เมื่อเร็วๆ นี้ ครูและสถาบันต่างๆ มองหาวิธีต่างๆ ที่จะรวมปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ากับหลักสูตรของตน ไม่ว่าจะเป็นการสอนเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) หรือบูรณาการในการสร้างแผนการสอน การให้เกรด หรือแอปพลิเคชันทางการศึกษาอื่นๆ โมเดล AI เชิงสร้างสรรค์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ได้เร่งผลกระทบของ AI ในด้านการศึกษาได้อย่างมาก โมเดล AI เชิงสร้างสรรค์และการเขียนโปรแกรมภาษาธรรมชาติ (NLP) มีศักยภาพที่ยอดเยี่ยมในการปรับปรุงการเรียนการสอนโดยการสร้างเนื้อหาการเรียนรู้ส่วนบุคคลและมอบประสบการณ์การเรียนรู้ที่น่าสนใจสำหรับนักเรียน
ในโพสต์นี้ เราสร้างโซลูชัน AI เชิงสร้างสรรค์สำหรับครูเพื่อใช้ในการสร้างสื่อการสอนและสำหรับนักเรียนในการเรียนรู้คำศัพท์และประโยคภาษาอังกฤษ เมื่อนักเรียนให้คำตอบ โซลูชันจะให้การประเมินแบบเรียลไทม์และเสนอข้อเสนอแนะและคำแนะนำส่วนบุคคลสำหรับนักเรียนในการปรับปรุงคำตอบของพวกเขา
โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ครูสามารถใช้โซลูชันเพื่อทำสิ่งต่อไปนี้:
- สร้างงานสำหรับนักเรียนโดยสร้างคำถามและคำตอบจากข้อความแจ้ง
- สร้างรูปภาพจากพรอมต์เพื่อแสดงงาน
- บันทึกการมอบหมายใหม่ไปยังฐานข้อมูล
- เรียกดูการมอบหมายที่มีอยู่จากฐานข้อมูล
นักเรียนสามารถใช้โซลูชันเพื่อทำสิ่งต่อไปนี้:
- เลือกและตรวจสอบงานที่ได้รับมอบหมายจากฐานข้อมูลงาน
- ตอบคำถามของงานที่เลือก
- ตรวจสอบคะแนนการให้คะแนนของคำตอบแบบเรียลไทม์
- ทบทวนการปรับปรุงไวยากรณ์ที่แนะนำสำหรับคำตอบ
- ทบทวนการปรับปรุงประโยคที่แนะนำสำหรับคำตอบของพวกเขา
- อ่านคำตอบที่แนะนำ
เราจะแนะนำคุณตลอดขั้นตอนการสร้างโซลูชันโดยใช้ อเมซอน เบดร็อค, บริการ Amazon Elastic Container (อเมซอน อีซีเอส), Amazon CloudFront, โหลดบาลานซ์แบบยืดหยุ่น (ELB), อเมซอน ไดนาโมดีบี, บริการจัดเก็บข้อมูลอย่างง่ายของ Amazon (อเมซอน S3) และ ชุดพัฒนา AWS Cloud (AWS CDK)
ภาพรวมโซลูชัน
แผนภาพต่อไปนี้แสดงทรัพยากรและบริการที่ใช้ในโซลูชัน
โซลูชันทำงานเป็นบริการที่ปรับขนาดได้ ครูและนักเรียนใช้เบราว์เซอร์เพื่อเข้าถึงแอปพลิเคชัน เนื้อหาจะให้บริการผ่านการแจกจ่าย Amazon CloudFront โดยมี Application Load Balancer เป็นจุดเริ่มต้น โดยจะบันทึกรูปภาพที่สร้างขึ้นลงในบัคเก็ต S3 และบันทึกงานของครู ตลอดจนคำตอบและคะแนนของนักเรียนเพื่อแยกตาราง DynamoDB
โซลูชันนี้ใช้ Amazon Bedrock เพื่อสร้างคำถาม คำตอบ รูปภาพการบ้าน และให้คะแนนคำตอบของนักเรียน Amazon Bedrock เป็นบริการที่มีการจัดการเต็มรูปแบบซึ่งทำให้โมเดลพื้นฐานจากสตาร์ทอัพด้าน AI ชั้นนำและ Amazon พร้อมใช้งานผ่านอินเทอร์เฟซ API ที่ใช้งานง่าย วิธีแก้ปัญหาก็ใช้ API การแก้ไขข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์ และ API การถอดความ จาก AI21 มาแนะนำการแก้ไขคำและประโยค
คุณสามารถค้นหารายละเอียดการใช้งานได้ในส่วนต่อไปนี้ ซอร์สโค้ดมีอยู่ใน พื้นที่เก็บข้อมูล GitHub.
