แม้ว่าการแข่งขัน AWS Large Language Model (LLM) League ครั้งแรกที่จัดขึ้นในสิงคโปร์เมื่อปีที่แล้วจะแสดงให้เห็นว่าใครๆ ก็สามารถปลดล็อกศักยภาพของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้อย่างเต็มที่ แต่การแข่งขัน LLM League ระดับภูมิภาคที่จัดขึ้นอย่างขยายขอบเขตในปีนี้ ก็ได้นำเวทีมาสู่คนรุ่นเยาว์ทั่วภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้เพื่อทำให้การเข้าถึง AI เป็นประชาธิปไตยผ่านการปรับแต่งโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) อย่างละเอียด ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการทำงานร่วมกันของทักษะเหล่านั้นเมื่อผู้มีความสามารถมาบรรจบกัน
การขยายระดับภูมิภาคครั้งแรกของ Regional LLM League ซึ่งจัดขึ้นร่วมกันโดย Amazon Web Services (AWS) และ AI Singapore (AISG) ดึงดูดนักศึกษา 1,300 คนจากสถาบัน อุดมศึกษา ใน 6 ประเทศ ได้แก่ เวียดนาม อินโดนีเซีย มาเลเซีย ฟิลิปปินส์ สิงคโปร์ และไทย
การแข่งขันเริ่มต้นขึ้นในเดือนมกราคม และปิดท้ายด้วยรอบชิงชนะเลิศในเดือนพฤษภาคม ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการประชุมพัฒนานักศึกษา AI (AISDC) AISDC ซึ่งจัดโดย AI Singapore (AISG) ได้รวบรวมผู้นำในอุตสาหกรรมและผู้มีความสามารถหน้าใหม่ในวงการ AI เพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรมและกำหนดอนาคตของเทคโนโลยี ภายในงานได้จัดแสดงการประยุกต์ใช้ AI ในโลกแห่งความเป็นจริง โอกาสทางอาชีพ และความเป็นผู้นำทางความคิด ผ่านการอภิปรายแบบกลุ่ม เวิร์กช็อป และนิทรรศการต่างๆ โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างแรงบันดาลใจและเสริมสร้างศักยภาพให้กับผู้มีความสามารถด้าน AI รุ่นต่อไปในสิงคโปร์และภูมิภาค
คุณคู เซ็งเมง ผู้อำนวยการฝ่ายพัฒนาบุคลากรด้าน AI ประจำ AI Singapore กล่าวว่า “LLM League เกิดขึ้นจากแนวคิดอันโดดเด่นของเหล่านวัตกรผู้กล้าหาญของ AWS ที่ต้องการนำรูปแบบการเรียนรู้ LLM มาประยุกต์ใช้ในรูปแบบเกม และทำให้ทุกคนมีส่วนร่วมและเข้าถึงได้ง่ายขึ้น AI Singapore ภูมิใจที่ได้ร่วมมือกับ AWS เพื่อนำทักษะสำคัญแห่งศตวรรษที่ 21 เหล่านี้มาประยุกต์ใช้ในรูปแบบที่สนุกสนานและเข้าถึงได้ ไม่เพียงแต่ในสิงคโปร์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงทั่วภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ด้วย”
“LLM League แสดงให้เห็นถึงวิสัยทัศน์ของเราอย่างชัดเจนในการทำให้ผู้เรียนจากทุกภูมิหลังสามารถเข้าถึงทักษะดิจิทัลได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งนักศึกษา ดิฉันรู้สึกยินดีเป็นอย่างยิ่งที่ได้เห็นคนรุ่นใหม่ที่มีพรสวรรค์มากมายมารวมตัวกันเพื่อเรียนรู้เทคโนโลยี AI ที่ทันสมัย” เอลซี แทน ผู้จัดการประจำประเทศ ฝ่ายภาครัฐทั่วโลกของ AWS สิงคโปร์ กล่าว
