ខណៈពេលដែលការសម្ពោធ AWS Large Language Model (LLM) League ដែលធ្វើឡើងនៅប្រទេសសិង្ហបុរីកាលពីឆ្នាំមុន បានបង្ហាញពីរបៀបដែលនរណាម្នាក់អាចដោះសោសក្តានុពលពេញលេញនៃបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត (AI) ការបោះពុម្ពដែលបានពង្រីកនៅឆ្នាំនេះ សម្ព័ន្ធ LLM ក្នុងតំបន់បាននាំវេទិកាដល់យុវជននៅទូទាំងអាស៊ីអាគ្នេយ៍ដើម្បីធ្វើប្រជាធិប្បតេយ្យការចូលប្រើ AI តាមរយៈគំរូភាសាខ្នាតធំ (LLMs) ដែលធ្វើការកែតម្រូវដោយបានបង្ហាញពីការរួមបញ្ចូលគ្នានៃជំនាញទាំងនោះ។
សហការរៀបចំដោយ Amazon Web Services (AWS) និង AI Singapore (AISG) ការពង្រីកថ្នាក់តំបន់ដំបូងនៃ LLM League ក្នុងតំបន់បានទាក់ទាញនិស្សិតចំនួន 1,300 នាក់មកពីគ្រឹះស្ថានឧត្តម សិក្សា នៅក្នុងប្រទេសចំនួនប្រាំមួយ៖ វៀតណាម ឥណ្ឌូនេស៊ី ម៉ាឡេស៊ី ហ្វីលីពីន សិង្ហបុរី និងប្រទេសថៃ។
ការប្រកួតប្រជែងបានចាប់ផ្តើមនៅក្នុងខែមករា និងឈានដល់វគ្គផ្តាច់ព្រ័ត្រ Grand Finals នៅក្នុងខែឧសភា ដែលជាផ្នែកមួយនៃសន្និសីទអភិវឌ្ឍន៍និស្សិត AI (AISDC)។ រៀបចំឡើងដោយ AI Singapore (AISG) AISDC នាំមកនូវអ្នកដឹកនាំឧស្សាហកម្ម និងទេពកោសល្យដែលកំពុងលេចធ្លោនៅក្នុងលំហ AI ដើម្បីជំរុញការច្នៃប្រឌិត និងរៀបចំអនាគតនៃបច្ចេកវិទ្យា។ ព្រឹត្តិការណ៍នេះបានបង្ហាញពីកម្មវិធី AI ពិភពពិត ឱកាសការងារ និងភាពជាអ្នកដឹកនាំការគិត តាមរយៈកិច្ចពិភាក្សាជាបន្តបន្ទាប់ សិក្ខាសាលា និងការតាំងពិពណ៌ ដោយមានគោលបំណងបំផុសគំនិត និងបំពាក់នូវទេពកោសល្យ AI ជំនាន់ក្រោយនៅក្នុងប្រទេសសិង្ហបុរី និងក្នុងតំបន់។
លោក Koo Sengmeng នាយកនៃ AI Talent Development, AI Singapore បាននិយាយថា " LLM League កើតចេញពីគំនិតដិតដាមដោយអ្នកច្នៃប្រឌិតដែលគ្មានការភ័យខ្លាចនៅ AWS - ដើម្បីធ្វើឱ្យមានភាពចម្រុះនៃគំរូ LLM និងធ្វើឱ្យពួកគេកាន់តែទាក់ទាញ និងអាចចូលប្រើបានសម្រាប់មនុស្សគ្រប់គ្នា។ AI Singapore មានមោទនភាពដែលបានធ្វើជាដៃគូជាមួយ AWS ដើម្បីនាំយកជំនាញសំខាន់ៗនៃសតវត្សរ៍ទី 21 ទាំងនេះទៅកាន់ជីវិតក្នុងភាពសប្បាយរីករាយ និងអាចចូលដំណើរការបាននៅទូទាំងអាស៊ីអាគ្នេយ៍។"
