン教育、AI教育、個別化された教育が推進されます。これは、大手教育企業がレイアウトへの投資を増やす重要な理由でもあります。
海外では、ChatGPT が教育業界を再構築し始めていることは注目に値します。海外の Study.com の調査によると、外国人教師の 21% が教育業務を支援するために ChatGPT を使い始めています。最近、米国の上場教育訓練会社である Chegg も、今年 4 月に補助学習プラットフォーム CheggMateAI を立ち上げた後、ChatGPT に対する学生の関心が大幅に高まったため、すでに元のビジネスのユーザーの成長に影響を及ぼしていると述べました。 Chegg を通じて関連する学習教材を入手する必要はなくなりました。
教育業界が大型モデルを先行すると同時に、企業が大型モデル事業に取り組む際に、自社研究で第一歩を踏み出すべきかという新たな課題も見えてきました。 、それとも満期後に外部調達のためのインターフェースをオープンしますか？
以前、多くのネチズンは、一部の企業がホットスポットに対応して最初に自社の大規模モデルを発売したのではないかと疑問を呈していましたが、実際にはOpenAIが公開したGPTに基づいて発売されており、自社開発の度合いには水分が多く含まれています。一部の Zhihu ネチズンは率直にこう言いました。国内チームが立ち上げたサービスは、大量の ChatGPT の質問と回答のデータを直接使用して独自のネットワークをトレーニングしているようで、入力された質問は ChatGPT を通じて得られた回答と非常によく似ています。
外部調達モードに関して、海外の ChatGPT は、API、サブスクリプション システム、および戦略的協力 (Microsoft Bing、Office およびその他のソフトウェアの組み込み) の 3 つの方法を明確に指摘しています。たとえば、教育の分野では、Duolingo、Quizlet、Khan Academy などの製品が主に OpenAI と連携して、GPT ラージ モデル上で微調整やインターフェイス呼び出しを行い、元の製品エクスペリエンスを強化しています。
** 中国における「百モデル戦争」の第一波から判断すると、大手メーカーは基本的に自社開発の道を選択した。 **
中国企業が自社開発のChatGPTのような製品や技術を選択する問題について、Xingtubitの創設者であるZhang Jiong氏はかつて、理由は3つあると分析した。1つ目は市場側であり、現在、ChatGPTは国内ユーザーには公開されていない。海外ユーザーのように自由に使用することは不可能であり、市場レベルからすると必然的に中国製のChatGPTが登場することになる; 2つ目は技術的な側面である 現在市場で入手可能なChatGPT GPTのベーシックモデルなどの大型モデルは、 3.5 は基本的に英語を話します トレーニングの場合、中国語ベンチマークの自然言語処理効果は英語ベンチマークよりもわずかに劣るため、中国語ベンチマーク モデルの登場によりユーザー効果はさらに向上します; 3 つ目はデータ セキュリティです、AI コンテンツの生成自体は大量のデータ学習に基づいていますこれにより、OpenAI は公共福祉プロジェクトから市場志向のプロジェクトへと徐々に変化してきましたが、将来的には利権などの要因により不確実性が生じる可能性があります。さらに、中国本土ではすべてのデータをローカルに保存する必要があります。これは中国における OpenAI のもう 1 つの側面であり、チームがなければデータのローカライズされた保存と保守は規制要件を満たすことが困難です。
独学も良いですが、簡単ではありません。一般的に、汎用人工知能の研究開発には資金と優秀な人材の継続的な投資が必要であり、コンピューティング能力、データ仕様、過去の投資、優秀な人材、財務力の要件によって制限されます。 Business Insider の試算によれば、ChatGPT の月額保守費用は現在 300 万ドルで、人件費を考慮すると 2 倍になると試算されています。 OpenAIの製品はマイクロソフトのエンタープライズクラウドサーバー「Azure」を利用しており、一部の投資銀行アナリストは年間コストが2500万～10億ドルに及ぶ可能性があると見積もっている。一方で、人工知能は投資サイクルが長く、出力時間が遅いという課題も抱えており、例えばOpenAIは会社設立からChatGPTの立ち上げまでに7年を要した。
