בניית מודלים של בינה מלאכותית שיכולים לפתור בעיות מתמטיות, לעצב תמונות ולהלחין מוזיקה.

[מודעה_1]

ועדת הארגון של אח 2.jpg — הוועדה המארגנת מורכבת ממומחים וצוות בכיר בזאלו.

ב-6 בנובמבר 2023, אתגר Zalo AI Challenge 2023 הכריז רשמית על שלושה אתגרים התואמים לשלושה תחומים שונים של בינה מלאכותית. ספציפית, בתחום עיבוד שפה טבעית (NLP), במסגרת האתגר "פתרון מתמטיקה יסודית", נדרשו צוותים מתחרים לבנות מודל בינה מלאכותית לפתרון בעיות מתמטיקה בבתי ספר יסודיים בהתאם לתקני תוכנית הלימודים הווייטנאמית.

בהיבט מבוסס התמונה, עבור משימת יצירת באנרים לפרסום, בינה מלאכותית תעצב אוטומטית באנרים פרסומיים על סמך מידע תיאורי שסופק מראש.

עבור בעיית יצירת מוזיקת רקע – הנכללת בקטגוריית האודיו – מודל הבינה המלאכותית צריך "ליצור" מוזיקת רקע על סמך דרישות בנוגע למנגינה, כלי נגינה, ז'אנר וכו'. כל דרישות הקלט עבור שלוש הבעיות לעיל מבוטאות בפורמט טקסט.

שלוש הבעיות בתחרות השנה נופלות תחת המגמה של בינה מלאכותית גנרטיבית, גל טכנולוגי שצובר תשומת לב ברחבי העולם. בעזרת בינה מלאכותית גנרטיבית, מדענים מקווים שבינה מלאכותית תוכל להתקדם לייצור תוכן באופן אוטונומי, בדיוק כפי שעושים בני אדם.

זהו קפיצת מדרגה משמעותית עבור הבינה המלאכותית, המסמנת מעבר ממודלים מסורתיים של בינה מלאכותית המתמקדים בניתוח וסיווג נתונים, לבינה מלאכותית היוצרת תוכן שיתמוך ביעילות בחיי אדם בעתיד.

בינה מלאכותית גנרטיבית היא מגמה חדשה יחסית בתחום הבינה המלאכותית לא רק בווייטנאם אלא ברחבי העולם ; לכן, האתגר של השנה נחשב תובעני יותר מאשר בתחרויות קודמות.

לדברי ד"ר צ'או טאנה דוק, ראש מחלקת מחקר ופיתוח ב-Zalo AI, בשנים קודמות, המתמודדים יכלו להתחיל לבנות פתרונות משלהם ועדיין להשיג תוצאות גבוהות. השנה, עם זאת, הצוותים המתחרות צריכים להשקיע הן בציוד מחקר והן בציוד אימון.

"צוותים מתחרים צריכים לסקור ולחקור מודלים מתאימים לפני פיתוח פתרונותיהם. בינה מלאכותית גנרטיבית דורשת גם ציוד אימון ספציפי, ולכן עליהם להגדיר את הגישה שלהם, המותאמת לתנאים הקיימים שלהם", הסביר ד"ר צ'או טאנה דוק עוד.

בנוסף, כל בעיה הציבה אתגרים ייחודיים משלה לצוותים המתחרות. באתגר פתרון בעיות מתמטיקה בבית ספר יסודי, כדי לפתור בעיות מתמטיקה בבית ספר יסודי, מודלי הבינה המלאכותית לא רק היו צריכים להבין ולענות, אלא גם להיות מסוגלים להסיק ולפתור בעיות.

באתגר יצירת באנרים פרסומיים, מודלי הבינה המלאכותית מתחרים על יצירת תמונות – דרישה קשה למדי בהתחשב בכך שיצירתיות אינה יודעת גבולות והערכה אינה קלה אפילו עבור בני אדם.

באופן דומה, בפרויקט יצירת מוזיקת רקע, צליל באופן כללי, ומוזיקה בפרט, הוא דבר שבני אדם יכולים רק לתפוס, לא לראות או לגעת בו. לכן, אופטימיזציה של המודל תהיה בעיה מאתגרת עבור הצוותים שבוחרים בנושא זה.

על ידי בחירת הבינה המלאכותית הגנרטיבית כנושא המרכזי לתחרות השנה, עם פרסים של עד 15,000 דולר ומערכי נתונים איכותיים לאימון, Zalo AI מקווה שסטודנטים וקבוצות מחקר קטנות יוכלו לגשת למשאבים הדרושים ולקבל מוטיבציה רבה יותר לפתח מודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית.

