Tại sao chúng ta cần các mô hình AI ngôn ngữ nhỏ dành riêng cho giáo dục?

- Trí tuệ nhân tạo (AI) có tiềm năng cải thiện đáng kể lĩnh vực giáo dục. Tuy nhiên, khi ChatGPT ra mắt năm 2022, nó đã gây ra sự hoang mang trong các trường học và giới học thuật.
- Đến năm 2024, sự hoang mang đã lắng xuống và ngành giáo dục nhận ra tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong việc hỗ trợ cả học sinh và giáo viên.
- Theo Dan Rosensweig, Chủ tịch điều hành của Chegg, để thực sự khai thác tiềm năng của công nghệ này, chúng ta cần các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) dành riêng cho giáo dục.
- Các LLM đa năng là một điểm khởi đầu tốt, nhưng chúng không được thiết kế đặc biệt để phù hợp với quá trình học tập của học sinh.
- Các công cụ này có thể tiêu thụ một lượng lớn dữ liệu từ internet và tóm tắt thông tin hiệu quả. Tuy nhiên, chúng cũng dễ đưa ra câu trả lời không chính xác và thậm chí ảo tưởng.
- Ngược lại, các mô hình ngôn ngữ nhỏ có thể có khả năng xử lý thông tin và tạo văn bản hạn chế hơn so với LLM, nhưng chúng hiệu quả hơn trong việc đáp ứng các nhu cầu cụ thể.
- Các SLM dành riêng cho giáo dục đòi hỏi hai yếu tố: sự kết hợp của sư phạm theo thiết kế và một tập dữ liệu chính xác, độc quyền đủ lớn để đào tạo AI trên các lĩnh vực chủ đề khác nhau.
- Chegg đã phát triển 26 SLM dựa trên hơn 100 triệu nội dung học tập được tạo ra trong 10 năm qua.
- Rosensweig tin rằng lợi ích của hỗ trợ học tập cá nhân hóa được cung cấp bởi AI là rất lớn, bắt đầu từ quá trình học tập và sau đó cung cấp sự kết hợp giữa tư duy phản biện và các kỹ năng có thể sử dụng được.

📌 Các mô hình ngôn ngữ nhỏ dành riêng cho giáo dục, kết hợp sư phạm theo thiết kế và dữ liệu chính xác, độc quyền, có tiềm năng mang lại lợi ích to lớn. Chúng hỗ trợ học tập cá nhân hóa, phát triển tư duy phản biện và các kỹ năng thực tế, theo chia sẻ của Dan Rosensweig tại TNW Conference sắp tới.

https://thenextweb.com/news/why-need-education-specific-small-language-ai-models