เบื้องต้น
คุณควรมีความรู้บางอย่างเกี่ยวกับ Generative AI, ML และบริการที่ใช้ในโซลูชันนี้ รวมถึง Amazon Bedrock, Amazon ECS, Amazon CloudFront, Elastic Load Balancing, Amazon DynamoDB และ Amazon S3
เราใช้ AWS CDK เพื่อสร้างและปรับใช้โซลูชัน คุณสามารถดูคำแนะนำการตั้งค่าได้ใน ไฟล์ readme.
สร้างการมอบหมายงาน
ครูสามารถสร้างงานจากการป้อนข้อความโดยใช้หน้า GUI ต่อไปนี้ งานประกอบด้วยข้อความที่ป้อน คำถามและคำตอบที่สร้างจากข้อความ และรูปภาพที่สร้างจากข้อความที่ป้อนเพื่อแสดงงาน
สำหรับตัวอย่างของเรา ครูป้อนข้อมูล ความปลอดภัยของเด็กและจักรยาน แนวทางจากกระทรวงคมนาคมของสหรัฐอเมริกา สำหรับการป้อนข้อความเราใช้ไฟล์ bike.safe.riding.tips.txt.
ต่อไปนี้เป็นเอาต์พุตรูปภาพที่สร้างขึ้น
ต่อไปนี้เป็นคำถามและคำตอบที่สร้างขึ้น:
"question": "What should you always wear when riding a bicycle?",
"answer": "You should always wear a properly fitted bicycle helmet when riding a bicycle. A helmet protects your brain and can save your life in a crash."
"question": "How can you make sure drivers can see you when you are bicycling?",
"answer": "To make sure drivers can see you, wear bright neon or fluorescent colors. Also use reflective tape, markings or flashing lights so you are visible."
"question": "What should you do before riding your bicycle?",
"answer": "Before riding, you should inspect your bicycle to make sure all parts are secure and working properly. Check that tires are inflated, brakes work properly, and reflectors are in place."
"question": "Why is it more dangerous to ride a bicycle at night?",
"answer": "It is more dangerous to ride at night because it is harder for other people in vehicles to see you in the dark."
"question": "How can you avoid hazards while bicycling?",
"answer": "Look ahead for hazards like potholes, broken glass, and dogs. Point out and yell about hazards to bicyclists behind you. Avoid riding at night when it is harder to see hazards."
ครูคาดหวังให้นักเรียนทำงานมอบหมายให้เสร็จสิ้นโดยการอ่านข้อความที่ป้อนแล้วตอบคำถามที่สร้างขึ้น
พอร์ทัลใช้ Amazon Bedrock เพื่อสร้างคำถาม คำตอบ และรูปภาพ Amazon Bedrock เร่งการพัฒนาโซลูชัน AI เชิงสร้างสรรค์โดยการเปิดเผยโมเดลพื้นฐานผ่านอินเทอร์เฟซ API คุณสามารถค้นหาซอร์สโค้ดได้ในไฟล์ 1_Create_Assignments.py.