** 垂直型人工知能は、一般的な人工知能と比較して、専門分野での独自の蓄積に基づいて高速に実行できる可能性があります。今回、HKUST XunfeiとYoudaoは、教育業界でAIGCテクノロジー自己研究の道に着陸する先頭に立って、「ダイヤモンドがないなら磁器の仕事をするな」ということわざを裏付けました。 **
たとえば、中国科学技術大学の團飛研究所の所長であるLiu Cong氏は、深層学習アルゴリズム、大規模モデル技術、業界ビッグデータ、ナレッジグラフ、マルチ同時に、国家新世代人工知能オープンイノベーションプラットフォーム、国家認知知能重点実験室、国家言語工学研究センターという3つの国家レベルのプラットフォームにも依存している。および音声情報処理では、認知知能大規模モデルの包括的な研究開発と長期にわたる継続的なブレークスルーと能力にすでに自信を持っています。
ヨウダオも同様です。 Youdao は、子供から青少年、成人教育までの生涯学習コンテンツをカバーしており、十分な学習教材とユーザー データを保有している一方で、Youdao 自体がニューラル ネットワークを備えているなど、AI テクノロジーとアプリケーションの蓄積を行っています。翻訳エンジン、コンピュータビジョン、インテリジェント音声AI技術、ハイパフォーマンスコンピューティングの4つのコア技術は、翻訳、教育、音声アシスタント、ライティングなどの分野をカバーしており、Youdao辞書ペンや優れた学習機などのスター製品に搭載されています。
また、数学の課外授業としてスタートしたXueersiは、20年間の数学指導の経験を積み、MathGPTのトレーニングに必要な資料となる数学関連の膨大なデータを蓄積しています。袁府府道もあり、2014年には視覚研究室、自然言語理解研究室、音声研究室、音声・映像研究室、基礎支援研究室の5つの研究室をカバーするAI研究所を設立し、十分なサポートも提供していた。 。
** 全体として、自己調査と外部マイニングにはそれぞれ長所と短所があります。自社研究ルートを選択する企業にとって、自社の事業ニーズに最大限対応できる「オーダーメイドカスタマイズ」が最大のメリットですが、十分な総合力と蓄積も求められます。試行錯誤のコストは、一般の中小企業が負担できるものではありません。アウトソーシングを選択する企業には、低コストで選択肢が多いという利点がありますが、特殊なニーズに十分な柔軟性がなかったり、十分にカスタマイズされなかったりするという欠点があります。 **
大規模な言語モデルの継続的な進化の波の下では、さまざまな技術的ルートやさまざまな適用方法の選択が依然として議論され、検証される必要があり、その答えは実際に見つけられる必要があると言えます。
現在、ChatGPT およびその他の関連技術の教育分野への応用は、主に中国語と英語の口頭指導および作文指導に焦点を当てています。これはChatGPTの背後にある膨大なデータに基づいて生成される大規模AIモデルと密接に関係しており、入手可能な人間の書籍、学術論文、ニュース、質の高い情報を学習コンテンツとして利用し、人間のフィードバックに基づいて学習を強化します。また、この技術の進歩により、ChatGPT の対話が人間に近づき、文間の論理的な相関性が大幅に向上しました。
さらに、現段階の ChatGPT は、リアルタイムでデータを更新する能力がまだ限られており、明らかに、質問に答えることができる多くの領域と規模が封印されています。技術の反復的な更新により、将来的にはより多くの可能性があり、それもまた、国内ChatGPTを提供 新たな市場空間を提供。
** 教育の分野では、特定の科目の演習や知識クイズに加えて、ChatGPT は、生徒と教師がインテリジェントな個別指導、インテリジェントな応答システム、言語学習、チャットなど、よりパーソナライズされた効率的でインテリジェントな学習および指導モードを実現するのにも役立ちます。ロボット、スマート家庭教師、その他のアプリケーション シナリオ。 **
たとえば、教育のプロセスでは、教師は学際的な指導に直面することが多く、生徒の質問によっては、教師は答えるまでに長い時間考えなければなりませんが、ChatGPT を使用すると、生徒に迅速かつ簡単に質問を提供することができます。学習結果、オンラインの質問、または授業中のクイズのインタラクティブな「テスト」により、ユーザーのフィードバックを通じて学習効果を評価し、学習計画をさらに策定します。同時に、一部の反復的な質問に対して、ChatGPT は次のことができます。教師の答えを直接置き換えることで、教師は時間を大幅に節約し、思考と創造性においてより大きな価値を発揮できるようになります。
