環球網校ATSGPT智慧型教輔算法是北京環球創智軟體有限公司旗下的深度合成服務算法。
基本介紹
- 中文名：環球網校ATSGPT智慧型教輔算法
- 所屬公司：北京環球創智軟體有限公司
- 角色：服務提供者
- 備案編號：網信算備110108219894901240011號
算法簡介,算法原理,運行機制,套用場景,算法目的,
算法簡介
環球網校ATSGPT智慧型教輔算法依託於環球網校(網站)、環球網校快題庫(APP)套用於智慧型對話場景，根據用戶輸入的文本信息，生成符合用戶需求的文本內容。2024年6月，國家網際網路信息辦公室發布第六批境內深度合成服務算法備案清單，環球網校ATSGPT智慧型教輔算法在列。
算法原理
"環球網校ATSGPT智慧型教輔算法"其核心基於Transformer的先進深度學習技術，尤其是在自然語言處理（NLP）方面的套用。該算法致力於深度挖掘和學習大量文本內容的內在意義，旨在為用戶提供高度定製化的內容生成服務。 通過深入理解用戶的關鍵字或簡短文本輸入，該模型能夠迅速產生既符合語法也滿足語義要求的文本內容。這不僅大大提高了教學輔助的效率，而且極大地豐富了可用的教育資源種類。 該算法目前主要處理文本生成內容，它能夠利用其綜合處理能力，根據教學的具體需求，創新性地生成包括模擬題、智慧型答疑、個性化表單等在內的多樣化教學資源。極大地支撐和提供一個全面和多維度的教學體驗的可能性。
運行機制
變換器模型通過對輸入序列的一系列運算，實現了複雜的文本處理功能，其結構及各子層的操作如下：1.輸入嵌入層：此層將輸入序列中的每個詞轉換為一個高維空間中的向量。在模型的詞表中，每個詞都對應一個唯一的向量，這些向量作為模型的可學習參數，使模型能夠理解各個詞的含義。2.位置編碼層：在向量進入變換器棧之前，每個詞向量都會加上一個表示位置信息的位置編碼向量。位置編碼同樣是可學習的參數，它幫助模型捕捉到同一個詞在不同位置的不同語義，進而更精確地解讀輸入序列。3.多頭注意力機制：變換器棧的首層採用多頭注意力機制，它由多個並行的注意力機制組成，每個機制分別對輸入的查詢向量和鍵值對向量進行處理，然後通過一個線性層將結果合併成單一向量，從而實現複雜的關聯學習。4.前饋網路：在多頭注意力機制之後，變換器棧包含一個全連線的前饋網路，該網路對所有位置的數據執行相同的操作，進一步加工處理信息。5.輸出層：變換器棧處理完輸入向量後，生成的向量表示最終通過解碼器的softmax輸出層，以計算輸出詞分布，為生成文本提供依據。整個變換器模型利用這些精細的結構和運算，有效地進行文本的深度合成與理解。
套用場景
環球網校（網站/APP/小程式等）環球青藤（網站/APP/小程式等）
算法目的
該技術能夠自動生成符合語法和語義規範的文本，幫助用戶快速創建各種文本內容，從而提高工作效率和準確性。利用自然語言處理技術和機器學習算法，它通過分析大量文本數據，學習其中的語法、語義和結構，以生成高質量的不同類型的自然語言語句或篇章，如內容資訊、模擬題、個性化表單等，智慧型文本生成技術可適用於各種場景。