พอร์ทัลเรียกใช้แบบจำลองพื้นฐานสองแบบ:
- การแพร่กระจายที่เสถียร XL เพื่อสร้างภาพโดยใช้ฟังก์ชัน
query_generate_image_endpoint
- มานุษยวิทยาคลอดด์ v2 เพื่อสร้างคำถามและคำตอบโดยใช้ฟังก์ชัน
query_generate_questions_answers_endpoint
พอร์ทัลจะบันทึกอิมเมจที่สร้างขึ้นลงในบัคเก็ต S3 โดยใช้ฟังก์ชัน load_file_to_s3 โดยจะสร้างงานมอบหมายตามข้อความที่ป้อน รหัสผู้สอน คำถามและคำตอบที่สร้างขึ้น และลิงก์บัคเก็ต S3 สำหรับรูปภาพที่โหลด โดยจะบันทึกการกำหนดให้กับการกำหนดตาราง DynamoDB โดยใช้ฟังก์ชัน insert_record_to_dynamodb
.
คุณสามารถค้นหาโค้ด AWS CDK ที่สร้างตาราง DynamoDB ได้ในไฟล์ cdk_stack.py.
แสดงการมอบหมายงาน
ครูสามารถเรียกดูงานที่มอบหมายและสิ่งประดิษฐ์ที่สร้างขึ้นได้โดยใช้หน้า GUI ต่อไปนี้
พอร์ทัลใช้ฟังก์ชัน get_records_from_dynamodb
เพื่อดึงข้อมูลการกำหนดจากการกำหนดตาราง DynamoDB มันใช้ฟังก์ชั่น download_image
เพื่อดาวน์โหลดภาพจากบัคเก็ต S3 คุณสามารถค้นหาซอร์สโค้ดได้ในไฟล์ 2_Show_Assignments.py.
ตอบคำถาม
นักเรียนเลือกและอ่านงานของครู แล้วตอบคำถามในงานมอบหมาย
พอร์ทัลมอบประสบการณ์การเรียนรู้ที่น่าสนใจ ตัวอย่างเช่น เมื่อนักเรียนตอบคำถาม "ฉันควรสวมหมวกปกป้องสมองเมื่อชน" พอร์ทัลจะให้คะแนนคำตอบแบบเรียลไทม์โดยการเปรียบเทียบคำตอบกับคำตอบที่ถูกต้อง พอร์ทัลยังจัดอันดับคำตอบของนักเรียนทุกคนสำหรับคำถามเดียวกันและแสดงคะแนนสามอันดับแรก คุณสามารถค้นหาซอร์สโค้ดได้ในไฟล์ 3_Complete_Assignments.py.
พอร์ทัลจะบันทึกคำตอบของนักเรียนลงในตาราง DynamoDB ที่เรียกว่าคำตอบ คุณสามารถค้นหาโค้ด AWS CDK ที่สร้างตาราง DynamoDB ได้ในไฟล์ cdk_stack.py.
หากต้องการให้คะแนนคำตอบของนักเรียน พอร์ทัลจะเรียกใช้ โมเดล Amazon Titan Embeddings เพื่อแปลคำตอบของนักเรียนและคำตอบที่ถูกต้องเป็นตัวเลขแล้วคำนวณความคล้ายคลึงกันเป็นคะแนน คุณสามารถค้นหาวิธีแก้ไขได้ในไฟล์ 3_Complete_Assignments.py.
