Alors que la première édition de la Ligue AWS Large Language Model (LLM) qui s'est tenue à Singapour l'année dernière a montré comment chacun peut libérer tout le potentiel de l'intelligence artificielle (IA), l'édition élargie de cette année, la Ligue régionale LLM, a donné la parole aux jeunes de toute l'Asie du Sud-Est pour démocratiser l'accès à l'IA en peaufinant les grands modèles linguistiques (LLM), démontrant ainsi la synergie de ces compétences lorsque les talents convergent.
Co-organisée par Amazon Web Services (AWS) et AI Singapore (AISG), la première expansion régionale de la Regional LLM League a attiré 1 300 étudiants d'établissements d'enseignement supérieur de six pays : Vietnam, Indonésie, Malaisie, Philippines, Singapour et Thaïlande.
La compétition a débuté en janvier et s'est achevée en mai par la grande finale, dans le cadre de l'AI Student Development Conference (AISDC). Organisée par AI Singapore (AISG), l'AISDC réunit des leaders du secteur et des talents émergents du secteur de l'IA pour stimuler l'innovation et façonner l'avenir des technologies. Cet événement a présenté des applications concrètes de l'IA, des opportunités de carrière et des réflexions innovantes à travers une série de tables rondes, d'ateliers et d'expositions, dans le but d'inspirer et de former la prochaine génération de talents en IA à Singapour et dans la région.
M. Koo Sengmeng, directeur du développement des talents en IA chez AI Singapore, a déclaré : « La LLM League est née d'une idée audacieuse des innovateurs audacieux d'AWS : gamifier le perfectionnement des modèles de LLM et les rendre plus attrayants et accessibles à tous. AI Singapore est fière de s'associer à AWS pour donner vie à ces compétences essentielles du XXIe siècle de manière ludique et accessible, non seulement à Singapour, mais aussi dans toute l'Asie du Sud-Est. »
« La LLM League illustre parfaitement notre vision : rendre les compétences numériques accessibles aux apprenants de tous horizons, et en particulier aux étudiants. Je suis ravie de voir autant de jeunes talents se réunir pour maîtriser les technologies d’IA de pointe », a déclaré Elsie Tan, responsable pays, Secteur public mondial, AWS Singapour.
À ce jour, AWS a formé plus de 31 millions d'étudiants dans plus de 200 pays et territoires aux compétences cloud grâce à des programmes de formation gratuits, ouvrant ainsi la porte à des opportunités pour les communautés mal desservies, contribuant activement à façonner l'avenir de la technologie, a déclaré Mme Elsie Tan.
Une scène où les étudiants peuvent montrer leur créativité
En participant au tournoi, les participants reçoivent des crédits Amazon SageMaker JumpStart pour affiner leurs modèles Llama 3B, avec pour objectif ultime de défi : surpasser le modèle de référence Llama 70B beaucoup plus grand, sous la forme d'une évaluation à choix multiples.
Grâce à un atelier approfondi sur l'IA générative (Gen AI) dirigé par des instructeurs de Gen-C (AWS Gen AI Learning Community), les étudiants sont exposés aux concepts clés du développement de modèles LLM, notamment la gestion des ensembles de données, les techniques d'incitation et les méthodes d'évaluation, ainsi que l'IA agentique et l'IA responsable.
En seulement trois semaines, ils ont créé plus de 5 000 modèles, une démonstration claire de l’efficacité du programme et un témoignage de la valeur des compétences et de la stratégie de réglage fin dans le développement d’un modèle d’IA, plutôt que de se fier uniquement à sa taille.
Après une série d'épreuves régionales et d'évaluations internes, les meilleurs étudiants de six pays ont été invités à concourir pour la finale régionale de la LLM League, qui s'est déroulée à l'hôtel Equarius de Singapour le 29 mai. Chaque étudiant a été évalué selon deux critères principaux : la précision de son modèle grâce à des questions à choix multiples et sa capacité à affiner ses invites en temps réel pour optimiser la réponse du modèle. Le jury était composé d'experts de l'AISG et d'AWS, ainsi que de votes du public et, surtout, de l'IA elle-même. L'évaluation s'appuyait sur un système de notation standardisé développé par le modèle Anthropic Claude 3.5 Sonnet, afin de garantir l'équité, l'exhaustivité et l'objectivité tout au long du concours.
Blix D. Foryasen, étudiant en informatique aux Philippines, a remporté la première place. Grâce à la distillation de modèles – une technique permettant d'entraîner un petit modèle à partir des résultats d'un modèle « enseignant » plus grand – Blix a expérimenté différents modèles d'enseignants pour constituer un ensemble de données d'entraînement extrêmement précis. Son modèle a ainsi surpassé un modèle plus grand au test à choix multiples.
« Évaluer la réponse du modèle à la gestion des données et à la génération d'inférences a été pour moi une expérience à la fois passionnante et mémorable », a déclaré Foryasen. « Ce défi a clairement révélé les capacités et les limites de l'IA, et a également confirmé le rôle irremplaçable des humains dans la maîtrise des biais et la limitation des résultats trompeurs, notamment dans le contexte d'applications d'IA de plus en plus populaires. »

Kim Seokyung, du Vietnam, arrive en deuxième position. Il s'agit d'un étudiant en génie logiciel qui expérimente pour la première fois le perfectionnement du LLM, prouvant que le parcours d'apprentissage n'est pas loin.
« Je suis partie de zéro, mais en quelques semaines, j'ai pu construire un modèle affiné et prêt à être utilisé en situation réelle », explique-t-elle. « Ce fut une expérience stressante, mais incroyablement enrichissante, et je suis désormais capable d'appliquer cette compétence à des cas d'utilisation concrets, de plus en plus demandés dans divers secteurs. »
Développer des compétences personnelles au profit de la communauté
L’un des principaux objectifs de la Regional LLM League est de fournir des expériences d’apprentissage pratiques dans des environnements réels – les scénarios de développement de modèles que les candidats doivent résoudre simulent tous des situations dans des environnements d’IA professionnels.
Les étudiants disposent également de la boîte à outils Amazon SageMaker JumpStart pour former des modèles, tester l'inférence et simuler des déploiements, leur permettant non seulement de développer et de perfectionner leurs compétences techniques, mais également d'acquérir une exposition à des environnements d'application réels.

Le succès de ce premier tournoi régional a démontré la scalabilité d'un modèle communautaire de perfectionnement technologique. Initiative d'AI Spring Communities dans le cadre du programme AWS AI Spring Singapore, ce tournoi sert de modèle pour l'adoption généralisée de l'éducation à l'IA à grande échelle, notamment dans les régions présentant des disparités en matière de systèmes éducatifs et d'accès, ainsi que dans les communautés mal desservies ou sous-représentées dans divers secteurs.
En intégrant la formation Gen AI à des défis et des objectifs d'impact communautaire, des initiatives comme celles-ci comblent progressivement le fossé entre la passion académique et une carrière en IA. Les étudiants participants acquièrent non seulement un portfolio de projets concrets et une expérience de travail sur des modèles de petite à grande échelle, mais aussi la confiance nécessaire pour effectuer des stages, poursuivre des recherches ou développer leurs propres projets d'IA.
Alors que la Génération IA devient un pilier stratégique de la transformation numérique, la nécessité d'un vivier de talents diversifié et inclusif est plus importante que jamais. La Ligue régionale LLM démontre clairement qu'avec les bons outils, un mentorat et des opportunités adaptés, chacun peut contribuer positivement au développement futur de l'IA.
Source : 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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