さらに、ChatGPT のアプリケーションは教育イノベーションを促進することもできます。従来の教育モードでは、教師が一方的に知識を伝えることが多いのに対し、ChatGPT は生徒と対話し、生徒の学習への関心を刺激し、生徒の自主的な学習能力を養うことができます。さらに、ChatGPT はデータ分析と人工知能テクノロジーを使用して、より包括的で正確な生徒評価サービスを教師に提供することもできます。これにより、より科学的に教育を行うことができ、生徒の学習効果をより明確に向上させることができます。
この継続的なモデル トレーニングを通じて、ChatGPT を他の教育やトレーニングと統合することもできることは注目に値します。幼児教育、職業教育、認定、トレーニングのいずれであっても、このモデルはトレーニングをより良くするのに役立ちます。 。
つまり、ChatGPTに代表される教育テクノロジーの応用は、個別教育、教育の公平性、教育イノベーションにとって非常に重要な意味を持つのです。将来的には、教育分野でChatGPTが広く応用され、よりインテリジェントで便利、パーソナライズされた教育サービスを学生に提供すると同時に、地方の学生により公平で便利な学習機会をもたらすことが期待できます。教育における「デジタルデバイド」。
234433 投稿
204974 投稿
149516 投稿
79303 投稿
66012 投稿
63970 投稿
60225 投稿
58275 投稿
51989 投稿
50418 投稿
大型モデルの「大学入試スプリント」、教育業界が率先して書類提出？
出典: Laika Think Tank、著者: Xin、編集者: G3007
商業化の観点から見ると、異なるトレーニングデータ、異なるアルゴリズム、異なる法的規制などにより、ChatGPTのような製品を中国で製造することはより困難ですが、垂直産業の大型モデルに関しては、より多くの機会があります。発散。以前、業界では、将来的には汎用の大規模モデルが 2 ～ 3 種類しか存在しないと予測されていましたが、垂直型の大規模モデルが隆盛し、豊富な業界シナリオが ChatGPT の最大の魅力です。現在、多くの教育企業が最新の教育用大規模モデル製品をリリースしており、教育は AI の最も急成長するシナリオの 1 つとなっています。私たちは、教育の業界モデルには 3 つの主要な関心点があると考えています。
**1. 「教育は ChatGPT の実装が最も簡単な分野である」は予言です。 **
**2. 教育業界が大型モデルを主導すると同時に、企業が大型モデル事業に足を踏み入れる際に、自社で研究を進めるべきなのかという新たな課題も見えてきました。最初の一歩を踏み出すか、それとも成熟して外部調達のためのインターフェースを開くまで待つか?中国における「100車種戦争」の第一波から判断すると、大手メーカーは基本的に自社開発の道を選択している。 **
**3. ChatGPTの流れのもと、教育テクノロジーには無限の可能性が広がっています。 **
本日、2023年度大学入学試験が正式に始まります。しかし、国産大型機種の「大学受験対策」は徐々に「縦の競争」に入り、すでに教育業界が主導権を握っている。
先月、Netease Youdao、Xueersi、HKUST Xunfeiは最新の教育用大型モデル製品を相次いでリリースした。その中で、Youdaoは「Ziyue」大型モデルに基づいて開発されたAI音声言語教師、Xueersi公式広報数学大型モデルMathGPTが開発され、HKUST XunfeiはXinghuo認知大型モデルに基づいて開発されたAI学習マシンです。最新のニュースによると、Yuanfudao はインテリジェント ハードウェアである Xiaoyuanxue トレーニング マシンを発売することで大規模モデルに足を踏み入れており、Zuoyuebang もツール アプリ、インテリジェント ハードウェア、書籍などを含む、中国市場に基づいた大規模な教育モデルを社内でテスト中です。 . .