"LLM League គឺជាការបង្ហាញយ៉ាងច្បាស់អំពីចក្ខុវិស័យរបស់យើងក្នុងការធ្វើឱ្យជំនាញឌីជីថលអាចចូលដំណើរការបានសម្រាប់អ្នកសិក្សាពីគ្រប់មជ្ឈដ្ឋាន ជាពិសេសសិស្សានុសិស្ស។ ខ្ញុំមានសេចក្តីសោមនស្សរីករាយដែលឃើញមានទេពកោសល្យវ័យក្មេងជាច្រើនមករួមគ្នាដើម្បីធ្វើជាម្ចាស់នៃបច្ចេកវិទ្យា AI ដ៏ទំនើប" Elsie Tan អ្នកគ្រប់គ្រងប្រចាំប្រទេស ផ្នែកសាធារណៈសកលនៃ AWS Singapore ។
អ្នកស្រី Elsie Tan បាននិយាយថា រហូតមកដល់បច្ចុប្បន្ននេះ AWS បានបណ្តុះបណ្តាលសិស្សជាង 31 លាននាក់នៅក្នុងជាង 200 ប្រទេស និងដែនដីក្នុងជំនាញពពក តាមរយៈកម្មវិធីបណ្តុះបណ្តាលដោយឥតគិតថ្លៃ ដោយហេតុនេះបើកទ្វារនៃឱកាសសម្រាប់សហគមន៍ដែលខ្វះខាត រួមចំណែកយ៉ាងសកម្មក្នុងការបង្កើតអនាគតនៃបច្ចេកវិទ្យា។
ឆាកសម្រាប់សិស្សបង្ហាញពីភាពច្នៃប្រឌិតរបស់ពួកគេ។
ដោយចូលរួមក្នុងការប្រកួតនេះ បេក្ខនារីត្រូវបានផ្តល់ក្រេឌីត Amazon SageMaker JumpStart ដើម្បីកែលម្អម៉ូដែល Llama 3B របស់ពួកគេ ជាមួយនឹងគោលដៅប្រកួតប្រជែងចុងក្រោយ៖ លើសពីគំរូយោង Llama 70B ធំជាងនេះ ក្នុងទម្រង់នៃការវាយតម្លៃពហុជម្រើស។
តាមរយៈសិក្ខាសាលាស៊ីជម្រៅលើ Generative AI (Gen AI) ដឹកនាំដោយគ្រូមកពី Gen-C (AWS Gen AI Learning Community) សិស្សត្រូវបានលាតត្រដាងនូវគោលគំនិតសំខាន់ៗក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍គំរូ LLM រួមទាំងការគ្រប់គ្រងសំណុំទិន្នន័យ បច្ចេកទេសជម្រុញ និងវិធីសាស្ត្រវាយតម្លៃ ក៏ដូចជាភ្នាក់ងារ AI និង AI ដែលទទួលខុសត្រូវ។
ក្នុងរយៈពេលត្រឹមតែ 3 សប្តាហ៍ប៉ុណ្ណោះ ពួកគេបានបង្កើតគំរូជាង 5,000 ដែលជាការបង្ហាញយ៉ាងច្បាស់អំពីប្រសិទ្ធភាពរបស់កម្មវិធី និងជាសក្ខីភាពអំពីតម្លៃនៃជំនាញ និងយុទ្ធសាស្ត្រកែតម្រូវក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍គំរូ AI ជាជាងការពឹងផ្អែកលើទំហំរបស់វា។
បន្ទាប់ពីការវាយតម្លៃជាបន្តបន្ទាប់ក្នុងតំបន់ និងការវាយតម្លៃផ្ទៃក្នុង សិស្សកំពូលមកពីប្រទេសចំនួនប្រាំមួយត្រូវបានអញ្ជើញឱ្យចូលរួមក្នុងការប្រកួតវគ្គផ្តាច់ព្រ័ត្រ LLM League ថ្នាក់តំបន់ ដែលធ្វើឡើងនៅសណ្ឋាគារ Equarius ក្នុងប្រទេសសិង្ហបុរីកាលពីថ្ងៃទី 29 ខែឧសភា។ សិស្សម្នាក់ៗត្រូវបានវាយតម្លៃលើលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យសំខាន់ពីរ៖ ភាពត្រឹមត្រូវនៃគំរូរបស់ពួកគេតាមរយៈសំណួរពហុជ្រើសរើស និងសមត្ថភាពរបស់ពួកគេក្នុងការកែតម្រូវការជម្រុញរបស់ពួកគេក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាព។ គណៈកម្មការវិនិច្ឆ័យរួមមានអ្នកជំនាញមកពី