भारतीय शिक्षा में बदलाव
इंस्टा सॉल्वर
गणितीय शब्द समस्याओं को हल करना कोई आसान काम नहीं है। इसके लिए जटिल गणितीय कॉन्सेप्ट को हल करने और गणितीय कॉन्सेप्ट के अभिकलनात्मक आरेख को तैयार करने के लिए प्राकृतिक भाषा को समझने और व्याख्या करने की क्षमता की आवश्यकता होती है। Embibe के कंटेंट इंटेलिजेंस स्टैक में 2000 से अधिक सॉल्वर हैं। यह एक एनपी-हार्ड प्रॉब्लम है जहां एक ब्रूट फोर्स एप्रोच के साथ असेसमेंट-योग्य गणित शब्द समस्या को हल करने की विशिष्ट जटिलता 2^20 से अधिक है।
इंस्टा सॉल्वर को गणित की जटिल शब्द समस्याओं को स्टेप-दर-स्टेप हल करने के साथ छात्रों की तुरंत मदद करने के लिए विकसित किया जा रहा है। यह गहन शिक्षण भाषा मॉडल में नवीनतम प्रगति का उपयोग करता है और इसे गणित डेटा कॉर्पस पर प्रशिक्षित किया जाता है। यह न केवल अभिकलनात्मक आरेख बनाता है, जहां प्रत्येक नोड एक गणितीय रूपांतरण है, बल्कि इनमें से प्रत्येक रूपांतरण के लिए इनपुट आर्ग्युमेंट (तर्क) की भी भविष्यवाणी करता है। इंस्टा सॉल्वर स्टेप-दर-स्टेप हल बनाने के लिए इस अभिकलनात्मक आरेख को तय करता है और निष्पादित करता है।
हम वर्तमान इंस्टा सॉल्वर क्षमता का उपयोग करके छठी, सातवीं और आठवीं कक्षा की गणित की तीन में से एक शब्द समस्या को स्वतः हल कर सकते हैं।
आइए एक उदाहरण के साथ इसे समझें:
यहाँ छठी सीबीएसई से एक प्रश्न है:
“अंकों में लिखिए – दो लाख पचास हजार नौ सौ छत्तीस।”
इसलिए, पहले स्टेज में, हम सॉल्वर कोड को अनुमान लगाने का प्रयास करते हैं जिसके उपयोग से इस प्रश्न को हल किया जा सकता है, जो कि “convert_text_to_number” है।
अगले स्टेज में, हम इसका असेसमेंट करने के लिए अनुमानित सॉल्वर के लिए आर्ग्युमेंट प्राप्त करते हैं। तो, इस मामले में, सॉल्वर के लिए इनपुट आर्ग्युमेंट “दो लाख पचास हजार नौ सौ छत्तीस” होगा।
इस प्रकार, हमें फुल सॉल्वर मिलता है:
convert_text_to_number(दो लाख पचास हजार नौ सौ छत्तीस)
फिर हम उत्तर और स्टेप-दर-स्टेप हल प्राप्त करने के आर्ग्युमेंट के साथ सॉल्वर का असेसमेंट करते हैं, जो इस तरह दिखता है:
हम इसके कवरेज और प्रभावकारिता में सुधार के लिए नई तकनीकों का आविष्कार करने के लिए इस समस्या पर सक्रिय रूप से शोध कर रहे हैं।
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