จนถึงปัจจุบัน AWS ได้ฝึกอบรมทักษะด้านคลาวด์ให้กับนักเรียนมากกว่า 31 ล้านคนในกว่า 200 ประเทศและเขตพื้นที่ผ่านโปรแกรมการฝึกอบรมฟรี ซึ่งช่วยเปิดประตูแห่งโอกาสให้กับชุมชนที่ไม่ได้รับบริการเพียงพอ อีกทั้งยังมีส่วนสนับสนุนอย่างแข็งขันในการกำหนดอนาคตของเทคโนโลยี คุณเอลซี แทน กล่าว
เวทีให้นักเรียนได้แสดงความคิดสร้างสรรค์
เมื่อเข้าร่วมการแข่งขัน ผู้เข้าแข่งขันจะได้รับเครดิต Amazon SageMaker JumpStart เพื่อพัฒนาโมเดล Llama 3B ของตน โดยมีเป้าหมายความท้าทายสูงสุด นั่นคือการเอาชนะโมเดลอ้างอิง Llama 70B ซึ่งมีขนาดใหญ่กว่ามากในรูปแบบการประเมินแบบเลือกตอบ
ผ่านเวิร์กช็อปเชิงลึกเกี่ยวกับ Generative AI (Gen AI) ที่นำโดยผู้สอนจาก Gen-C (AWS Gen AI Learning Community) นักเรียนจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับแนวคิดหลักในการพัฒนาโมเดล LLM รวมถึงการจัดการชุดข้อมูล เทคนิคการกระตุ้น และวิธีการประเมิน ตลอดจน AI แบบตัวแทนและ AI ที่มีความรับผิดชอบ
ในเวลาเพียงสามสัปดาห์ พวกเขาได้สร้างโมเดลขึ้นมาได้มากกว่า 5,000 โมเดล ซึ่งถือเป็นการสาธิตที่ชัดเจนถึงประสิทธิภาพของโปรแกรม และเป็นเครื่องพิสูจน์ถึงคุณค่าของทักษะและกลยุทธ์การปรับแต่งอย่างละเอียดในการพัฒนาโมเดล AI แทนที่จะพึ่งพาขนาดเพียงอย่างเดียว
หลังจากผ่านการแข่งขันรอบภูมิภาคและการประเมินภายในหลายครั้ง นักศึกษาที่ได้คะแนนสูงสุดจาก 6 ประเทศได้รับเชิญให้เข้าร่วมการแข่งขันรอบชิงชนะเลิศ Regional LLM League ซึ่งจัดขึ้นที่โรงแรม Equarius ในสิงคโปร์ เมื่อวันที่ 29 พฤษภาคม นักศึกษาแต่ละคนได้รับการประเมินโดยใช้เกณฑ์หลักสองประการ ได้แก่ ความแม่นยำของแบบจำลองผ่านคำถามแบบเลือกตอบ และความสามารถในการปรับแต่งคำแนะนำแบบเรียลไทม์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการตอบของแบบจำลอง คณะกรรมการตัดสินประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญจาก AISG และ AWS พร้อมด้วยคะแนนโหวตจากผู้ชม และที่สำคัญคือจาก AI เอง การประเมินนี้ได้รับการสนับสนุนด้วยระบบการให้คะแนนมาตรฐานที่พัฒนาโดยแบบจำลอง Anthropic Claude 3.5 Sonnet เพื่อให้มั่นใจถึงความยุติธรรม ความครอบคลุม และความเป็นกลางตลอดการแข่งขัน
บลิกซ์ ดี. ฟอร์ยาเซน นักศึกษา วิทยาการ คอมพิวเตอร์จากฟิลิปปินส์ คว้ารางวัลชนะเลิศ บลิกซ์ใช้เทคนิคการกลั่นแบบจำลอง (model distillation) ซึ่งเป็นเทคนิคการฝึกฝนแบบจำลองขนาดเล็กโดยใช้ผลลัพธ์จากแบบจำลอง “ครู” ขนาดใหญ่ ทดลองกับแบบจำลองครูหลายแบบเพื่อสร้างชุดข้อมูลสำหรับฝึกฝนที่มีความแม่นยำสูง ผลที่ได้คือ แบบจำลองของเขามีประสิทธิภาพเหนือกว่าแบบจำลองขนาดใหญ่ในการทดสอบแบบเลือกตอบ
“การประเมินการตอบสนองของแบบจำลองต่อการจัดการข้อมูลและการสร้างอนุมานเป็นประสบการณ์ที่น่าตื่นเต้นและน่าจดจำสำหรับผม” ฟอร์ยาเซนกล่าว “ความท้าทายนี้เผยให้เห็นทั้งศักยภาพและข้อจำกัดของ AI อย่างชัดเจน และยังยืนยันถึงบทบาทที่ไม่อาจทดแทนได้ของมนุษย์ในการควบคุมอคติและจำกัดผลลัพธ์ที่ทำให้เกิดความเข้าใจผิด โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของแอปพลิเคชัน AI ที่ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ”

