पिछले वर्ष सिंगापुर में आयोजित प्रथम AWS लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) लीग ने यह दर्शाया था कि कैसे कोई भी व्यक्ति कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) की पूर्ण क्षमता का उपयोग कर सकता है, इस वर्ष के विस्तारित संस्करण, क्षेत्रीय LLM लीग ने दक्षिण-पूर्व एशिया के युवाओं को बड़े भाषा मॉडल (LLM) में सुधार करके AI तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाने का अवसर प्रदान किया, तथा प्रतिभाओं के एकत्र होने पर उन कौशलों के तालमेल का प्रदर्शन किया।
अमेज़न वेब सर्विसेज (एडब्ल्यूएस) और एआई सिंगापुर (एआईएसजी) द्वारा सह-आयोजित, क्षेत्रीय एलएलएम लीग के पहले क्षेत्रीय विस्तार ने छह देशों: वियतनाम, इंडोनेशिया, मलेशिया, फिलीपींस, सिंगापुर और थाईलैंड के उच्च शिक्षा संस्थानों से 1,300 छात्रों को आकर्षित किया।
यह प्रतियोगिता जनवरी में शुरू हुई और मई में एआई छात्र विकास सम्मेलन (एआईएसडीसी) के एक भाग के रूप में ग्रैंड फ़ाइनल में समाप्त हुई। एआई सिंगापुर (एआईएसजी) द्वारा आयोजित, एआईएसडीसी नवाचार को बढ़ावा देने और प्रौद्योगिकी के भविष्य को आकार देने के लिए उद्योग जगत के नेताओं और एआई क्षेत्र की उभरती प्रतिभाओं को एक साथ लाता है। इस कार्यक्रम में पैनल चर्चाओं, कार्यशालाओं और प्रदर्शनियों की एक श्रृंखला के माध्यम से वास्तविक दुनिया के एआई अनुप्रयोगों, करियर के अवसरों और विचार नेतृत्व को प्रदर्शित किया गया, जिसका उद्देश्य सिंगापुर और क्षेत्र में एआई प्रतिभाओं की अगली पीढ़ी को प्रेरित और सुसज्जित करना था।
एआई सिंगापुर में एआई टैलेंट डेवलपमेंट के निदेशक, श्री कू सेंगमेंग ने कहा: "एलएलएम लीग की शुरुआत एडब्ल्यूएस के निडर नवप्रवर्तकों के एक साहसिक विचार से हुई है - एलएलएम मॉडलों के परिशोधन को गेम के रूप में प्रस्तुत करना और उन्हें सभी के लिए अधिक आकर्षक और सुलभ बनाना। एआई सिंगापुर को इन आवश्यक 21वीं सदी के कौशलों को न केवल सिंगापुर में, बल्कि पूरे दक्षिण पूर्व एशिया में, एक मज़ेदार और सुलभ तरीके से जीवंत करने के लिए एडब्ल्यूएस के साथ साझेदारी करने पर गर्व है।"
"एलएलएम लीग सभी पृष्ठभूमि के शिक्षार्थियों, विशेषकर छात्रों, के लिए डिजिटल कौशल सुलभ बनाने के हमारे दृष्टिकोण का एक स्पष्ट प्रदर्शन है। मुझे यह देखकर खुशी हो रही है कि इतनी सारी युवा प्रतिभाएँ अत्याधुनिक एआई तकनीकों में महारत हासिल करने के लिए एक साथ आ रही हैं," एडब्ल्यूएस सिंगापुर की कंट्री मैनेजर, ग्लोबल पब्लिक सेक्टर, एल्सी टैन ने कहा।
सुश्री एल्सी टैन ने कहा कि आज तक, AWS ने 200 से अधिक देशों और क्षेत्रों में 31 मिलियन से अधिक छात्रों को निःशुल्क प्रशिक्षण कार्यक्रमों के माध्यम से क्लाउड कौशल में प्रशिक्षित किया है, जिससे वंचित समुदायों के लिए अवसर के द्वार खुले हैं, जो प्रौद्योगिकी के भविष्य को आकार देने में सक्रिय रूप से योगदान दे रहे हैं।
