Liga Regional de LLM da AWS: treinando a próxima geração de talentos em IA

Enquanto a primeira Liga AWS Large Language Model (LLM) realizada em Cingapura no ano passado mostrou como qualquer pessoa pode liberar todo o potencial da inteligência artificial (IA), a edição expandida deste ano, a Regional LLM League, trouxe o palco para jovens do Sudeste Asiático para democratizar o acesso à IA por meio do ajuste fino de grandes modelos de linguagem (LLMs), demonstrando a sinergia dessas habilidades quando os talentos convergem.

Coorganizada pela Amazon Web Services (AWS) e pela AI Singapore (AISG), a primeira expansão regional da Regional LLM League atraiu 1.300 estudantes de instituições de ensino superior em seis países: Vietnã, Indonésia, Malásia, Filipinas, Cingapura e Tailândia.

A competição começou em janeiro e culminou na Grande Final em maio, como parte da Conferência de Desenvolvimento de Estudantes de IA (AISDC). Organizada pela AI Singapore (AISG), a AISDC reúne líderes do setor e talentos emergentes na área de IA para impulsionar a inovação e moldar o futuro da tecnologia. O evento apresentou aplicações reais de IA, oportunidades de carreira e liderança inovadora por meio de uma série de painéis de discussão, workshops e exposições, com o objetivo de inspirar e equipar a próxima geração de talentos em IA em Singapura e na região.

O Sr. Koo Sengmeng, Diretor de Desenvolvimento de Talentos em IA da AI Singapore, afirmou: “A LLM League surgiu de uma ideia ousada dos inovadores destemidos da AWS: gamificar o refinamento dos modelos de LLM e torná-los mais envolventes e acessíveis a todos. A AI Singapore tem orgulho da parceria com a AWS para dar vida a essas habilidades essenciais do século XXI de uma forma divertida e acessível, não apenas em Singapura, mas em todo o Sudeste Asiático.”

“A Liga LLM é uma demonstração clara da nossa visão de tornar as habilidades digitais acessíveis a alunos de todas as origens, especialmente estudantes. Estou muito feliz em ver tantos jovens talentos se unindo para dominar tecnologias de IA de ponta”, disse Elsie Tan, Gerente Nacional, Setor Público Global, AWS Singapura.

Até o momento, a AWS treinou mais de 31 milhões de estudantes em mais de 200 países e territórios em habilidades de nuvem por meio de programas de treinamento gratuitos, abrindo assim portas de oportunidades para comunidades carentes, contribuindo ativamente para moldar o futuro da tecnologia, disse a Sra. Elsie Tan.

Um palco para os alunos mostrarem sua criatividade

Ao participar do torneio, os competidores recebem créditos do Amazon SageMaker JumpStart para refinar seus modelos Llama 3B, com o objetivo final do desafio: superar o modelo de referência Llama 70B, muito maior, na forma de uma avaliação de múltipla escolha.

Por meio de um workshop aprofundado sobre IA generativa (Gen AI) liderado por instrutores da Gen-C (AWS Gen AI Learning Community), os alunos são expostos aos principais conceitos no desenvolvimento de modelos de LLM, incluindo gerenciamento de conjuntos de dados, técnicas de solicitação e métodos de avaliação, bem como IA agêntica e IA responsável.

Em apenas três semanas, eles criaram mais de 5.000 modelos — uma demonstração clara da eficácia do programa e uma prova do valor da habilidade e da estratégia de ajuste fino no desenvolvimento de um modelo de IA, em vez de depender apenas de seu tamanho.

Após uma série de rodadas regionais e avaliações internas, os melhores alunos de seis países foram convidados a competir nas finais da Liga Regional de LLM, que ocorreram no Hotel Equarius, em Cingapura, em 29 de maio. Cada aluno foi avaliado com base em dois critérios principais: a precisão de seu modelo por meio de questões de múltipla escolha e sua capacidade de ajustar suas instruções em tempo real para otimizar a resposta do modelo. O painel de jurados incluiu especialistas da AISG e da AWS, além de votos do público – e, principalmente, da própria IA. A avaliação foi apoiada por um sistema de pontuação padronizado desenvolvido pelo modelo Anthropic Claude 3.5 Sonnet, para garantir imparcialidade, abrangência e objetividade durante toda a competição.

