Si bien la primera Liga de modelos de lenguaje grandes (LLM) de AWS celebrada en Singapur el año pasado mostró cómo cualquiera puede desbloquear todo el potencial de la inteligencia artificial (IA), la edición ampliada de este año, la Liga LLM regional, acercó el escenario a los jóvenes del sudeste asiático para democratizar el acceso a la IA mediante el ajuste de los modelos de lenguaje grandes (LLM), lo que demuestra la sinergia de esas habilidades cuando el talento converge.
Coorganizada por Amazon Web Services (AWS) y AI Singapore (AISG), la primera expansión regional de la Liga Regional LLM atrajo a 1.300 estudiantes de instituciones de educación superior en seis países: Vietnam, Indonesia, Malasia, Filipinas, Singapur y Tailandia.
La competencia comenzó en enero y culminó con la Gran Final en mayo, en el marco de la Conferencia de Desarrollo Estudiantil de IA (AISDC). Organizada por AI Singapore (AISG), la AISDC reúne a líderes de la industria y talentos emergentes en el ámbito de la IA para impulsar la innovación y definir el futuro de la tecnología. El evento presentó aplicaciones prácticas de la IA, oportunidades profesionales y liderazgo intelectual a través de una serie de mesas redondas, talleres y exposiciones, con el objetivo de inspirar y capacitar a la próxima generación de talentos en IA en Singapur y la región.
El Sr. Koo Sengmeng, Director de Desarrollo de Talento de IA de AI Singapore, afirmó: «LLM League surgió de una idea audaz de los innovadores intrépidos de AWS: gamificar el perfeccionamiento de los modelos LLM y hacerlos más atractivos y accesibles para todos. AI Singapore se enorgullece de asociarse con AWS para dar vida a estas habilidades esenciales del siglo XXI de una manera divertida y accesible, no solo en Singapur, sino en todo el Sudeste Asiático».
“La Liga LLM es una clara demostración de nuestra visión de hacer que las habilidades digitales sean accesibles para estudiantes de todos los orígenes, especialmente para estudiantes universitarios. Me complace ver a tantos jóvenes talentos unirse para dominar las tecnologías de IA de vanguardia”, afirmó Elsie Tan, Gerente Nacional del Sector Público Global de AWS Singapur.
Hasta la fecha, AWS ha capacitado a más de 31 millones de estudiantes en más de 200 países y territorios en habilidades en la nube a través de programas de capacitación gratuitos, abriendo así la puerta de las oportunidades para las comunidades marginadas y contribuyendo activamente a dar forma al futuro de la tecnología, afirmó la Sra. Elsie Tan.
Un escenario para que los estudiantes muestren su creatividad.
Al participar en el torneo, los concursantes reciben créditos Amazon SageMaker JumpStart para perfeccionar sus modelos Llama 3B, con el objetivo final del desafío: superar el modelo de referencia Llama 70B mucho más grande, en forma de una evaluación de opción múltiple.
A través de un taller en profundidad sobre IA generativa (Gen AI) dirigido por instructores de Gen-C (AWS Gen AI Learning Community), los estudiantes se exponen a conceptos clave en el desarrollo de modelos LLM, incluida la gestión de conjuntos de datos, técnicas de estímulo y métodos de evaluación, así como IA agente e IA responsable.
En solo tres semanas, crearon más de 5000 modelos: una clara demostración de la eficacia del programa y un testimonio del valor de la habilidad y la estrategia de ajuste al desarrollar un modelo de IA, en lugar de confiar solo en su tamaño.
Tras una serie de rondas regionales y evaluaciones internas, los mejores estudiantes de seis países fueron invitados a competir en la final de la Liga Regional LLM, que se celebró en el Hotel Equarius de Singapur el 29 de mayo. Cada estudiante fue evaluado según dos criterios principales: la precisión de su modelo mediante preguntas de opción múltiple y su capacidad para ajustar sus indicaciones en tiempo real para optimizar la respuesta del modelo. El jurado estuvo compuesto por expertos de AISG y AWS, además de los votos del público y, fundamentalmente, de la propia IA. La evaluación se basó en un sistema de puntuación estandarizado desarrollado por el modelo Anthropic Claude 3.5 Sonnet, para garantizar la imparcialidad, la exhaustividad y la objetividad durante toda la competición.
Blix D. Foryasen, estudiante de informática de Filipinas, obtuvo el primer lugar. Mediante la destilación de modelos (una técnica para entrenar un modelo pequeño con los resultados de un modelo "profesor" más grande), Blix experimentó con diferentes modelos "profesores" para crear un conjunto de datos de entrenamiento de alta precisión. Como resultado, su modelo superó a un modelo más grande en la prueba de opción múltiple.
“Evaluar la respuesta del modelo a la gestión de datos y la generación de inferencias fue una experiencia emocionante y memorable para mí”, afirmó Foryasen. “Este desafío reveló claramente tanto las capacidades como las limitaciones de la IA, y también confirmó el papel insustituible de los humanos en el control del sesgo y la limitación de resultados engañosos, especialmente en el contexto de las aplicaciones de IA, cada vez más populares”.

En segundo lugar quedó Kim Seokyung de Vietnam, un estudiante de ingeniería de software que está experimentando el ajuste fino del LLM por primera vez, lo que demuestra que el viaje de aprendizaje no está lejos.
“Empecé desde cero, pero en pocas semanas logré construir un modelo perfeccionado, listo para su uso en el mundo real”, afirma. “Fue una experiencia estresante, pero increíblemente gratificante, y ahora tengo confianza para aplicar esta habilidad a casos prácticos reales, cada vez más demandados en diversos sectores”.
Desarrollar habilidades personales en beneficio de la comunidad
Uno de los objetivos clave de la Liga Regional LLM es brindar experiencias de aprendizaje prácticas en entornos del mundo real: los escenarios de desarrollo de modelos que los concursantes deben resolver simulan situaciones en entornos profesionales de IA.
A los estudiantes también se les proporciona el kit de herramientas Amazon SageMaker JumpStart para entrenar modelos, probar inferencias y simular implementaciones, lo que les permite no solo desarrollar y perfeccionar sus habilidades técnicas, sino también obtener exposición a entornos de aplicaciones del mundo real.

El éxito de este primer torneo regional ha demostrado la escalabilidad de un modelo comunitario de desarrollo de habilidades tecnológicas. Como iniciativa de AI Spring Communities, en el marco del programa AWS AI Spring Singapore, el torneo sirve como modelo para la adopción generalizada de la educación en IA a gran escala, especialmente en regiones con disparidades en los sistemas educativos y el acceso a ellos, así como en comunidades desatendidas o subrepresentadas en diversos sectores.
Al integrar la formación en IA Gen con los desafíos y los objetivos de impacto comunitario, iniciativas como estas están acortando gradualmente la distancia entre la pasión académica y una carrera en IA. Los estudiantes participantes no solo obtienen un portafolio de proyectos reales y experiencia trabajando con modelos a pequeña y gran escala, sino que también adquieren la confianza para realizar prácticas, investigar o desarrollar sus propios proyectos de IA.
A medida que la Generación IA se convierte en un pilar estratégico de la transformación digital, la necesidad de un grupo de talento diverso e inclusivo cobra mayor importancia que nunca. La Liga Regional LLM es una clara demostración de que, con las herramientas, la mentoría y las oportunidades adecuadas, cualquiera puede contribuir positivamente al futuro del desarrollo de la IA.
Fuente: 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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