近日，由暨南大学广东智慧教育研究院牵头，联合北京师范大学、华东师范大学、西安交通大学、香港城市大学，依托智慧教育国家新一代人工智能开放创新平台，共同发起的大语言模型在数学能力上的权威测评基准MathEval（官网：https://matheval.ai）正式上线，MathEval是一个专注于全面评估大模型数学能力的测评基准，旨在全面评估大模型在算术、小初高竞赛和部分高等数学分支在内的解题能力表现。

       数据显示，截至去年10月，国内累计发布大模型超200个。大模型越来越多地被运用到数学应用领域，包括数学问题解决、数据分析、学术研究、学习辅导等。目前，通用或垂类大模型都具备一定的数学能力，而其能力表现则需要专门测评。不过现有大模型能力测评多数是对通用能力的测评，也有对推理能力、自然科学能力的专门测评中，但没有专门针对数学能力测评的参考基准，以及专门的权威测评机构。

       另外，对大模型进行数学能力测评有一些公认的难点：首先，各数据集的字段需要进行统一，每个大模型也都有自己的一套Prompt模板和答案形式，要想给“思维方式”不同的大模型进行统一的测试和比较，需要测评基准根据具体情况，设计符合需求的抽取打分规则，才能从模型输出的内容中批量抽取出可以进一步对比的答案。这对专业能力的要求很高，因为抽取规则的一点点改动，都会影响到最终的测评结果。其次，要让测评榜单的结果具备足够的可参考性，就要使用足够丰富全面的数据集，并尽量全面的测评市面上的大模型，这对测评方的算力也提出了很高的要求。

       MathEval的上线，弥补了行业空白。截至目前，MathEval收集了2010年以来共19个被广泛使用的数学能力测评数据集，这些数据集来自ACL、AAAI、ICLR等数十个国际人工智能顶会论文中的公开数据，覆盖了不同年级、题型、文本形式和难度的数学问题，从而提供全面、具体的数学能力测评结果。

       最新这次测评中，MathEval围绕数学能力，对国内外30个大模型（含同一模型的不同版本）开展测评。在评测过程中，MathEval团队使用了GPT4大模型来进行答案抽取和答案的匹配，减少基于规则进行评测所带来的误差，并根据每个模型的Prompt模板进行了适配，以激发每个模型本身能达到的最佳效果。

       结果显示，九章大模型在整体榜单和子榜单均排第一名。同时，作为通用大模型的文心一言4.0、讯飞星火V3.5在测评中的表现也颇为亮眼，占据了第二、三位，均优于GPT-4。由此可见，国产大模型在数学方面的能力已经实现了赶超，未来能力提升和落地应用值得期待。

       在这个数字化和智能化日益发展的时代，大语言模型对教育领域的影响越发深刻，其在数学能力的评估和提升上展现出巨大潜力。暨南大学广东智慧教育研究院对其进行了深入研究，致力于挖掘和利用大语言模型相关先进技术，以期为教育的未来发展打开新的可能性。通过与各大学及研究机构的紧密合作，我们不断探索大语言模型在实际教育场景中的应用，力求在培养下一代学习者的过程中，实现技术与教育的完美融合。我们坚信，这些研究将为教育行业带来革命性的变革，并有望在全球范围内推动智慧教育的新浪潮。