**OpenAI の共同創設者であるサム アルトマンがかつて言ったように、ChatGPT のサポートがあれば、優れたコピーライティング ビジネス、教育サービス、その他の企業が誕生するでしょう。今日、大学入試の命題作文が公開されてから、多くの人がAIを使って大学入試の作文を書こうとしました。 **
では、この百模試の「大学受験のスプリント」において、教育企業が真っ先に論文を提出する裏にある注目点とは何でしょうか？
側面 1:「教育は ChatGPT にとって最も着地しやすい分野である」は予言です
ChatGPT のリリース以来、AI 大規模モデルの分野は引き続き人気があります。この1年、国内の大手インターネット企業や人工知能企業、さらには学術界も相次いで大規模モデル分野への参入を発表した。現在、Baidu、Alibaba、SenseTime などの企業が独自の大規模モデルやアプリケーション シナリオを次々にリリースしていますが、Baidu の「Wenxinyiyan」、Ali の「Tongyi Qianwen」、SenseTime の「Consultation」、あるいは大規模モデルであっても、復旦大学が開発したmossはいずれも会話型の汎用大型模型製品であり、現時点では未公開となっている。
**垂直型大規模モデルの中には、汎用の大規模モデルと比較して、小さなステップを踏んで実装を高速化することを選択するものもあります。年の初め。 **今年 2 月に、Netease Youdao、HKUST Xunfei、Xueersi、Zuoyebang およびその他の教育企業が ChatGPT に関連する製品と技術レイアウトを公開し、最近これらの企業は最新の研究開発の進捗状況と結果も発表しました。
報道によると、5月5日、網易友道は「Ziyue」モデルに基づいて開発されたAI口頭教師のビデオを公開し、ユーザーは複数回の対話を行った。その後、5月6日、HKUST Xunfeiは、教育用インテリジェントハードウェアAI学習マシンなどの製品に使用されるXunfei Sparkの大型モデルをリリースしました。さらに、Xueersi 氏は、自社開発の数学モデルが MathGPT と呼ばれていることも発表し、Zuoyebang 氏は、学際的な問題解決、中国語と英語の作文添削、多言語対話などを含む、中国市場に基づいた大規模な教育モデルを社内でテストしていると報告しました。 . 教育用途のシナリオ。
「百モデル戦争」が本格化し、新たな創業融資ブームが巻き起こっているのに、なぜ今回は教育業界が一様に主導権を握るのでしょうか。 Laika Think Tank では、主なポイントは 3 つあると考えています。
**まず、教育の目的の観点から見ると、教育自体は人類が知識を獲得し学習するための重要な手段であり、テクノロジーの進歩によりこの学習の効率は大幅に向上します。 **教育分野では大量の知識の保存と伝達が必要ですが、ChatGPT は人工知能モデルとしてこの情報を迅速に処理して統合することができると同時に、大量のデータのトレーニングと学習を通じて蓄積することができます。豊富な知識と言語表現力を身につけ、最終的には外部へのアウトプットを実現します。
これは、知識を獲得する方法のアップグレード版のようなものです。初期の1.0段階では教師による読書や講義が中心で、2.0インターネット段階では情報爆発の時代を迎え、現在ではChatGPTに代表される3.0が登場し、情報や知識の習得がより効率化されています。受動的な注入から積極的な習得、正確な対話まで、ChatGPT には教育分野でより実践的なニーズがあります。
