Während die erste AWS Large Language Model (LLM) League, die letztes Jahr in Singapur stattfand, zeigte, wie jeder das volle Potenzial der künstlichen Intelligenz (KI) ausschöpfen kann, bot die diesjährige erweiterte Ausgabe, die Regional LLM League, jungen Menschen in ganz Südostasien die Möglichkeit, den Zugang zu KI durch die Feinabstimmung großer Sprachmodelle (LLMs) zu demokratisieren und die Synergie dieser Fähigkeiten zu demonstrieren, wenn Talente zusammenkommen.
Die erste regionale Erweiterung der Regional LLM League, die gemeinsam von Amazon Web Services (AWS) und AI Singapore (AISG) organisiert wurde, zog 1.300 Studenten von Hochschuleinrichtungen aus sechs Ländern an: Vietnam, Indonesien, Malaysia, Philippinen, Singapur und Thailand.
Der Wettbewerb startete im Januar und gipfelte im Mai im Finale im Rahmen der AI Student Development Conference (AISDC). Die von AI Singapore (AISG) ausgerichtete AISDC bringt Branchenführer und aufstrebende Talente der KI-Branche zusammen, um Innovationen voranzutreiben und die Zukunft der Technologie zu gestalten. Die Veranstaltung präsentierte praxisnahe KI-Anwendungen, Karrierechancen und innovative Ideen in einer Reihe von Podiumsdiskussionen, Workshops und Ausstellungen. Ziel war es, die nächste Generation von KI-Talenten in Singapur und der Region zu inspirieren und zu fördern.
Koo Sengmeng, Direktor für KI-Talententwicklung bei AI Singapore, sagte: „Die LLM League entstand aus einer mutigen Idee der unerschrockenen Innovatoren von AWS – die Verfeinerung von LLM-Modellen spielerisch zu gestalten und sie für alle zugänglicher und ansprechender zu gestalten. AI Singapore ist stolz auf die Partnerschaft mit AWS, um diese wesentlichen Fähigkeiten des 21. Jahrhunderts auf unterhaltsame und zugängliche Weise nicht nur in Singapur, sondern in ganz Südostasien erlebbar zu machen.“
„Die LLM League ist ein klarer Beweis unserer Vision, digitale Kompetenzen Lernenden aller Herkunft, insbesondere Studierenden, zugänglich zu machen. Ich freue mich, dass so viele junge Talente zusammenkommen, um modernste KI-Technologien zu meistern“, sagte Elsie Tan, Country Manager, Global Public Sector, AWS Singapur.
AWS hat bis heute über 31 Millionen Studenten in über 200 Ländern und Territorien im Rahmen kostenloser Schulungsprogramme Cloud-Kenntnisse vermittelt und damit unterversorgten Gemeinschaften neue Chancen eröffnet und aktiv zur Gestaltung der Zukunft der Technologie beigetragen, sagte Frau Elsie Tan.
Eine Bühne für Schüler, um ihre Kreativität zu präsentieren
Durch die Teilnahme am Turnier erhalten die Teilnehmer Amazon SageMaker JumpStart-Guthaben, um ihre Llama 3B-Modelle zu verfeinern. Das ultimative Ziel der Herausforderung besteht darin, das viel größere Referenzmodell Llama 70B in Form einer Multiple-Choice-Bewertung zu übertreffen.
In einem ausführlichen Workshop zu Generativer KI (Gen AI), der von Dozenten der Gen-C (AWS Gen AI Learning Community) geleitet wird, werden die Studierenden mit den wichtigsten Konzepten der LLM-Modellentwicklung vertraut gemacht, darunter Datensatzverwaltung, Eingabeaufforderungstechniken und Bewertungsmethoden sowie agentenbasierte KI und verantwortungsvolle KI.
In nur drei Wochen erstellten sie mehr als 5.000 Modelle – ein klarer Beweis für die Wirksamkeit des Programms und ein Beleg dafür, wie wichtig Geschick und eine Feinabstimmung der Strategie bei der Entwicklung eines KI-Modells sind, anstatt sich nur auf seine Größe zu verlassen.
Nach einer Reihe regionaler Runden und interner Bewertungen wurden die besten Studierenden aus sechs Ländern zum Finale der regionalen LLM-Liga eingeladen, das am 29. Mai im Equarius Hotel in Singapur stattfand. Jeder Studierende wurde anhand zweier Hauptkriterien bewertet: der Genauigkeit seines Modells bei Multiple-Choice-Fragen und seiner Fähigkeit, seine Eingaben in Echtzeit zu optimieren, um die Antwort des Modells zu optimieren. Die Jury bestand aus Experten von AISG und AWS sowie Stimmen aus dem Publikum und, ganz entscheidend, von der KI selbst. Die Bewertung erfolgte durch ein standardisiertes Punktesystem, das vom Anthropic Claude 3.5 Sonnet-Modell entwickelt wurde, um Fairness, Vollständigkeit und Objektivität während des gesamten Wettbewerbs zu gewährleisten.