לכן, קידום מגמה זו בתוך קהילת הבינה המלאכותית, שאינה מוגבלת לחברות גדולות ובעלות מימון טוב, יסייע לווייטנאם לקבל יותר הזדמנויות להדביק את הפער העולמי של טכנולוגיית הבינה המלאכותית הגנרטיבית.

מארגני התחרות מסבירים שככל שיותר אנשים וארגונים ישתתפו במחקר ופיתוח של בינה מלאכותית, כך יגדל הבסיס לצפות למודלים מתוחכמים יותר של בינה מלאכותית בעתיד.

"ניצחון בתחרות אינו חשוב כמו התגברות על עצמך והתמדה במסע פיתוח הבינה המלאכותית - שהוא מטבעו קשה ומאתגר. עם אתגר הבינה המלאכותית של זאלו, אנו מקווים להניע ולעורר השראה באלו שיוצאים למסע זה. אנו מאמינים שמחקרים עתידיים יקבלו השראה נוספת להמשיך ולעשות טוב יותר בעתיד", הוסיף מר דוק.

יתר על כן, שיתוף פעולה ולמידה מהקהילה חשובים באותה מידה לקידום פיתוח תעשיית הבינה המלאכותית של וייטנאם. קבוצות מחקר יכולות לשתף תוצאות כדי ליצור מומנטום תחרותי ולשפר מודלים עבור קבוצות אחרות, תוך כדי למידה והעברת ניסיון הדדית לרשת.

מסיבה זו, אתגר Zalo AI בחר בפורמט Kaggle ושמר עליו לאורך כל שש המהדורות. במהלך התחרות, הקבוצות המשתתפות עדכנו באופן רציף את תוצאות המודל שלהן בדירוג Leaderboard כדי לנטר ישירות את התקדמות האימון של כל אחת מהן בזמן אמת.

במקביל, לאחר סיום התחרות, Zalo AI תמיד מעודדת את הצוותים המשתתפים לשתף את פתרונותיהם עם קהילת הבינה המלאכותית במסגרת פסגת Zalo AI או בפורומים טכנולוגיים וייטנאמיים.

anh 4 ban co van.jpg — לקבוצות המתחרות תהיה הזדמנות לקבל הדרכה ממומחי בינה מלאכותית בווייטנאם וברחבי העולם.

Zalo AI תתרום גם נתוני אימון מהתחרות כדי שהצוותים המשתתפים, ובאופן רחב יותר קהילת הבינה המלאכותית, יוכלו להמשיך את המחקר שלהם לאחר מכן. הכנת מערך הנתונים היא גם תהליך קפדני, במטרה לספק לאנשי מקצוע בתחום הבינה המלאכותית מערכי נתונים באיכות גבוהה.

השנה, Zalo AI מקדישה תשומת לב רבה יותר לסטנדרטים אקדמיים במערכי הנתונים שלה, במטרה להשתמש בהם במחקר מדעי.

בנוסף לצוות הבכיר ב-Zalo AI, המשתתפים בתחרות קיבלו גם הדרכה ממומחי בינה מלאכותית מובילים כמו פרופסור נגוין לה מין, מנהל מרכז המחקר לבינה מלאכותית הניתנת לפירוש במכון המתקדם למדע וטכנולוגיה ביפן (JAIST); פרופסור חבר טראן טאנה לונג, סגן דיקן ומנהל מחקר במדעי המחשב, אוניברסיטת וורוויק (בריטניה); וד"ר נגו דוק טאנה, ראש המחלקה למדעי המחשב, אוניברסיטת טכנולוגיית המידע הו צ'י מין סיטי.

התחרות נפתחה רשמית ב-6 בנובמבר 2023, והמועד האחרון להגשת נתוני האימון היה ה-1 בדצמבר 2023. במהלך תקופה זו, תוצאות הקבוצות הוצגו בפומבי בטבלת המובילים. לאחר מכן, המודלים של הקבוצות המתחרות נבדקו על מערך נתונים שונה מנתוני האימון המקוריים, ותוצאות התחרות הסופיות נקבעו על סמך ביצועי המודל על מערך נתונים חדש זה. הקבוצות הזוכות שיתפו את פתרונותיהן בכנס Zalo AI Summit 2023.

[מודעה_2]
מָקוֹר