新聞背景
梅林心智（Merlyn Mind）是一家搭載人工智慧（AI）技術的數位助手平臺，最近宣布推出一套針對教育領域量身打造的大型語言模型（LLM）。梅林心智表示這些 LLM 是專門針對教育工作流程和安全要求開發的，能夠讓教師和學生與生成模型互動，並根據使用者選擇的課程進行操作，提供優質的學習體驗。這些 LLM 是梅林心智專門為教育目的設計的生成式 AI 平臺的一部分，可以與特定的教育內容集合進行互動。教育中的生成式 AI 平臺
Merlyn Mind 的創辦人兼 CEO Satya Nitta 在接受 VentureBeat 的採訪中表示當前一般的 LLM 多是基於大量的網路資料進行訓練，生成的回應內容可能與教育要求不一致。而梅林心智的 LLM 則僅依賴於由使用者或機構選擇的學術語料庫，而不使用更廣泛的網路資源。這意味著教育機構、學校領導和教師選擇使用的內容和課程對於 Merlyn 的 AI 平臺來說是非常重要的，因為它直接影響到 AI 平臺的生成回應。 在課堂上，老師和學生可以透過梅林的語音助手使用這個以教育為專業的生成式 AI 平臺。使用者可以口頭向梅林提問，或者要求它根據正在進行的對話生成測驗和課堂活動。此外該平臺還允許教師生成根據他們的課程和內容進行定制的幻燈片、教案和評估。精確的教育洞察與消除幻覺
Nitta 提到，現有的 LLM 模型在生成回應時往往會產生不準確的回答，即所謂的「幻覺」。他舉 OpenAI 的 GPT-4 為例，儘管相對於前代模型有所改進，但仍在約 20% 的時間內出現幻覺。在教育中，提供精確的回答非常重要，因為使用者的提示必須來自特定的內容來源。為了確保可靠且準確的回答，梅林採用了多種技術。 當使用者提交請求時，比如提問問題或發出命令生成評估，LLM 會先從學區或教育機構用於教學的內容中檢索最相關的段落。然後，這些內容被提供給語言模型，模型僅基於提供的內容生成回應，不從其預訓練材料中提取資訊。為了取證回答的準確性，回答還會經過另一個語言模型的檢查，以確保與原始請求的一致性。梅林表示他們對主要模型進行了微調，因此當無法生成高質量回應時，系統會承認失敗，而不是生成虛假回答。隱私、合規與效率
梅林表示他們遵守嚴格的隱私標準，確保符合法律、法規和教育環境的道德要求。這包括家庭教育權利和隱私法案（FERPA）、兒童線上隱私保護法案（COPPA）、GDPR 和美國相關學生資料隱私法律。梅林明確承諾個人訊息永遠不會被出售。 有關教育專注的 LLM 的大小和效率都要優於通用模型。梅林的模型規模從 60 億到 400 億個引數不等，而主流的通用模型通常超過 1750 億個引數。Nitta 還強調與通用模型相比，梅林的 LLM 在訓練和操作效率方面表現出色。總結與展望
梅林心智的創辦人 Satya Nitta 表示生成式 AI 在教育中有著巨大的潛力，但必須正確使用，安全和準確性至關重要。他希望開發者社區能夠下載這些模型，並在他們的解決方案中使用這些模型來檢查回答的安全性。梅林也將一些教育專注的 LLM 貢獻給開源社區。 Nitta 表示類似其他人工智慧的創新，最有影響力的解決方案往往是由團隊有意識地開發的。只有在深入理解特定行業的工作流程和需求、理解特定場景和領域特定資料的情況下，這些平臺和解決方案才能真正改變行業，提高生產力，讓人類達到最高潛力。 VentureBeat 的使命是成為技術決策者獲取與企業技術轉型相關知識的數位廣場。Unsplash gallery keyword: Education, Classroom, Artificial intelligence-wordpresstags 梅林心智,LLM,教育,創造性,人工智慧,課堂應用
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