छात्रों के लिए अपनी रचनात्मकता प्रदर्शित करने का एक मंच
टूर्नामेंट में भाग लेने पर, प्रतियोगियों को अपने लामा 3बी मॉडल को परिष्कृत करने के लिए अमेज़न सेजमेकर जम्पस्टार्ट क्रेडिट दिए जाते हैं, जिसका अंतिम चुनौती लक्ष्य: बहु-विकल्पीय मूल्यांकन के रूप में, बहुत बड़े लामा 70बी संदर्भ मॉडल को पार करना है।
जेन-सी (एडब्ल्यूएस जेन एआई लर्निंग कम्युनिटी) के प्रशिक्षकों के नेतृत्व में जेनरेटिव एआई (जेन एआई) पर एक गहन कार्यशाला के माध्यम से, छात्रों को एलएलएम मॉडल विकास में प्रमुख अवधारणाओं से अवगत कराया जाता है, जिसमें डेटासेट प्रबंधन, प्रॉम्प्टिंग तकनीक और मूल्यांकन विधियां, साथ ही एजेंटिक एआई और जिम्मेदार एआई शामिल हैं।
केवल तीन सप्ताह में, उन्होंने 5,000 से अधिक मॉडल बनाए - जो कार्यक्रम की प्रभावशीलता का स्पष्ट प्रदर्शन है, और एआई मॉडल को विकसित करने में कौशल और बारीक रणनीति के मूल्य का प्रमाण है, न कि केवल इसके आकार पर निर्भर रहना।
क्षेत्रीय दौरों और आंतरिक मूल्यांकनों की एक श्रृंखला के बाद, छह देशों के शीर्ष छात्रों को क्षेत्रीय एलएलएम लीग के फाइनल में प्रतिस्पर्धा के लिए आमंत्रित किया गया, जो 29 मई को सिंगापुर के इक्वैरियस होटल में आयोजित हुआ। प्रत्येक छात्र का मूल्यांकन दो मुख्य मानदंडों पर किया गया: बहुविकल्पीय प्रश्नों के माध्यम से उनके मॉडल की सटीकता, और मॉडल की प्रतिक्रिया को अनुकूलित करने के लिए वास्तविक समय में अपने संकेतों को परिष्कृत करने की उनकी क्षमता। निर्णायक मंडल में AISG और AWS के विशेषज्ञों के साथ-साथ दर्शकों के वोट भी शामिल थे – और सबसे महत्वपूर्ण, स्वयं AI के वोट भी। मूल्यांकन को एंथ्रोपिक क्लाउड 3.5 सॉनेट मॉडल द्वारा विकसित एक मानकीकृत स्कोरिंग प्रणाली द्वारा समर्थित किया गया था, ताकि पूरी प्रतियोगिता में निष्पक्षता, व्यापकता और वस्तुनिष्ठता सुनिश्चित की जा सके।
फिलीपींस के कंप्यूटर विज्ञान के छात्र ब्लिक्स डी. फोर्यासेन ने प्रथम स्थान प्राप्त किया। मॉडल डिस्टिलेशन — एक बड़े "शिक्षक" मॉडल के आउटपुट का उपयोग करके एक छोटे मॉडल को प्रशिक्षित करने की एक तकनीक — का उपयोग करते हुए, ब्लिक्स ने विभिन्न शिक्षक मॉडलों के साथ प्रयोग करके एक अत्यधिक सटीक प्रशिक्षण डेटासेट तैयार किया। परिणामस्वरूप, उनके मॉडल ने बहुविकल्पीय परीक्षा में एक बड़े मॉडल से बेहतर प्रदर्शन किया।
फ़ोरियासेन ने कहा, "डेटा प्रबंधन और अनुमान निर्माण के प्रति मॉडल की प्रतिक्रिया का मूल्यांकन मेरे लिए एक रोमांचक और यादगार अनुभव था।" "इस चुनौती ने एआई की क्षमताओं और सीमाओं, दोनों को स्पष्ट रूप से उजागर किया, और पूर्वाग्रहों को नियंत्रित करने और भ्रामक परिणामों को सीमित करने में, विशेष रूप से तेज़ी से लोकप्रिय हो रहे एआई अनुप्रयोगों के संदर्भ में, मनुष्यों की अपूरणीय भूमिका की भी पुष्टि की।"