พอร์ทัลจะสร้างการแก้ไขไวยากรณ์ที่แนะนำและการปรับปรุงประโยคสำหรับคำตอบของนักเรียน ในที่สุด พอร์ทัลจะแสดงคำตอบที่ถูกต้องสำหรับคำถาม
พอร์ทัลใช้ API การแก้ไขข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์และ API การถอดความจาก AI21 เพื่อสร้างการปรับปรุงทางไวยากรณ์และประโยคที่แนะนำ โมเดลถอดความ AI21 มีให้เป็นโมเดลพื้นฐานใน SageMaker คุณสามารถปรับใช้โมเดลการถอดความ AI21 เป็นจุดอนุมานใน SageMaker และเรียกใช้จุดอนุมานเพื่อสร้างการปรับปรุงประโยค
ฟังก์ชั่น generate_suggestions_sentence_improvements
และ generate_suggestions_word_improvements
ในไฟล์ 3_Complete_Assignments.py แสดงทางเลือกอื่นในการใช้ตำแหน่งข้อมูล AI21 REST API คุณต้องสร้างบัญชี AI21 และค้นหาคีย์ API ที่เชื่อมโยงกับบัญชีของคุณเพื่อเรียกใช้ API คุณจะต้องชำระเงินสำหรับการร้องขอหลังจากช่วงทดลองใช้งาน
สรุป
โพสต์นี้แสดงให้คุณเห็นถึงวิธีใช้โซลูชันที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI เพื่อปรับปรุงประสบการณ์การเรียนการสอนโดยใช้โมเดล AI และ NLP ที่สร้างได้หลายแบบ คุณสามารถใช้แนวทางเดียวกันนี้ในการพัฒนาต้นแบบและแอปพลิเคชัน AI เจนเนอเรชั่นอื่นๆ ได้
หากคุณสนใจพื้นฐานของ generative AI และวิธีการทำงานกับโมเดลพื้นฐาน รวมถึงเทคนิคการแจ้งเตือนขั้นสูง โปรดดูหลักสูตรภาคปฏิบัติ AI สร้างสรรค์พร้อม LLM. เป็นหลักสูตรตามความต้องการ 3 สัปดาห์สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรที่ต้องการเรียนรู้วิธีสร้างแอปพลิเคชัน AI เชิงสร้างสรรค์ด้วย LLM ถือเป็นรากฐานที่ดีในการเริ่มต้นสร้างด้วย Amazon Bedrock เยี่ยมชม หน้าคุณสมบัติของ Amazon Bedrock และ ลงทะเบียนเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Amazon Bedrock.
เกี่ยวกับผู้เขียน
เจฟฟ์ ลี เป็นสถาปนิกแอปพลิเคชันระบบคลาวด์อาวุโสพร้อมทีมบริการระดับมืออาชีพที่ AWS เขามีความหลงใหลในการเจาะลึกกับลูกค้าเพื่อสร้างโซลูชันและปรับปรุงแอปพลิเคชันให้ทันสมัยเพื่อรองรับนวัตกรรมทางธุรกิจ ในเวลาว่าง เขาชอบเล่นเทนนิส ฟังเพลง และอ่านหนังสือ
ไอแซค พริวิเทร่า เป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาวุโสที่ ศูนย์นวัตกรรมเจเนอเรทีฟเอไอโดยเขาได้พัฒนาโซลูชันที่ใช้ AI แบบกำเนิดตามสั่งเพื่อแก้ไขปัญหาทางธุรกิจของลูกค้า เขาทำงานเป็นหลักในการสร้างระบบ AI ที่รับผิดชอบโดยใช้การสร้างเสริมการดึงข้อมูล (RAG) และการใช้เหตุผลแบบลูกโซ่ ในเวลาว่าง เขาชอบเล่นกอล์ฟ ฟุตบอล และเดินเล่นกับสุนัขของเขา แบร์รี่