**第二に、教育の特性という観点から見ると、教育自体が非常に双方向性が高く、その過程で説教、指導、疑問の払拭を完了する必要がある。 **ChatGPT は、音声対話、画像認識などのより自然なコミュニケーション エクスペリエンスを提供し、学生が知識をよりよく理解して記憶するのに役立ちます。たとえば、AI を話す教師の場合、ChatGPT はその自然言語処理機能と深層学習アルゴリズムを使用して、発音、イントネーション、話速、声の流暢さにおける生徒の問題を分析し、生徒の口頭英語の向上を支援するための的を絞ったアドバイスとトレーニングを提供できます。 。中国語作文の添削では、ChatGPT は生徒の作文内容、言語表現、文法構造などの問題を分析し、的を絞った提案や指導を提供することもできます。
このような業界の特性に基づいて、ChatGPT は教育との適合性が高くなります。たとえば、Youdaoがリリースした「AIスピーキング教師」は、実際の発音体験から、これまでのAIの単調で機械的な発音ではなく、生徒に話しかける本物の「先生」に似ており、対話体験は本物です。そして興味深い。もちろん、AI 口頭教師および中国語作文修正のアプリケーションにおける ChatGPT の精度と信頼性は、引き続き改善および最適化する必要があります。
**第三に、教育の発展段階の観点から見ると、国内の教育業界が徐々にインテリジェント学習と教育デジタル化の時代に突入するにつれ、教育企業も新たな特異点を見つける必要があり、ChatGPTはその突破口となります。 **特に人工知能、ビッグデータ、5Gなどの次世代情報技術を原動力として、主要テクノロジーと教育シナリオの継続的な統合とインテリジェント教育の深化が促進され、オンライン教育、AI教育、個別化された教育が推進されます。これは、大手教育企業がレイアウトへの投資を増やす重要な理由でもあります。
海外では、ChatGPT が教育業界を再構築し始めていることは注目に値します。海外の Study.com の調査によると、外国人教師の 21% が教育業務を支援するために ChatGPT を使い始めています。最近、米国の上場教育訓練会社である Chegg も、今年 4 月に補助学習プラットフォーム CheggMateAI を立ち上げた後、ChatGPT に対する学生の関心が大幅に高まったため、すでに元のビジネスのユーザーの成長に影響を及ぼしていると述べました。 Chegg を通じて関連する学習教材を入手する必要はなくなりました。
側面 2: 自己調査が先か、それとも外部からの買収が先か?大型モデルへの新たな提案
教育業界が大型モデルを先行すると同時に、企業が大型モデル事業に取り組む際に、自社研究で第一歩を踏み出すべきかという新たな課題も見えてきました。 、それとも満期後に外部調達のためのインターフェースをオープンしますか？
以前、多くのネチズンは、一部の企業がホットスポットに対応して最初に自社の大規模モデルを発売したのではないかと疑問を呈していましたが、実際にはOpenAIが公開したGPTに基づいて発売されており、自社開発の度合いには水分が多く含まれています。一部の Zhihu ネチズンは率直にこう言いました。国内チームが立ち上げたサービスは、大量の ChatGPT の質問と回答のデータを直接使用して独自のネットワークをトレーニングしているようで、入力された質問は ChatGPT を通じて得られた回答と非常によく似ています。
外部調達モードに関して、海外の ChatGPT は、API、サブスクリプション システム、および戦略的協力 (Microsoft Bing、Office およびその他のソフトウェアの組み込み) の 3 つの方法を明確に指摘しています。たとえば、教育の分野では、Duolingo、Quizlet、Khan Academy などの製品が主に OpenAI と連携して、GPT ラージ モデル上で微調整やインターフェイス呼び出しを行い、元の製品エクスペリエンスを強化しています。