Blix D. Foryasen, ein Informatikstudent von den Philippinen, belegte den ersten Platz. Mithilfe der Modelldestillation – einer Technik zum Trainieren eines kleinen Modells mit den Ergebnissen eines größeren „Lehrermodells“ – experimentierte Blix mit verschiedenen Lehrermodellen, um einen hochpräzisen Trainingsdatensatz zu erstellen. Infolgedessen übertraf sein Modell im Multiple-Choice-Test ein größeres Modell.
„Die Bewertung der Reaktion des Modells auf Datenmanagement und Inferenzgenerierung war für mich eine spannende und unvergessliche Erfahrung“, sagte Foryasen. „Diese Herausforderung hat sowohl die Fähigkeiten als auch die Grenzen der KI deutlich gemacht und gleichzeitig die unersetzliche Rolle des Menschen bei der Kontrolle von Voreingenommenheit und der Begrenzung irreführender Ergebnisse bestätigt, insbesondere im Kontext der immer beliebter werdenden KI-Anwendungen.“

Den zweiten Platz belegte Kim Seokyung aus Vietnam, ein Software-Engineering-Student, der zum ersten Mal Erfahrungen mit der Feinabstimmung seines LLM-Studiums sammelte und damit bewies, dass der Lernprozess nicht mehr weit ist.
„Ich habe bei Null angefangen, aber innerhalb weniger Wochen konnte ich ein verfeinertes Modell erstellen, das für den Einsatz in der Praxis bereit ist“, sagt sie. „Es war eine anstrengende, aber unglaublich lohnende Erfahrung, und ich bin nun zuversichtlich, diese Fähigkeiten in realen Anwendungsfällen anwenden zu können, die in verschiedenen Branchen zunehmend gefragt sind.“
Aufbau persönlicher Fähigkeiten zum Wohle der Gemeinschaft
Eines der Hauptziele der Regional LLM League besteht darin, praktische Lernerfahrungen in realen Umgebungen zu ermöglichen – die Modellentwicklungsszenarien, die die Teilnehmer lösen müssen, simulieren allesamt Situationen in professionellen KI-Umgebungen.
Den Studierenden wird außerdem das Amazon SageMaker JumpStart-Toolkit zum Trainieren von Modellen, Testen von Inferenzen und Simulieren von Bereitstellungen zur Verfügung gestellt. So können sie nicht nur ihre technischen Fähigkeiten entwickeln und verfeinern, sondern auch Einblicke in reale Anwendungsumgebungen gewinnen.

Der Erfolg dieses ersten regionalen Turniers hat die Skalierbarkeit eines gemeinschaftsbasierten Modells zur Technologieweiterbildung unter Beweis gestellt. Als Initiative der AI Spring Communities im Rahmen des AWS AI Spring Singapore-Programms dient das Turnier als Modell für die flächendeckende Einführung von KI-Bildung, insbesondere in Regionen mit Ungleichheiten in Bildungssystemen und -zugängen sowie in Gemeinden, die in verschiedenen Sektoren unterversorgt oder unterrepräsentiert sind.
Durch die Verknüpfung von Gen-AI-Training mit Herausforderungen und gesellschaftlichen Zielen schließen Initiativen wie diese schrittweise die Lücke zwischen akademischer Leidenschaft und einer Karriere in der KI. Teilnehmende Studierende erhalten nicht nur ein Portfolio realer Projekte und Erfahrung in der Arbeit an kleinen bis großen Modellen, sondern gewinnen auch das Selbstvertrauen, Praktika zu absolvieren, Forschung zu betreiben oder eigene KI-Projekte zu entwickeln.
Da die KI der Generation zu einer strategischen Säule der digitalen Transformation wird, ist ein vielfältiger und integrativer Talentpool wichtiger denn je. Die Regional LLM League zeigt deutlich, dass jeder mit den richtigen Tools, Mentoring und Chancen einen positiven Beitrag zur Zukunft der KI-Entwicklung leisten kann.
Quelle: https://nhandan.vn/giai-dau-aws-regional-llm-league-dao-tao-tai-nang-tri-tue-nhan-tao-the-he-moi-post893496.html
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