৬ নভেম্বর, ২০২৩ তারিখে, জালো এআই চ্যালেঞ্জ ২০২৩ আনুষ্ঠানিকভাবে এআই-এর তিনটি ভিন্ন ক্ষেত্রের সাথে সম্পর্কিত তিনটি চ্যালেঞ্জ ঘোষণা করে। বিশেষ করে, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (এনএলপি) ক্ষেত্রে, প্রাথমিক গণিত সমাধান চ্যালেঞ্জের সাথে, প্রতিযোগী দলগুলিকে ভিয়েতনামী শিক্ষা পাঠ্যক্রমের মান অনুসারে প্রাথমিক বিদ্যালয়ের গণিত সমস্যা সমাধানের জন্য একটি এআই মডেল তৈরি করতে হয়েছিল।
ছবি-ভিত্তিক দিক থেকে, বিজ্ঞাপন ব্যানার জেনারেশনের কাজের জন্য, AI স্বয়ংক্রিয়ভাবে পূর্ব-প্রদত্ত বর্ণনামূলক তথ্যের উপর ভিত্তি করে বিজ্ঞাপন ব্যানার ডিজাইন করবে।
ব্যাকগ্রাউন্ড মিউজিক জেনারেশন সমস্যা - যা অডিও বিভাগের আওতাধীন - এর জন্য এআই মডেলকে সুর, যন্ত্র, ধরণ ইত্যাদির প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে ব্যাকগ্রাউন্ড মিউজিক "জেনারেট" করতে হবে। উপরের তিনটি সমস্যার জন্য সমস্ত ইনপুট প্রয়োজনীয়তা টেক্সট ফর্ম্যাটে প্রকাশ করা হয়েছে।
এই বছরের প্রতিযোগিতার তিনটি সমস্যাই জেনারেটিভ এআই-এর প্রবণতার মধ্যে পড়ে, যা একটি প্রযুক্তিগত তরঙ্গ যা বিশ্বব্যাপী মনোযোগ আকর্ষণ করছে। জেনারেটিভ এআই-এর মাধ্যমে, বিজ্ঞানীরা আশা করেন যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মানুষের মতোই স্বায়ত্তশাসিতভাবে সামগ্রী তৈরিতে অগ্রগতি করতে পারবে।
এটি AI-এর জন্য একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতির প্রতিনিধিত্ব করে, যা তথ্য বিশ্লেষণ এবং শ্রেণীবিভাগের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা ঐতিহ্যবাহী AI মডেলগুলি থেকে AI-তে স্থানান্তরিত হওয়ার ইঙ্গিত দেয় যা ভবিষ্যতে মানব জীবনকে কার্যকরভাবে সমর্থন করার জন্য সামগ্রী তৈরি করে।
জেনারেটিভ এআই কেবল ভিয়েতনামেই নয়, বিশ্বব্যাপী একটি অপেক্ষাকৃত নতুন এআই ট্রেন্ড; তাই, এই বছরের চ্যালেঞ্জটিকে আগের প্রতিযোগিতাগুলির তুলনায় আরও কঠিন বলে মনে করা হচ্ছে।
জালো এআই-এর গবেষণা ও উন্নয়ন প্রধান ডঃ চাউ থানহ ডুকের মতে, আগের বছরগুলিতে, প্রতিযোগীরা তাদের নিজস্ব সমাধান তৈরি শুরু করতে পারত এবং এখনও উচ্চ ফলাফল অর্জন করতে পারত। তবে, এই বছর, প্রতিযোগী দলগুলিকে গবেষণা এবং প্রশিক্ষণ সরঞ্জাম উভয় ক্ষেত্রেই বিনিয়োগ করতে হবে।
"প্রতিযোগী দলগুলির উচিত তাদের সমাধান তৈরির আগে উপযুক্ত মডেলগুলি জরিপ এবং গবেষণা করা। জেনারেটিভ এআই-এর জন্যও নির্দিষ্ট প্রশিক্ষণ সরঞ্জামের প্রয়োজন হয়, তাই তাদের বিদ্যমান অবস্থার সাথে খাপ খাইয়ে তাদের নিজস্ব পদ্ধতি সংজ্ঞায়িত করতে হবে," ডঃ চাউ থানহ ডুক আরও ব্যাখ্যা করেন।