** 中国における「百モデル戦争」の第一波から判断すると、大手メーカーは基本的に自社開発の道を選択した。 **
中国企業が自社開発のChatGPTのような製品や技術を選択する問題について、Xingtubitの創設者であるZhang Jiong氏はかつて、理由は3つあると分析した。1つ目は市場側であり、現在、ChatGPTは国内ユーザーには公開されていない。海外ユーザーのように自由に使用することは不可能であり、市場レベルからすると必然的に中国製のChatGPTが登場することになる; 2つ目は技術的な側面である 現在市場で入手可能なChatGPT GPTのベーシックモデルなどの大型モデルは、 3.5 は基本的に英語を話します トレーニングの場合、中国語ベンチマークの自然言語処理効果は英語ベンチマークよりもわずかに劣るため、中国語ベンチマーク モデルの登場によりユーザー効果はさらに向上します; 3 つ目はデータ セキュリティです、AI コンテンツの生成自体は大量のデータ学習に基づいていますこれにより、OpenAI は公共福祉プロジェクトから市場志向のプロジェクトへと徐々に変化してきましたが、将来的には利権などの要因により不確実性が生じる可能性があります。さらに、中国本土ではすべてのデータをローカルに保存する必要があります。これは中国における OpenAI のもう 1 つの側面であり、チームがなければデータのローカライズされた保存と保守は規制要件を満たすことが困難です。
独学も良いですが、簡単ではありません。一般的に、汎用人工知能の研究開発には資金と優秀な人材の継続的な投資が必要であり、コンピューティング能力、データ仕様、過去の投資、優秀な人材、財務力の要件によって制限されます。 Business Insider の試算によれば、ChatGPT の月額保守費用は現在 300 万ドルで、人件費を考慮すると 2 倍になると試算されています。 OpenAIの製品はマイクロソフトのエンタープライズクラウドサーバー「Azure」を利用しており、一部の投資銀行アナリストは年間コストが2500万～10億ドルに及ぶ可能性があると見積もっている。一方で、人工知能は投資サイクルが長く、出力時間が遅いという課題も抱えており、例えばOpenAIは会社設立からChatGPTの立ち上げまでに7年を要した。
** 垂直型人工知能は、一般的な人工知能と比較して、専門分野での独自の蓄積に基づいて高速に実行できる可能性があります。今回、HKUST XunfeiとYoudaoは、教育業界でAIGCテクノロジー自己研究の道に着陸する先頭に立って、「ダイヤモンドがないなら磁器の仕事をするな」ということわざを裏付けました。 **
たとえば、中国科学技術大学の團飛研究所の所長であるLiu Cong氏は、深層学習アルゴリズム、大規模モデル技術、業界ビッグデータ、ナレッジグラフ、マルチ同時に、国家新世代人工知能オープンイノベーションプラットフォーム、国家認知知能重点実験室、国家言語工学研究センターという3つの国家レベルのプラットフォームにも依存している。および音声情報処理では、認知知能大規模モデルの包括的な研究開発と長期にわたる継続的なブレークスルーと能力にすでに自信を持っています。
ヨウダオも同様です。 Youdao は、子供から青少年、成人教育までの生涯学習コンテンツをカバーしており、十分な学習教材とユーザー データを保有している一方で、Youdao 自体がニューラル ネットワークを備えているなど、AI テクノロジーとアプリケーションの蓄積を行っています。翻訳エンジン、コンピュータビジョン、インテリジェント音声AI技術、ハイパフォーマンスコンピューティングの4つのコア技術は、翻訳、教育、音声アシスタント、ライティングなどの分野をカバーしており、Youdao辞書ペンや優れた学習機などのスター製品に搭載されています。
また、数学の課外授業としてスタートしたXueersiは、20年間の数学指導の経験を積み、MathGPTのトレーニングに必要な資料となる数学関連の膨大なデータを蓄積しています。袁府府道もあり、2014年には視覚研究室、自然言語理解研究室、音声研究室、音声・映像研究室、基礎支援研究室の5つの研究室をカバーするAI研究所を設立し、十分なサポートも提供していた。 。