ฮาริช วาสวานี เป็น Principal Cloud Application Architect ที่ Amazon Web Services เขาเชี่ยวชาญด้านสถาปัตยกรรมและการสร้างแอปพลิเคชันแบบเนทีฟบนคลาวด์ และช่วยให้ลูกค้าได้รับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในเส้นทางการเปลี่ยนแปลงบนคลาวด์ นอกเหนือจากงาน Harish และ Simin ภรรยาของเขายังเป็นโปรดิวเซอร์หนังสั้นอิสระที่ได้รับรางวัล และชอบที่จะใช้เวลาร่วมกับ Karan ลูกชายวัย 5 ขวบ
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/develop-generative-ai-applications-to-improve-teaching-and-learning-experiences/
- :เป็น
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- 125
- 173
- 7
- a
- เกี่ยวกับเรา
- เข้า
- ลงชื่อเข้าใช้
- ที่อยู่
- สูง
- หลังจาก
- ก่อน
- AI
- โมเดล AI
- ระบบ AI
- ทั้งหมด
- ด้วย
- ทางเลือก
- เสมอ
- อเมซอน
- Amazon Web Services
- an
- และ
- คำตอบ
- คำตอบ
- API
- APIs
- การใช้งาน
- การใช้งาน
- เข้าใกล้
- เป็น
- เทียม
- ปัญญาประดิษฐ์
- ปัญญาประดิษฐ์ (AI)
- AS
- การประเมินผล
- ที่เกี่ยวข้อง
- At
- เติม
- ใช้ได้
- หลีกเลี่ยง
- รับรางวัลชนะเลิศ
- AWS
- แกว่ง
- สมดุล
- ตาม
- BE
- เพราะ
- ก่อน
- หลัง
- bespoke
- ที่ดีที่สุด
- ปฏิบัติที่ดีที่สุด
- ของเล่นเพิ่มพัฒนาสมอง
- สดใส
- แตก
- เบราว์เซอร์
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- ธุรกิจ
- by
- ที่เรียกว่า
- CAN
- โซ่
- ตรวจสอบ
- เมฆ
- รหัส
- เปรียบเทียบ
- สมบูรณ์
- ประกอบด้วย
- คำนวณ
- ภาชนะ
- เนื้อหา
- แก้ไข
- การแก้ไข
- คอร์ส
- Crash
- สร้าง
- สร้าง
- การสร้าง
- ลูกค้า
- Dangerous
- มืด
- ข้อมูล
- นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ลึก
- การเรียนรู้เชิงลึก
- แผนก
- ปรับใช้
- รายละเอียด
- พัฒนา
- พัฒนาการ
- พัฒนา
- ต่าง
- การจัดจำหน่าย
- การกระจาย
- การดำน้ำ
- do
- สุนัข
- ดาวน์โหลด
- เป็นคุ้งเป็นแคว
- ไดรเวอร์
- ง่ายต่อการใช้งาน
- การศึกษา
- เกี่ยวกับการศึกษา
- ช่วยให้
- น่าสนใจ
- วิศวกร
- ภาษาอังกฤษ
- เสริม
- ความผิดพลาด
- ตัวอย่าง
- ที่มีอยู่
- คาดว่า
- ประสบการณ์
- ประสบการณ์
- คุณสมบัติ
- ข้อเสนอแนะ
- เนื้อไม่มีมัน
- ฟิล์ม
- ในที่สุด
- หา
- แวบวับ
- ดังต่อไปนี้
- ฟุตบอล
- สำหรับ
- รากฐาน
- ราคาเริ่มต้นที่
- อย่างเต็มที่
- ฟังก์ชัน
- ฟังก์ชั่น
- ความรู้พื้นฐาน
- สร้าง
- สร้าง
- สร้าง
- การสร้าง
- รุ่น
- กำเนิด
- กำเนิด AI
- กระจก
- กอล์ฟ
- ดี
- เกรด
- ยิ่งใหญ่
- คำแนะนำ
- แนวทาง
- มือบน
- ยาก
- หมวก
- มี
- he
- ของเขา
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- HTML
- HTTPS
- ID
- ภาพ
- ภาพ
- ส่งผลกระทบ
- การดำเนินงาน
- ปรับปรุง
- การปรับปรุง
- in
- รวมทั้ง
- รวมเข้าด้วยกัน