อันดับที่สองคือ Kim Seokyung จากเวียดนาม ซึ่งเป็นนักศึกษาสาขาวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่เพิ่งได้ลองเรียนหลักสูตร LLM เป็นครั้งแรก ซึ่งพิสูจน์ให้เห็นว่าการเรียนรู้ไม่ใช่เรื่องไกลตัวอีกต่อไป
“ฉันเริ่มต้นจากศูนย์ แต่ภายในไม่กี่สัปดาห์ ฉันก็สามารถสร้างแบบจำลองที่ปรับแต่งให้พร้อมสำหรับการใช้งานจริงได้” เธอกล่าว “มันเป็นประสบการณ์ที่เครียดแต่ก็คุ้มค่าอย่างเหลือเชื่อ และตอนนี้ฉันมั่นใจที่จะนำทักษะนี้ไปประยุกต์ใช้กับกรณีการใช้งานจริงที่กำลังเป็นที่ต้องการเพิ่มขึ้นในหลากหลายอุตสาหกรรม”
การสร้างทักษะส่วนบุคคลเพื่อประโยชน์ของชุมชน
เป้าหมายหลักประการหนึ่งของ Regional LLM League คือการมอบประสบการณ์การเรียนรู้เชิงปฏิบัติในสภาพแวดล้อมโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งเป็นสถานการณ์การพัฒนาโมเดลที่ผู้เข้าแข่งขันจะต้องแก้ไขสถานการณ์จำลองทั้งหมดในสภาพแวดล้อม AI ระดับมืออาชีพ
นอกจากนี้ นักเรียนยังได้รับชุดเครื่องมือ Amazon SageMaker JumpStart เพื่อฝึกอบรมโมเดล ทดสอบการอนุมาน และจำลองการใช้งาน ช่วยให้พวกเขาไม่เพียงแต่พัฒนาและฝึกฝนทักษะทางเทคนิคเท่านั้น แต่ยังได้รับประสบการณ์กับสภาพแวดล้อมการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริงอีกด้วย

ความสำเร็จของการแข่งขันระดับภูมิภาคครั้งแรกนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการปรับขนาดของรูปแบบการพัฒนาทักษะด้านเทคโนโลยีโดยอาศัยชุมชน ในฐานะโครงการริเริ่มของชุมชน AI Spring ภายใต้โครงการ AWS AI Spring Singapore การแข่งขันครั้งนี้ถือเป็นต้นแบบสำหรับการนำการศึกษาด้าน AI ไปใช้อย่างแพร่หลาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภูมิภาคที่มีความเหลื่อมล้ำในระบบการศึกษาและการเข้าถึงการศึกษา รวมถึงในชุมชนที่ด้อยโอกาสหรือขาดการเป็นตัวแทนในหลายภาคส่วน
การบูรณาการการฝึกอบรม Gen AI เข้ากับความท้าทายและเป้าหมายการสร้างผลกระทบต่อชุมชน ทำให้โครงการริเริ่มเช่นนี้ค่อยๆ เชื่อมช่องว่างระหว่างความหลงใหลทางวิชาการกับอาชีพด้าน AI นักศึกษาที่เข้าร่วมโครงการไม่เพียงแต่จะได้รับผลงานจากโครงการจริงและประสบการณ์การทำงานในแบบจำลองขนาดเล็กไปจนถึงขนาดใหญ่เท่านั้น แต่ยังได้รับความมั่นใจในการเข้าร่วมฝึกงาน ทำวิจัย หรือพัฒนาโครงการ AI ของตนเองอีกด้วย
ในขณะที่ Gen AI กลายเป็นเสาหลักเชิงกลยุทธ์ของการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล ความต้องการกลุ่มบุคลากรที่มีความหลากหลายและครอบคลุมจึงมีความสำคัญยิ่งกว่าที่เคย Regional LLM League เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนว่า ด้วยเครื่องมือ การให้คำปรึกษา และโอกาสที่เหมาะสม ทุกคนสามารถมีส่วนร่วมเชิงบวกต่ออนาคตของการพัฒนา AI ได้
ที่มา: https://nhandan.vn/giai-dau-aws-regional-llm-league-dao-tao-tai-nang-tri-tue-nhan-tao-the-he-moi-post893496.html
การแสดงความคิดเห็น (0)