** 全体として、自己調査と外部マイニングにはそれぞれ長所と短所があります。自社研究ルートを選択する企業にとって、自社の事業ニーズに最大限対応できる「オーダーメイドカスタマイズ」が最大のメリットですが、十分な総合力と蓄積も求められます。試行錯誤のコストは、一般の中小企業が負担できるものではありません。アウトソーシングを選択する企業には、低コストで選択肢が多いという利点がありますが、特殊なニーズに十分な柔軟性がなかったり、十分にカスタマイズされなかったりするという欠点があります。 **
大規模な言語モデルの継続的な進化の波の下では、さまざまな技術的ルートやさまざまな適用方法の選択が依然として議論され、検証される必要があり、その答えは実際に見つけられる必要があると言えます。
側面 3: ChatGPT トレンドの下、教育テクノロジーの無限の可能性
現在、ChatGPT およびその他の関連技術の教育分野への応用は、主に中国語と英語の口頭指導および作文指導に焦点を当てています。これはChatGPTの背後にある膨大なデータに基づいて生成される大規模AIモデルと密接に関係しており、入手可能な人間の書籍、学術論文、ニュース、質の高い情報を学習コンテンツとして利用し、人間のフィードバックに基づいて学習を強化します。また、この技術の進歩により、ChatGPT の対話が人間に近づき、文間の論理的な相関性が大幅に向上しました。
さらに、現段階の ChatGPT は、リアルタイムでデータを更新する能力がまだ限られており、明らかに、質問に答えることができる多くの領域と規模が封印されています。技術の反復的な更新により、将来的にはより多くの可能性があり、それもまた、国内ChatGPTを提供 新たな市場空間を提供。
** 教育の分野では、特定の科目の演習や知識クイズに加えて、ChatGPT は、生徒と教師がインテリジェントな個別指導、インテリジェントな応答システム、言語学習、チャットなど、よりパーソナライズされた効率的でインテリジェントな学習および指導モードを実現するのにも役立ちます。ロボット、スマート家庭教師、その他のアプリケーション シナリオ。 **
たとえば、教育のプロセスでは、教師は学際的な指導に直面することが多く、生徒の質問によっては、教師は答えるまでに長い時間考えなければなりませんが、ChatGPT を使用すると、生徒に迅速かつ簡単に質問を提供することができます。学習結果、オンラインの質問、または授業中のクイズのインタラクティブな「テスト」により、ユーザーのフィードバックを通じて学習効果を評価し、学習計画をさらに策定します。同時に、一部の反復的な質問に対して、ChatGPT は次のことができます。教師の答えを直接置き換えることで、教師は時間を大幅に節約し、思考と創造性においてより大きな価値を発揮できるようになります。
さらに、ChatGPT のアプリケーションは教育イノベーションを促進することもできます。従来の教育モードでは、教師が一方的に知識を伝えることが多いのに対し、ChatGPT は生徒と対話し、生徒の学習への関心を刺激し、生徒の自主的な学習能力を養うことができます。さらに、ChatGPT はデータ分析と人工知能テクノロジーを使用して、より包括的で正確な生徒評価サービスを教師に提供することもできます。これにより、より科学的に教育を行うことができ、生徒の学習効果をより明確に向上させることができます。
この継続的なモデル トレーニングを通じて、ChatGPT を他の教育やトレーニングと統合することもできることは注目に値します。幼児教育、職業教育、認定、トレーニングのいずれであっても、このモデルはトレーニングをより良くするのに役立ちます。 。
つまり、ChatGPTに代表される教育テクノロジーの応用は、個別教育、教育の公平性、教育イノベーションにとって非常に重要な意味を持つのです。将来的には、教育分野でChatGPTが広く応用され、よりインテリジェントで便利、パーソナライズされた教育サービスを学生に提供すると同時に、地方の学生により公平で便利な学習機会をもたらすことが期待できます。教育における「デジタルデバイド」。