AISG និង AWS រួមជាមួយនឹងការបោះឆ្នោតពីទស្សនិកជន និងជាពិសេសពី AI ខ្លួនឯង។ ការវាយតម្លៃនេះត្រូវបានគាំទ្រដោយប្រព័ន្ធដាក់ពិន្ទុតាមស្តង់ដារដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយគំរូ Anthropic Claude 3.5 Sonnet ដើម្បីធានាបាននូវភាពយុត្តិធម៌ ភាពទូលំទូលាយ និងវត្ថុបំណងពេញមួយការប្រកួត។
Blix D. Foryasen ជានិស្សិត វិទ្យាសាស្ត្រ កុំព្យូទ័រមកពីប្រទេសហ្វីលីពីន ទទួលបានចំណាត់ថ្នាក់លេខ១។ ការប្រើប្រាស់ការចំហគំរូ — បច្ចេកទេសសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាលគំរូតូចមួយដោយប្រើលទ្ធផលនៃគំរូ “គ្រូ” ធំជាង — Blix បានពិសោធន៍ជាមួយគំរូគ្រូផ្សេងៗគ្នាដើម្បីបង្កើតសំណុំទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលដែលមានភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់។ ជាលទ្ធផល ម៉ូដែលរបស់គាត់បានដំណើរការលើសពីម៉ូដែលធំជាងនៅក្នុងការធ្វើតេស្តពហុជម្រើស។
Foryasen បាននិយាយថា "ការវាយតម្លៃការឆ្លើយតបរបស់គំរូចំពោះការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យ និងការបង្កើតការសន្និដ្ឋានគឺជាបទពិសោធន៍ដ៏គួរឱ្យរំភើប និងមិនអាចបំភ្លេចបានសម្រាប់ខ្ញុំ" ។ "បញ្ហាប្រឈមនេះបានបង្ហាញយ៉ាងច្បាស់ទាំងសមត្ថភាព និងដែនកំណត់របស់ AI ហើយក៏បានបញ្ជាក់ពីតួនាទីដែលមិនអាចជំនួសបានរបស់មនុស្សក្នុងការគ្រប់គ្រងភាពលំអៀង និងការកំណត់លទ្ធផលដែលនាំឱ្យយល់ច្រឡំ ជាពិសេសនៅក្នុងបរិបទនៃកម្មវិធី AI ដែលពេញនិយមកាន់តែខ្លាំងឡើង"។
មកដល់ទីពីរគឺ Kim Seokyung មកពីប្រទេសវៀតណាម ជានិស្សិតវិស្វកម្មកម្មវិធីដែលទទួលបានការកែសម្រួល LLM ជាលើកដំបូង ដែលបង្ហាញថាដំណើរការសិក្សាមិនឆ្ងាយប៉ុន្មានទេ។
នាងនិយាយថា៖ «ខ្ញុំបានចាប់ផ្តើមពីដំបូង ប៉ុន្តែក្នុងរយៈពេលពីរបីសប្តាហ៍ខ្ញុំអាចបង្កើតគំរូចម្រាញ់រួចរាល់សម្រាប់ការប្រើប្រាស់ក្នុងពិភពលោកជាក់ស្តែង»។ "វាជាបទពិសោធន៍ដ៏តានតឹងមួយ ប៉ុន្តែផ្តល់រង្វាន់មិនគួរឱ្យជឿ ហើយឥឡូវនេះខ្ញុំមានទំនុកចិត្តក្នុងការអនុវត្តជំនាញនេះទៅនឹងករណីប្រើប្រាស់ក្នុងពិភពពិតដែលមានតម្រូវការកើនឡើងនៅទូទាំងឧស្សាហកម្មផ្សេងៗគ្នា។"
ការកសាងជំនាញផ្ទាល់ខ្លួន ដើម្បីជាប្រយោជន៍ដល់សហគមន៍