Blix D. Foryasen, um estudante de ciência da computação das Filipinas, conquistou o primeiro lugar. Utilizando a destilação de modelos — uma técnica para treinar um modelo pequeno usando a saída de um modelo "professor" maior — Blix experimentou diferentes modelos de professores para construir um conjunto de dados de treinamento altamente preciso. Como resultado, seu modelo superou um modelo maior no teste de múltipla escolha.

“Avaliar a resposta do modelo ao gerenciamento de dados e à geração de inferências foi uma experiência emocionante e memorável para mim”, disse Foryasen. “Este desafio revelou claramente as capacidades e limitações da IA e também confirmou o papel insubstituível dos humanos no controle de vieses e na limitação de resultados enganosos, especialmente no contexto de aplicações de IA cada vez mais populares.”

Da esquerda para a direita: Blix D. Foryasen, Universidade Nacional - Manila, Filipinas; Sra. Rahayu Mahzam, Ministra da Informação e Desenvolvimento de Habilidades Digitais de Cingapura (Foto de AI Singapore).

Em segundo lugar ficou Kim Seokyung, do Vietnã, um estudante de engenharia de software que vivenciou o ajuste fino do LLM pela primeira vez, provando que a jornada de aprendizado não está longe.

“Comecei do zero, mas em poucas semanas consegui construir um modelo refinado e pronto para uso no mundo real”, diz ela. “Foi uma experiência estressante, mas incrivelmente gratificante, e agora estou confiante para aplicar essa habilidade em casos de uso reais, com demanda crescente em diversos setores.”

Desenvolvendo habilidades pessoais para o benefício da comunidade

Um dos principais objetivos da Liga Regional LLM é proporcionar experiências práticas de aprendizagem em ambientes do mundo real – os cenários de desenvolvimento de modelos que os competidores devem resolver simulam situações em ambientes profissionais de IA.

Os alunos também recebem o kit de ferramentas Amazon SageMaker JumpStart para treinar modelos, testar inferências e simular implantações, permitindo que eles não apenas desenvolvam e aprimorem suas habilidades técnicas, mas também ganhem exposição a ambientes de aplicativos do mundo real.

Da esquerda para a direita: Kim Seokyung, Universidade RMIT do Vietnã, Vietnã; Simon Tan, diretor administrativo do Sudeste Asiático, Austrália e Nova Zelândia, AWS (Foto da AI Singapore).

O sucesso deste primeiro torneio regional demonstrou a escalabilidade de um modelo de qualificação tecnológica baseado na comunidade. Como uma iniciativa da AI Spring Communities, no âmbito do programa AWS AI Spring Singapore, o torneio serve como modelo para a ampla adoção da educação em IA em larga escala, especialmente em regiões com disparidades nos sistemas educacionais e no acesso, bem como em comunidades carentes ou sub-representadas em diversos setores.

Ao integrar o treinamento em IA Gen com desafios e metas de impacto na comunidade, iniciativas como essas estão gradualmente diminuindo a distância entre a paixão acadêmica e uma carreira em IA. Os alunos participantes não apenas adquirem um portfólio de projetos reais e experiência trabalhando em modelos de pequena a grande escala, mas também ganham confiança para realizar estágios, realizar pesquisas ou desenvolver seus próprios projetos de IA.

À medida que a IA Gen se torna um pilar estratégico da transformação digital, a necessidade de um conjunto de talentos diversificado e inclusivo é mais importante do que nunca. A Liga Regional de LLM é uma demonstração clara de que, com as ferramentas, mentoria e oportunidades certas, qualquer pessoa pode contribuir positivamente para o futuro do desenvolvimento da IA.

LE LAM

Fonte: https://nhandan.vn/giai-dau-aws-regional-llm-league-dao-tao-tai-nang-tri-tue-nhan-tao-the-he-moi-post893496.html