- ผสมผสาน
- อิสระ
- นักวิเคราะห์ส่วนบุคคลที่หาโอกาสให้เป็นไปได้มากที่สุด
- นวัตกรรม
- อินพุต
- ปัจจัยการผลิต
- สถาบัน
- คำแนะนำการใช้
- Intelligence
- สนใจ
- อินเตอร์เฟซ
- เข้าไป
- จะเรียก
- IT
- ITS
- การเดินทาง
- jpg
- คีย์
- ความรู้
- ภาษา
- ใหญ่
- ชั้นนำ
- เรียนรู้
- การเรียนรู้
- บทเรียน
- ชีวิต
- กดไลก์
- LINK
- การฟัง
- โหลด
- ดู
- มอง
- ความรัก
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- ทำให้
- การจัดการ
- วัสดุ
- ML
- แบบ
- โมเดล
- ทันสมัย
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- หลาย
- ดนตรี
- พื้นเมือง
- โดยธรรมชาติ
- จำเป็นต้อง
- ธาตุนีอ็อน
- ใหม่
- คืน
- NLP
- of
- เสนอ
- เก่า
- on
- ตามความต้องการ
- or
- ที่มา
- อื่นๆ
- ของเรา
- ออก
- เอาท์พุต
- ด้านนอก
- หน้า
- ในสิ่งที่สนใจ
- ส่วน
- หลงใหล
- ชำระ
- คน
- ระยะเวลา
- ส่วนบุคคล
- สถานที่
- แผน
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- เล่น
- จุด
- พอร์ทัล
- โพสต์
- ที่มีศักยภาพ
- การปฏิบัติ
- ส่วนใหญ่
- หลัก
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- ผู้ผลิต
- มืออาชีพ
- การเขียนโปรแกรม
- อย่างถูกต้อง
- ป้องกัน
- ต้นแบบ
- ให้
- ให้
- การให้
- คำถาม
- คำถาม
- อันดับ
- การอ่าน
- จริง
- เรียลไทม์
- แนะนำ
- แนะนำ
- แสดง
- แหล่งข้อมูล
- รับผิดชอบ
- REST
- ทบทวน
- ขี่
- การขี่
- ทำงาน
- ปลอดภัย
- sagemaker
- เดียวกัน
- ลด
- ที่ปรับขนาดได้
- นักวิทยาศาสตร์
- นักวิทยาศาสตร์
- คะแนน
- ส่วน
- ปลอดภัย
- เห็น
- เลือก
- ระดับอาวุโส
- ประโยค
- แยก
- ให้บริการ
- บริการ
- บริการ
- การติดตั้ง
- สั้น
- น่า
- โชว์
- แสดงให้เห็นว่า
- แสดงให้เห็นว่า
- ง่าย
- So
- ทางออก
- โซลูชัน
- บาง
- เป็น
- แหล่ง
- รหัสแหล่งที่มา
- ความเชี่ยวชาญ
- ความเร็ว
- การใช้จ่าย
- เริ่มต้น
- startups
- สหรัฐอเมริกา
- ขั้นตอน
- การเก็บรักษา
- นักเรียน
- นักเรียน
- สนับสนุน
- แน่ใจ
- ระบบ
- ตาราง
- ครูผู้สอน
- การเรียนการสอน
- ทีม
- เทคนิค
- ข้อความ
- ที่
- พื้นที่
- ที่มา
- ของพวกเขา
- แล้วก็
- นี้
- คิดว่า
- สาม
- ตลอด
- เวลา
- เคล็ดลับ
- ยาง
- ยักษ์
- ไปยัง
- ด้านบน
- การแปลง
- แปลความ
- การขนส่ง
- การทดลอง
- สอง
- พร้อมใจกัน
- ประเทศสหรัฐอเมริกา
- ใช้
- มือสอง
- ใช้
- การใช้
- ยานพาหนะ
- ผ่านทาง
- มองเห็นได้
- เยี่ยมชมร้านค้า
- เดิน
- ที่เดิน
- ต้องการ
- ทาง..
- วิธี
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- อะไร
- เมื่อ
- ว่า
- ในขณะที่
- WHO
- ทำไม
- ภรรยา
- จะ
- กับ
- คำ
- คำ
- งาน
- การทำงาน
- โรงงาน
- คุณ
- ของคุณ
- ลมทะเล