दूसरे स्थान पर वियतनाम के किम सियोक्युंग रहे, जो एक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग छात्र हैं और पहली बार एलएलएम की बारीकियां सीख रहे हैं। उन्होंने यह साबित कर दिया कि सीखने का सफर अब ज्यादा दूर नहीं है।
"मैंने बिल्कुल शुरुआत से शुरुआत की, लेकिन कुछ ही हफ़्तों में मैं वास्तविक दुनिया में इस्तेमाल के लिए एक परिष्कृत मॉडल तैयार कर पाई," वह कहती हैं। "यह एक तनावपूर्ण लेकिन बेहद फ़ायदेमंद अनुभव था, और अब मुझे इस कौशल को वास्तविक दुनिया के उन मामलों में लागू करने का पूरा भरोसा है जिनकी विभिन्न उद्योगों में बढ़ती माँग है।"
समुदाय के लाभ के लिए व्यक्तिगत कौशल का निर्माण
क्षेत्रीय एलएलएम लीग का एक प्रमुख लक्ष्य वास्तविक दुनिया के वातावरण में व्यावहारिक शिक्षण अनुभव प्रदान करना है - मॉडल विकास परिदृश्य जिन्हें प्रतियोगियों को पेशेवर एआई वातावरण में सभी अनुकरण स्थितियों को हल करना होगा।
छात्रों को मॉडलों को प्रशिक्षित करने, अनुमान का परीक्षण करने और परिनियोजन का अनुकरण करने के लिए अमेज़न सेजमेकर जम्पस्टार्ट टूलकिट भी प्रदान किया जाता है, जिससे उन्हें न केवल अपने तकनीकी कौशल को विकसित करने और निखारने का अवसर मिलता है, बल्कि वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग वातावरण का अनुभव भी प्राप्त होता है।
इस पहले क्षेत्रीय टूर्नामेंट की सफलता ने समुदाय-आधारित तकनीकी कौशल उन्नयन मॉडल की मापनीयता को प्रदर्शित किया है। AWS AI स्प्रिंग सिंगापुर कार्यक्रम के अंतर्गत AI स्प्रिंग कम्युनिटीज़ की एक पहल के रूप में, यह टूर्नामेंट बड़े पैमाने पर AI शिक्षा को व्यापक रूप से अपनाने के लिए एक मॉडल के रूप में कार्य करता है, विशेष रूप से उन क्षेत्रों में जहाँ शिक्षा प्रणालियों और पहुँच में असमानताएँ हैं, साथ ही उन समुदायों में भी जो विभिन्न क्षेत्रों में कम सेवा प्राप्त या कम प्रतिनिधित्व वाले हैं।
जनरल एआई प्रशिक्षण को चुनौतियों और सामुदायिक प्रभाव लक्ष्यों के साथ एकीकृत करके, इस तरह की पहल धीरे-धीरे अकादमिक जुनून और एआई में करियर के बीच की खाई को पाट रही हैं। भाग लेने वाले छात्रों को न केवल वास्तविक दुनिया की परियोजनाओं का एक पोर्टफोलियो और छोटे से लेकर बड़े पैमाने के मॉडल पर काम करने का अनुभव प्राप्त होता है, बल्कि इंटर्नशिप में प्रवेश करने, शोध करने या अपनी खुद की एआई परियोजनाएँ विकसित करने का आत्मविश्वास भी मिलता है।
जैसे-जैसे जनरल एआई डिजिटल परिवर्तन का एक रणनीतिक स्तंभ बनता जा रहा है, विविध और समावेशी प्रतिभाओं की आवश्यकता पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण होती जा रही है। क्षेत्रीय एलएलएम लीग इस बात का स्पष्ट प्रमाण है कि सही उपकरणों, मार्गदर्शन और अवसरों के साथ, कोई भी व्यक्ति एआई विकास के भविष्य में सकारात्मक योगदान दे सकता है।
स्रोत: 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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