គោលដៅសំខាន់មួយនៃលីគ LLM ក្នុងតំបន់គឺដើម្បីផ្តល់នូវបទពិសោធន៍សិក្សាដោយដៃនៅក្នុងបរិយាកាសជាក់ស្តែង - សេណារីយ៉ូនៃការអភិវឌ្ឍន៍គំរូដែលអ្នកប្រកួតប្រជែងត្រូវតែដោះស្រាយស្ថានភាពក្លែងធ្វើទាំងអស់នៅក្នុងបរិស្ថាន AI ដែលមានជំនាញវិជ្ជាជីវៈ។
សិស្សក៏ត្រូវបានផ្តល់ជូនផងដែរនូវកញ្ចប់ឧបករណ៍ Amazon SageMaker JumpStart ដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលគំរូ សាកល្បងការសន្និដ្ឋាន និងការធ្វើត្រាប់តាមការដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យពួកគេមិនត្រឹមតែអភិវឌ្ឍ និងពង្រឹងជំនាញបច្ចេកទេសរបស់ពួកគេប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងទទួលបាននូវការបង្ហាញពីបរិយាកាសកម្មវិធីក្នុងពិភពពិតផងដែរ។
ភាពជោគជ័យនៃការប្រកួតថ្នាក់តំបន់លើកដំបូងនេះ បានបង្ហាញឱ្យឃើញពីវិសាលភាពនៃគំរូបង្កើនជំនាញបច្ចេកវិទ្យាផ្អែកលើសហគមន៍។ ក្នុងនាមជាគំនិតផ្តួចផ្តើមរបស់ AI Spring Communities ក្រោមកម្មវិធី AWS AI Spring Singapore ការប្រកួតនេះដើរតួជាគំរូមួយសម្រាប់ការទទួលយកការអប់រំ AI យ៉ាងទូលំទូលាយក្នុងកម្រិតមួយ ជាពិសេសនៅក្នុងតំបន់ដែលមានភាពខុសគ្នានៃប្រព័ន្ធអប់រំ និងការចូលប្រើប្រាស់ ក៏ដូចជានៅក្នុងសហគមន៍ដែលខ្វះខាត ឬមានតំណាងក្នុងវិស័យផ្សេងៗ។
តាមរយៈការរួមបញ្ចូលការបណ្ដុះបណ្ដាល Gen AI ជាមួយនឹងបញ្ហាប្រឈម និងគោលដៅផលប៉ះពាល់សហគមន៍ គំនិតផ្តួចផ្តើមបែបនេះកំពុងកាត់បន្ថយគម្លាតរវាងចំណង់ចំណូលចិត្តសិក្សា និងអាជីពក្នុង AI បន្តិចម្តងៗ។ និស្សិតដែលចូលរួមមិនត្រឹមតែទទួលបានផលប័ត្រនៃគម្រោងពិភពពិត និងបទពិសោធន៍ធ្វើការលើគំរូតូចទៅធំប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងទទួលបានទំនុកចិត្តក្នុងការចូលកម្មសិក្សា បន្តការស្រាវជ្រាវ ឬអភិវឌ្ឍគម្រោង AI ផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ពួកគេ។
នៅពេលដែល Gen AI ក្លាយជាសសរស្តម្ភយុទ្ធសាស្ត្រនៃការផ្លាស់ប្តូរឌីជីថល តម្រូវការសម្រាប់ក្រុមទេពកោសល្យចម្រុះ និងរួមបញ្ចូលគឺមានសារៈសំខាន់ជាងពេលណាទាំងអស់។ លីគ LLM ក្នុងតំបន់គឺជាការបង្ហាញយ៉ាងច្បាស់ថា ជាមួយនឹងឧបករណ៍ត្រឹមត្រូវ ការណែនាំ និងឱកាស នរណាម្នាក់អាចរួមចំណែកជាវិជ្ជមានដល់ការអភិវឌ្ឍន៍ AI នាពេលអនាគត។
ប្រភព៖ https://nhandan.vn/giai-dau-aws-regional-llm-league-dao-tao-tai-nang-tri-tue-nhan-tao-the-he-moi-post893496.html
Kommentar (0)