এছাড়াও, প্রতিটি সমস্যা প্রতিযোগী দলগুলির জন্য নিজস্ব অনন্য চ্যালেঞ্জ উপস্থাপন করেছিল। প্রাথমিক গণিত সমাধান চ্যালেঞ্জে, প্রাথমিক বিদ্যালয়ের গণিত সমস্যা সমাধানের জন্য, AI মডেলগুলিকে কেবল বুঝতে এবং উত্তর দিতে হবে না, বরং যুক্তি এবং সমস্যা সমাধান করতেও সক্ষম হতে হবে।
অ্যাডভার্টাইজিং ব্যানার জেনারেশন চ্যালেঞ্জে, এআই মডেলরা ছবি তৈরির জন্য প্রতিযোগিতা করে - এটি একটি কঠিন প্রয়োজনীয়তা কারণ সৃজনশীলতার কোনও সীমা নেই এবং মূল্যায়ন এমনকি মানুষের পক্ষেও সহজ নয়।
একইভাবে, ব্যাকগ্রাউন্ড মিউজিক জেনারেশন প্রকল্পে, সাধারণভাবে শব্দ এবং বিশেষ করে সঙ্গীত এমন কিছু যা মানুষ কেবল উপলব্ধি করতে পারে, দেখতে বা স্পর্শ করতে পারে না। অতএব, এই বিষয় বেছে নেওয়া দলগুলির জন্য মডেলটি অপ্টিমাইজ করা একটি চ্যালেঞ্জিং সমস্যা হবে।
এই বছরের প্রতিযোগিতার মূল থিম হিসেবে জেনারেটিভ এআই বেছে নেওয়ার মাধ্যমে, যার মধ্যে ১৫,০০০ ডলার পর্যন্ত পুরষ্কার এবং উচ্চমানের প্রশিক্ষণ ডেটাসেট রয়েছে, জালো এআই আশা করে যে শিক্ষার্থী এবং ছোট গবেষণা গোষ্ঠীগুলি প্রয়োজনীয় সংস্থানগুলি অ্যাক্সেস করতে পারবে এবং জেনারেটিভ এআই মডেলগুলি বিকাশের জন্য আরও অনুপ্রেরণা অর্জন করতে পারবে।
অতএব, বৃহৎ, সু-তহবিলপ্রাপ্ত কোম্পানিগুলির মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়, AI সম্প্রদায়ের মধ্যে এই প্রবণতা প্রচার করা ভিয়েতনামকে জেনারেটিভ AI প্রযুক্তির বিশ্বব্যাপী তরঙ্গের সাথে তাল মিলিয়ে চলার আরও সুযোগ পেতে সহায়তা করবে।
প্রতিযোগিতার আয়োজকরা ব্যাখ্যা করেন যে AI গবেষণা ও উন্নয়নে যত বেশি ব্যক্তি এবং সংস্থা অংশগ্রহণ করবে, ভবিষ্যতে আরও পরিশীলিত AI মডেল আশা করার ভিত্তি তত বেশি হবে।
"প্রতিযোগিতায় জয়লাভ করা যতটা গুরুত্বপূর্ণ, ততটা গুরুত্বপূর্ণ নয়, যতটা গুরুত্বপূর্ণ নিজেকে কাটিয়ে ওঠা এবং AI উন্নয়নের যাত্রায় অধ্যবসায় রাখা - যা সহজাতভাবেই কঠিন এবং চ্যালেঞ্জিং। Zalo AI চ্যালেঞ্জের মাধ্যমে, আমরা আশা করি যারা এই যাত্রা অনুসরণ করছেন তাদের অনুপ্রাণিত এবং অনুপ্রাণিত করতে পারব। আমরা বিশ্বাস করি যে পরবর্তী গবেষণা ভবিষ্যতে আরও ভালো করার জন্য এবং চালিয়ে যাওয়ার জন্য আরও অনুপ্রাণিত হবে," মিঃ ডুক আরও যোগ করেন।
