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एक ऐसा AI मॉडल बनाना जो गणित की समस्याओं को हल कर सके, चित्र डिज़ाइन कर सके और संगीत रचना कर सके

VietNamNetVietNamNet07/11/2023

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आयोजक ज़ालो के विशेषज्ञ और वरिष्ठ कर्मचारी हैं।

6 नवंबर, 2023 को, ज़ालो एआई चैलेंज 2023 ने एआई के तीन अलग-अलग क्षेत्रों से संबंधित तीन विषयों की आधिकारिक घोषणा की। विशेष रूप से, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) क्षेत्र में, प्राथमिक गणित समाधान विषय के साथ - टीमों को वियतनामी शिक्षा मानकों के अनुसार प्राथमिक गणित की समस्याओं को हल करने के लिए एक एआई मॉडल बनाना होगा।

छवि अनुभाग में, विज्ञापन बैनर निर्माण विषय के साथ, AI स्वचालित रूप से दी गई वर्णनात्मक जानकारी के आधार पर विज्ञापन बैनर डिज़ाइन करेगा।

बैकग्राउंड म्यूजिक जेनरेशन समस्या के साथ - ऑडियो क्षेत्र में, एआई मॉडल को मेलोडी, इंस्ट्रूमेंट्स, संगीत शैली आदि की आवश्यकताओं के आधार पर बैकग्राउंड म्यूजिक "जेनरेट" करने की आवश्यकता होती है। उपरोक्त 3 समस्याओं के लिए सभी इनपुट आवश्यकताओं को टेक्स्ट फॉर्म में व्यक्त किया गया है।

इस वर्ष की प्रतियोगिता में तीनों समस्याएँ जनरेटिव एआई ट्रेंड का हिस्सा हैं, एक ऐसी तकनीकी लहर जो दुनिया भर में ध्यान आकर्षित कर रही है। जनरेटिव एआई के साथ, वैज्ञानिकों को उम्मीद है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मनुष्यों की तरह स्वयं सामग्री निर्माण की ओर बढ़ेगी।

यह एआई का एक अभूतपूर्व विकास है, जो पारंपरिक डेटा विश्लेषण और वर्गीकरण एआई मॉडल से सामग्री-उत्पादक एआई में परिवर्तन को चिह्नित करता है, जो भविष्य में मानव जीवन को प्रभावी ढंग से समर्थन प्रदान करेगा।

जनरेटिव एआई न केवल वियतनाम में बल्कि दुनिया भर में एक काफी नया एआई ट्रेंड है, इसलिए इस वर्ष का विषय पिछले बार की तुलना में अधिक चुनौतीपूर्ण माना जा रहा है।

ज़ालो एआई में अनुसंधान एवं विकास प्रमुख डॉ. चाउ थान डुक के अनुसार, हर साल, प्रतियोगी अपने समाधान खुद बनाना शुरू कर सकते हैं और अच्छे परिणाम मिलने की संभावना ज़्यादा होती है। इस साल, टीमों को अनुसंधान और प्रशिक्षण उपकरणों, दोनों में निवेश करने की ज़रूरत है।

"प्रतियोगिता टीमों को उपयुक्त मॉडलों का सर्वेक्षण और शोध करना चाहिए और फिर उनके आधार पर समाधान तैयार करने चाहिए। जनरेटिव एआई को मशीनों के प्रशिक्षण के लिए भी कुछ आवश्यकताओं की आवश्यकता होती है, इसलिए उन्हें अपनी वर्तमान परिस्थितियों के अनुकूल अपनी दिशा स्वयं निर्धारित करनी होगी," डॉ. चाउ थान डुक ने आगे बताया।

इसके अलावा, प्रत्येक समस्या में प्रतिस्पर्धी टीमों के लिए अपनी चुनौतियाँ भी होती हैं। प्राथमिक गणित समाधान समस्या में, प्राथमिक गणित की समस्याओं को हल करने के लिए, एआई मॉडल को न केवल समझना और उत्तर देना चाहिए, बल्कि तर्क करने और समस्याओं को हल करने की क्षमता भी होनी चाहिए।

विज्ञापन बैनर निर्माण समस्या में, एआई मॉडल छवियां बनाने के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं - यह एक कठिन कार्य है, जब रचनात्मकता की कोई सीमा नहीं होती है और मूल्यांकन करना मनुष्यों के लिए भी आसान नहीं होता है।

इसी तरह, बैकग्राउंड म्यूज़िक जनरेशन विषय में, सामान्यतः ध्वनि और विशेष रूप से संगीत ऐसी चीज़ें हैं जिन्हें मनुष्य केवल महसूस कर सकता है, देख या छू नहीं सकता। इसलिए, इस विषय को चुनने वाली टीमों के लिए मॉडल को कैसे अनुकूलित किया जाए, यह एक "दिमाग-तौल" समस्या होगी।

श्री चौ थान डुक की फोटो 3.jpg

इस वर्ष की प्रतियोगिता के लिए मुख्य विषय के रूप में जनरेटिव एआई को चुनकर, 15,000 अमरीकी डालर तक के पुरस्कार और एक गुणवत्ता प्रशिक्षण डेटासेट के माध्यम से, ज़ालो एआई को उम्मीद है कि छात्र और छोटे शोध समूह आवश्यक संसाधनों तक पहुंच सकते हैं और जनरेटिव एआई मॉडल विकसित करने के लिए अधिक प्रेरित हो सकते हैं।

