昨年シンガポールで開催された第 1 回 AWS 大規模言語モデル (LLM) リーグでは、誰もが人工知能 (AI) の潜在能力を最大限に引き出せることが示されましたが、今年は拡大版として地域 LLM リーグが開催され、東南アジア全域の若者が大規模言語モデル (LLM) を微調整することで AI へのアクセスを民主化し、才能が結集したときに得られるスキルの相乗効果を実証する場が設けられました。
アマゾン ウェブ サービス (AWS) と AI シンガポール (AISG) が共催した、地域 LLM リーグの初の地域拡大には、ベトナム、インドネシア、マレーシア、フィリピン、シンガポール、タイの 6 か国の高等教育機関から 1,300 人の学生が参加しました。
このコンテストは1月にスタートし、5月にAI学生育成カンファレンス（AISDC）の一環としてグランドファイナルを開催しました。AIシンガポール（AISG）が主催するAISDCは、AI分野の業界リーダーと新進気鋭の人材が一堂に会し、イノベーションを推進し、テクノロジーの未来を形作る場となっています。このイベントでは、一連のパネルディスカッション、ワークショップ、展示会を通じて、実社会におけるAIの応用事例、キャリア機会、そしてソートリーダーシップが紹介され、シンガポールおよび周辺地域における次世代のAI人材の育成と育成を目指しています。
AIシンガポールのAI人材育成ディレクター、クー・センメン氏は次のように述べています。「LLMリーグは、AWSの果敢なイノベーターたちによる大胆なアイデアから生まれました。LLMモデルの改良をゲーム化し、より魅力的で誰もが利用しやすいものにするというものです。AIシンガポールはAWSと提携し、シンガポールだけでなく東南アジア全域で、21世紀に不可欠なこれらのスキルを楽しく身近な方法で提供できることを誇りに思います。」
「LLMリーグは、あらゆるバックグラウンドを持つ学習者、特に学生がデジタルスキルを習得できるようにするという私たちのビジョンを明確に示すものです。これほど多くの若い才能が集まり、最先端のAI技術を習得していることを大変嬉しく思います」と、AWSシンガポールのグローバル公共部門カントリーマネージャー、エルシー・タン氏は述べています。
AWSはこれまでに、無料のトレーニングプログラムを通じて200を超える国と地域で3,100万人以上の学生にクラウドスキルのトレーニングを提供し、十分なサービスを受けられていないコミュニティに機会の扉を開き、テクノロジーの未来を形作ることに積極的に貢献しているとエルシー・タン氏は述べた。
学生が創造性を発揮できる舞台
トーナメントに参加する出場者には、Llama 3B モデルを改良するための Amazon SageMaker JumpStart クレジットが与えられ、最終的なチャレンジ目標は、多肢選択式評価の形式で、はるかに大きな Llama 70B リファレンス モデルを上回ることです。
Gen-C (AWS Gen AI 学習コミュニティ) のインストラクターが主導する Generative AI (Gen AI) に関する詳細なワークショップを通じて、学生はデータセット管理、プロンプト技術、評価方法、エージェント AI、責任ある AI など、LLM モデル開発の主要な概念を学びます。
わずか 3 週間で、5,000 を超えるモデルが作成されました。これは、プログラムの有効性を明確に示すとともに、AI モデルの開発においては、その規模に頼るのではなく、スキルと微調整戦略の価値を証明しています。
一連の地域予選と内部評価を経て、6カ国のトップ学生が地域LLMリーグ決勝に招待され、5月29日にシンガポールのエクアリウスホテルで決勝戦が行われました。各学生は、多肢選択式問題におけるモデルの精度と、モデルの応答を最適化するためにリアルタイムでプロンプトを微調整する能力という2つの主要な基準で評価されました。審査員はAISGとAWSの専門家に加え、観客からの投票、そしてAI自身からの投票で構成されていました。評価は、Anthropic Claude 3.5 Sonnetモデルによって開発された標準化された採点システムによってサポートされ、競技全体を通して公平性、包括性、客観性を確保しました。
フィリピン出身のコンピュータサイエンス専攻の学生、ブリックス・D・フォヤセンさんが優勝しました。ブリックスさんは、モデル蒸留（より大規模な「教師」モデルの出力を用いて小規模なモデルを学習させる手法）を用いて、様々な教師モデルを試用し、高精度な学習データセットを構築しました。その結果、彼のモデルは多肢選択式テストにおいて、より大規模なモデルを上回る成績を収めました。
「データ管理と推論生成に対するモデルの反応を評価することは、私にとって刺激的で忘れられない経験でした」とフォーヤセン氏は述べた。「この挑戦を通して、AIの能力と限界が明確に明らかになりました。また、特にAIアプリケーションの人気が高まっている状況において、バイアスを制御し、誤解を招くような出力を制限する上で、人間が果たすかけがえのない役割を再確認することができました。」
2位になったのはベトナム出身のキム・ソギョンさんです。ソフトウェアエンジニアリングの学生で、LLMの微調整を初めて体験し、学習の旅がそう遠くないことを証明しました。
「ゼロから始めましたが、数週間で実社会で使える洗練されたモデルを構築することができました」と彼女は言います。「ストレスはありましたが、非常にやりがいのある経験でした。今では、このスキルを、様々な業界で需要が高まっている実社会のユースケースに自信を持って応用できるようになりました。」
コミュニティの利益のために個人のスキルを構築する
地域 LLM リーグの主な目標の 1 つは、現実世界の環境で実践的な学習体験を提供することです。出場者が解決しなければならないモデル開発シナリオはすべて、プロの AI 環境における状況をシミュレートします。
学生には、モデルのトレーニング、推論のテスト、デプロイメントのシミュレーションを行うための Amazon SageMaker JumpStart ツールキットも提供され、技術スキルの開発と向上だけでなく、実際のアプリケーション環境に触れる機会も得られます。
この初の地域トーナメントの成功は、コミュニティベースのテクノロジースキルアップモデルの拡張性を実証しました。AWS AI Spring SingaporeプログラムにおけるAI Spring Communitiesの取り組みとして、このトーナメントは、特に教育システムや教育へのアクセスに格差がある地域、そして様々な分野で十分なサービスを受けられていない、あるいは十分な代表性がないコミュニティにおいて、AI教育の大規模な普及に向けたモデルとなるでしょう。
Gen AIトレーニングを課題やコミュニティへのインパクト目標と統合することで、こうした取り組みは、学問への情熱とAI分野でのキャリアの間のギャップを徐々に埋めつつあります。参加する学生は、実社会でのプロジェクトのポートフォリオと、小規模から大規模までのモデル開発の経験を積むだけでなく、インターンシップへの参加、研究の推進、あるいは独自のAIプロジェクトの開発への自信も得ることができます。
Gen AIがデジタル変革の戦略的支柱となるにつれ、多様性と包摂性を備えた人材プールの必要性はこれまで以上に高まっています。Regional LLM Leagueは、適切なツール、メンターシップ、そして機会があれば、誰もがAI開発の未来に積極的に貢献できることを明確に示しています。
出典: https://nhandan.vn/giai-dau-aws-regional-llm-league-dao-tao-tai-nang-tri-tue-nhan-tao-the-he-moi-post893496.html
コメント (0)