তদুপরি, ভিয়েতনামের এআই শিল্পের উন্নয়নের জন্য সহযোগিতা এবং সম্প্রদায়ের কাছ থেকে শেখা সমানভাবে গুরুত্বপূর্ণ। গবেষণা গোষ্ঠীগুলি প্রতিযোগিতামূলক গতি তৈরি করতে এবং অন্যান্য গোষ্ঠীর জন্য মডেলগুলিকে পরিমার্জন করতে ফলাফল ভাগ করে নিতে পারে, পাশাপাশি একে অপরের অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে এবং উত্তরাধিকারসূত্রে অর্জন করতে পারে।
এই কারণে, জালো এআই চ্যালেঞ্জ ক্যাগল ফর্ম্যাটটি বেছে নিয়েছে এবং ছয়টি সংস্করণ জুড়ে এটি বজায় রেখেছে। প্রতিযোগিতার সময়, অংশগ্রহণকারী দলগুলি রিয়েল টাইমে একে অপরের প্রশিক্ষণের অগ্রগতি সরাসরি পর্যবেক্ষণ করার জন্য লিডারবোর্ড র্যাঙ্কিংয়ে তাদের মডেল ফলাফলগুলি ক্রমাগত আপডেট করেছে।
একই সময়ে, প্রতিযোগিতা শেষ হওয়ার পর, জালো এআই সর্বদা অংশগ্রহণকারী দলগুলিকে জালো এআই সামিটের কাঠামোর মধ্যে বা ভিয়েতনামী প্রযুক্তি ফোরামে এআই সম্প্রদায়ের সাথে তাদের সমাধানগুলি ভাগ করে নেওয়ার জন্য উৎসাহিত করে।
জালো এআই প্রতিযোগিতা থেকে প্রশিক্ষণের তথ্যও প্রদান করবে যাতে অংশগ্রহণকারী দলগুলি এবং আরও বিস্তৃতভাবে এআই সম্প্রদায় পরবর্তীতে তাদের গবেষণা চালিয়ে যেতে পারে। ডেটাসেট প্রস্তুত করাও একটি সূক্ষ্ম প্রক্রিয়া, যার লক্ষ্য এআই পেশাদারদের উচ্চমানের ডেটা সেট সরবরাহ করা।
এই বছর, জালো এআই তার ডেটাসেটগুলিতে একাডেমিক মানদণ্ডের দিকে আরও বেশি মনোযোগ দিচ্ছে, যার লক্ষ্য বৈজ্ঞানিক গবেষণায় ব্যবহার করা।
জালো এআই-এর ঊর্ধ্বতন কর্মীদের পাশাপাশি, প্রতিযোগিতায় অংশগ্রহণকারীরা জাপান অ্যাডভান্সড ইনস্টিটিউট অফ সায়েন্স অ্যান্ড টেকনোলজি (জেএআইএসটি) এর ইন্টারপ্রেটেবল এআই রিসার্চ সেন্টারের পরিচালক অধ্যাপক নগুয়েন লে মিন; ওয়ারউইক বিশ্ববিদ্যালয়ের (ইউকে) কম্পিউটার সায়েন্সের ডেপুটি ডিন এবং গবেষণা পরিচালক সহযোগী অধ্যাপক ট্রান থান লং; এবং তথ্য প্রযুক্তি বিশ্ববিদ্যালয়ের হো চি মিন সিটির কম্পিউটার সায়েন্স বিভাগের প্রধান ডঃ নগো ডাক থানের মতো শীর্ষস্থানীয় এআই বিশেষজ্ঞদের কাছ থেকে পরামর্শ পেয়েছেন।
প্রতিযোগিতাটি আনুষ্ঠানিকভাবে ৬ নভেম্বর, ২০২৩ তারিখে শুরু হয়েছিল এবং প্রশিক্ষণের তথ্য জমা দেওয়ার শেষ তারিখ ছিল ১ ডিসেম্বর, ২০২৩। এই সময়ের মধ্যে, দলগুলির ফলাফল লিডারবোর্ডে সর্বজনীনভাবে প্রদর্শিত হয়েছিল। পরবর্তীতে, প্রতিযোগী দলের মডেলগুলি মূল প্রশিক্ষণের তথ্যের চেয়ে ভিন্ন ডেটাসেটে পরীক্ষা করা হয়েছিল এবং এই নতুন ডেটাসেটে মডেলের পারফরম্যান্সের উপর ভিত্তি করে চূড়ান্ত প্রতিযোগিতার ফলাফল নির্ধারণ করা হয়েছিল। বিজয়ী দলগুলি জালো এআই সামিট ২০২৩-এ তাদের সমাধানগুলি ভাগ করে নিয়েছে।
[বিজ্ঞাপন_২]
উৎস






মন্তব্য (0)