वहां से, एआई समुदाय में इस प्रवृत्ति को बढ़ावा देना, न केवल बड़ी क्षमता वाली बड़ी कंपनियों तक सीमित है, वियतनाम को दुनिया की जनरेटिव एआई तकनीक की लहर को पकड़ने के अधिक अवसर प्रदान करने में मदद करता है।

इसकी व्याख्या करते हुए प्रतियोगिता के आयोजकों ने कहा कि जितने अधिक व्यक्ति और संगठन एआई अनुसंधान और विकास में भाग लेंगे, भविष्य में उतने ही अधिक पूर्ण एआई मॉडल की अपेक्षा की जाएगी।

"किसी प्रतियोगिता में जीतना उतना महत्वपूर्ण नहीं है जितना कि एआई की यात्रा में दृढ़ रहने के लिए खुद पर काबू पाना - जो स्वाभाविक रूप से कठिनाइयों और चुनौतियों से भरी है। ज़ालो एआई चैलेंज के साथ, हम इस यात्रा में आगे बढ़ने वालों को प्रेरित और प्रोत्साहित करने की आशा करते हैं। हमारा मानना ​​है कि आगे आने वाले शोध भविष्य में इसे जारी रखने और बेहतर करने के लिए और अधिक प्रेरित होंगे," श्री डुक ने आगे कहा।

इसके अलावा, वियतनामी एआई उद्योग के विकास को बढ़ावा देने के लिए सामुदायिक सहभागिता और सीखना भी उतना ही महत्वपूर्ण है। अनुसंधान समूह प्रतिस्पर्धात्मक प्रेरणा पैदा करने और अन्य समूहों के लिए मॉडल बेहतर बनाने के लिए परिणाम साझा कर सकते हैं, साथ ही दोनों पक्ष एक-दूसरे से सीखते और अनुभव प्राप्त करते हैं।

इसी वजह से, ज़ालो एआई चैलेंज ने कागल फ़ॉर्मेट चुना और इसे 6 बार आयोजित होने के दौरान एक जैसा ही रखा। प्रतियोगिता के दौरान, प्रतिस्पर्धी टीमें लीडरबोर्ड रैंकिंग पर अपने मॉडल परिणामों को लगातार अपडेट करती रहेंगी ताकि वे वास्तविक समय में एक-दूसरे की प्रशिक्षण प्रक्रिया की सीधे निगरानी कर सकें।

उसी समय, प्रतियोगिता समाप्त होने के बाद, ज़ालो एआई हमेशा टीमों को ज़ालो एआई शिखर सम्मेलन के ढांचे के भीतर या वियतनामी प्रौद्योगिकी मंचों पर एआई समुदाय के साथ अपने समाधान साझा करने के लिए प्रोत्साहित करता है।

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टीमों को वियतनाम और दुनिया भर के एआई विशेषज्ञों से सलाह प्राप्त करने का अवसर मिलेगा।

ज़ालो एआई प्रतियोगिता से प्रशिक्षण डेटा भी प्रदान करेगा ताकि प्रतिस्पर्धी टीमें और व्यापक एआई समुदाय अपना शोध जारी रख सकें। डेटासेट तैयार करना भी एक विस्तृत प्रक्रिया है जिसका उद्देश्य एआई विशेषज्ञों को गुणवत्तापूर्ण डेटासेट उपलब्ध कराना है।

इस वर्ष, ज़ालो एआई का डेटासेट अकादमिक मानकों पर अधिक केंद्रित है, जिसका लक्ष्य वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए उपयोग करना है।

ज़ालो एआई के वरिष्ठ कर्मचारियों के अलावा, प्रतियोगियों को प्रमुख एआई विशेषज्ञों से भी सलाह मिली, जैसे कि जापान एडवांस्ड इंस्टीट्यूट ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी (जेएआईएसटी) में इंटरप्रिटेबल एआई रिसर्च सेंटर के निदेशक प्रोफेसर गुयेन ले मिन्ह, वारविक विश्वविद्यालय (यूके) के कंप्यूटर विज्ञान संकाय के अनुसंधान निदेशक, डिप्टी डीन, एसोसिएट प्रोफेसर ट्रान थान लॉन्ग, हो ची मिन्ह सिटी यूनिवर्सिटी ऑफ इंफॉर्मेशन टेक्नोलॉजी के कंप्यूटर विज्ञान संकाय के प्रमुख डॉ. न्गो डुक थान।

प्रतियोगिता आधिकारिक तौर पर 6 नवंबर, 2023 को शुरू होगी और प्रशिक्षण डेटासेट जमा करने की अंतिम तिथि 1 दिसंबर, 2023 को समाप्त होगी। इस दौरान, टीमों के परिणाम लीडरबोर्ड पर सार्वजनिक रूप से उपलब्ध रहेंगे। इसके बाद, प्रतिस्पर्धी टीमों के मॉडलों का परीक्षण मूल प्रशिक्षण डेटा से अलग एक अलग डेटासेट पर किया जाएगा और प्रतियोगिता के अंतिम परिणामों की गणना इसी डेटासेट पर मॉडल के परिणामों के आधार पर की जाएगी। विजेता टीमें ज़ालो एआई समिट 2023 में अपने समाधान साझा करेंगी।


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