Zelma28.03.2024 00:00

Zelma, исследовательский ассистент на базе GPT‑4, делает данные об образовании доступными для родителей, учителей, школьных администраторов и директоров по разработке политики по всей территории США.

Какую проблему они решают? Хотя стандартизированные тесты сдают все ученики с 3 по 8 классы в США, данные об их успеваемости в значительной степени остаются неиспользованными и не востребованными — они разрознены по разным источникам и форматам. Данные тестирования предоставляют ценную информацию о том, насколько хорошо учащиеся усваивают английский язык и литературу (ELA), а также математику, в разрезе школьных округов и демографических групп. Однако важнейшие инсайты, которые могли бы определить будущее образования, фактически недоступны для большинства родителей, журналистов, педагогов и политиков.

Осознавая этот пробел, д-р Эмили Остер (Dr. Emily Oster), экономист из Брауновского университета и автор книг, решила изменить ситуацию. «Zelma позволяет родителям и политикам использовать простой язык для получения мгновенных, индивидуальных образовательных инсайтов о том, что волнует их больше всего», — пояснила д-р Остер. Как Zelma этого добилась? Команда студентов-исследователей д-ра Остер из Брауновского университета потратила год на сбор данных и их тщательную обработку в единый унифицированный формат. Затем Zelma поработала с компанией Novy⁠, чтобы оживить эти данные с помощью API OpenAI.

Novy задействовала вызов функций (function calling)⁠, чтобы подсказать GPT‑4, какие визуальные элементы и поля использовать для отображения данных. Для раздела Zelma «Задать вопрос» разработчики дообучили⁠ модель для создания интеллектуального автозаполнения, которое предлагает вопросы на основе доступных данных. Кроме того, они создали эмбеддинги⁠ и сохранили проверенные примеры графиков в векторной базе данных для повышения точности в сложных краевых случаях.

Самой большой сложностью было попытаться предсказать, как именно люди будут формулировать свои вопросы, и удерживать запросы в рамках компетенции Zelma. «Мы решили эту задачу с помощью продуманных дизайнерских решений пользовательского интерфейса Zelma, которые подталкивают людей задавать вопросы, на которые Zelma может ответить», — объяснила д-р Остер. Ключевые функции включают в себя:

• Предложение примеров запросов. Поскольку Zelma охватывает только определенную область образовательных данных, эти подсказки помогают пользователям понять сферу компетенции Zelma и то, как правильно формулировать запросы.
• Сделать все вопросы публичными.⁠ Это помогает людям учиться на вопросах других пользователей, а также предотвращает отправку большого объема нерелевантных запросов.
• Отображение SQL-кода. Zelma предоставляет свою логику, чтобы вы могли быстро проверить ее ответы. Для тех, кто не умеет программировать, факторы также объясняются простым языком.
• Объяснение контекста. Zelma предоставляет контекст посредством определений и указания на примечательные события — например, изменения в системе государственных оценок — чтобы помочь вам понять любые внешние факторы, которые могли повлиять на данные в конкретном году.

Теперь вы можете мгновенно составить шорт-лист из 5 лучших школьных округов Миннесоты (не являющихся чартерными школами) по успеваемости в математике, ⁠ и обнаружить, что все они показывают уровень успешности около 77 процентов. А простой запрос позволяет выявить расовые различия в успеваемости по ELA в Калифорнии за определенный период времени, ⁠ одновременно указывая на изменение системы оценивания в 2015 году, из-за чего результаты тестов с 2015 года и позже нельзя напрямую сравнивать с предыдущими годами.

Это означает, что члены школьных советов могут использовать Zelma для быстрого создания визуализаций данных во время встреч, что способствует принятию решений на основе данных. Родители могут сравнивать исторические показатели тестирования соседних школьных округов, чтобы принимать осознанные решения о том, где растить детей. Глава аппарата губернатора может обратиться к Zelma, чтобы определить лучшие школы в своем штате и посмотреть, насколько изменились результаты тестов с течением времени.

«Zelma предлагает суперинтендантам K-12 интуитивно понятную диалоговую платформу для мгновенной визуализации данных об успеваемости учащихся — задачи, на решение которой у руководства округов раньше уходили часы или даже дни. Демократизируя эти данные, Zelma упрощает для взрослых участников системы проведение конкретных обсуждений результатов учеников и привлечение внимания общественности к благополучию школьников.»

Превращая разрозненные порталы данных и электронные таблицы в удобный веб-сайт, Zelma преобразует разрозненные сведения в содержательный анализ. Zelma пополняет ряды других примеров применения ИИ, таких как помощь учителям в классе⁠ и помощь учащимся в обучении в собственном темпе⁠, демонстрируя, как генеративный ИИ может улучшить нашу систему образования. Zelma также служит ярким примером того, как инструменты и продукты OpenAI можно использовать для того сделать данные более полезными и доступными для всех.

5 апр. 2024 г.

Кастомизация моделей для юридических специалистов

2 апр. 2024 г.

Снижение расходов на медицинское страхование и улучшение качества ухода

1 апр. 2024 г.

Полный текст статьи читайте на OpenAI