Zalo розробляє модель штучного інтелекту, якою володіють та керують в'єтнамці.

(Газета Dan Tri) - Zalo, в'єтнамське підприємство, яке зосереджується на технологічному розвитку та успішно розробило вітчизняну модель штучного інтелекту. Це робить В'єтнам однією з небагатьох країн Південно-Східної Азії, яка має модель штучного інтелекту, навчену з нуля.

Глобальний інтерес до штучного інтелекту зростає, причому найбільша увага зосереджена на країнах, які мають провідні моделі штучного інтелекту, таких як США та Китай. Південно-Східна Азія – один з найважливіших економічних регіонів світу – поступово стає новою гарячою точкою розвитку штучного інтелекту зі значним прогресом, який може привернути увагу політиків, інвесторів та експертів з технологій у всьому світі.

В'єтнам розробив власну модель внутрішнього штучного інтелекту, одну з небагатьох моделей штучного інтелекту, розроблених з нуля в Південно-Східній Азії сьогодні (Фото: Zalo).

У В'єтнамі партія та уряд також рішуче налаштовані формувати та сприяти ері технологічного розвитку країни, що продемонстровано в Резолюції 57-NQ/TW про прориви в науці , технологіях, інноваціях та національній цифровій трансформації. Ця орієнтація створила потужний стимул для вітчизняних технологічних підприємств інвестувати та використовувати потенціал передових світових технологій.

Наразі В'єтнам став однією з небагатьох країн Південно-Східної Азії, яка має вітчизняну модель великої мови (LLM). Зокрема, з 2023 року Zalo успішно навчає та запускає модель LLM, орієнтовану на в'єтнамську мову, досліджену та повністю розроблену командою в'єтнамських інженерів.

Оберіть тренування з нуля, і результати вас вразять.

Наразі моделі штучного інтелекту використовують два методи навчання: моделювання з точною настройкою, яке оптимізує попередньо навчені LLM для створення нових LLM для конкретних цілей; та моделювання з нуля, процес побудови абсолютно нових моделей, від ініціалізації параметрів та рішень щодо архітектури моделі до навчання алгоритмів на заданому наборі даних.

Серед них багато підприємств обирають методи точного налаштування завдяки їхнім перевагам, таким як простота впровадження, економія ресурсів та потенціал для кращих результатів. Особливо в контексті В'єтнаму, де навчальне обладнання та дані обмежені, методи точного налаштування є найкращим рішенням.

Однак Зало вирішив навчатися з нуля. Завдяки цьому методу весь процес і модель навчання повністю належать і контролюються в'єтнамцями. В результаті В'єтнам став однією з небагатьох країн Південно-Східної Азії, яка має розроблену власними силами модель вивчення великої мови (LLM).

На момент запуску у 2023 році перша великомасштабна мовна модель Zalo з 7 мільярдами параметрів, зосереджена на в'єтнамській мові, досягла 150% своїх можливостей порівняно з GPT3.5 OpenAI на в'єтнамському стандарті оцінки компетенцій LLM VMLU. Час навчання зайняв лише 6 місяців, що значно менше, ніж початкова оцінка в 18 місяців. Такий швидкий процес навчання здивував навіть команду розробників Zalo.

Модель LLM від Zalo посіла 3-тє місце в конкурсі Kahoot після свого першого запуску в 2023 році (Фото: Zalo).

У 2024 році модель Zalo з 13 мільярдами параметрів перевершила провідні світові компанії, забезпечивши собі друге місце серед в'єтнамських моделей LLM для навчання початкового рівня у рейтингу VMLU щодо володіння LLM у В'єтнамі.

Результати показують, що рівень підготовки В'єтнаму у сфері великомасштабного моделювання мови порівнянний зі світовими стандартами розробки власної моделі штучного інтелекту, особливо враховуючи початкові труднощі в її розробці.

Зусилля в'єтнамського народу щодо розробки моделей штучного інтелекту.

За словами представника Zalo, навчання за програмою LLM вимагає трьох основних елементів: навчального обладнання, даних та технічної експертизи. Раніше В'єтнам стикався зі значними обмеженнями в усіх трьох сферах. Зокрема, хоча великі світові компанії мали тисячі новітніх високопродуктивних графічних процесорів від Nvidia, в'єтнамські інженери не мали необхідної серверної інфраструктури. Водночас, в'єтнамці мали менший пул даних порівняно з англійськими чи китайськими. Крім того, людські ресурси та досвід В'єтнаму в навчанні LLM також були обмеженими порівняно з розвиненими країнами.

Команда Zalo на той час мала досліджувати та експериментувати з невеликими споживчими графічними процесорами, щоб швидко отримати знання та навчальні можливості для LLM, готові до використання, щойно стане доступною великомасштабна обчислювальна інфраструктура.

Чіпи для навчання ШІ є дефіцитними, тому, хоча Zalo замовила 8 серверів Nvidia DGX H100, вони не можуть отримати всі пристрої одночасно та повинні чекати на поставки від виробника партіями. Тому оптимізація незавершеної обчислювальної інфраструктури для використання часу навчання також є проблемою, яку має вирішити команда Zalo.

Водночас інвестиції здійснюються у розробку високоякісних навчальних даних, щоб компенсувати дефіцит джерел даних в'єтнамською мовою.

«Незважаючи на значні труднощі порівняно з більшими світовими компаніями, Zalo вирішила вийти на ринок з метою успішної розробки власної моделі штучного інтелекту у В'єтнамі. Ми проконсультувалися з дослідниками та інженерами провідних дослідницьких установ світу, щоб розробити відповідну стратегію».

«Досягнуті успіхи мотивують інженерів Zalo продовжувати оптимізувати модель, щоб вона була більшою за кількістю та кращою за якістю. Водночас ми використовуємо її застосування для створення більшої кількості продуктів штучного інтелекту світового класу для в'єтнамських користувачів», – поділився доктор Нгуєн Труонг Сон, директор з науки Zalo AI.

Zalo замовила сервер DGX H100 у Nvidia (Фото: Zalo).

Завдяки гнучкій адаптації на складних ранніх етапах розвитку, Zalo поступово досягла етапів успіху, просуваючись до оволодіння глобальними технологіями штучного інтелекту, як це відбувається сьогодні.

Наразі модель штучного інтелекту Zalo не лише успішно використовується в дослідженнях та навчанні, але й застосовується, сприяючи доступу до передових нових технологій та використанню їх цінності для в'єтнамського народу.

Раніше цього року Zalo запустила Kiki Info, комплексний помічник із питань та відповідей, що працює як офіційний обліковий запис (OA) на платформі обміну повідомленнями Zalo. Помічник підтримує питання та відповіді на різні теми, пов’язані з життям, створенням контенту та розвагами. Згідно зі статистикою Zalo, Kiki Info мав 1 мільйон користувачів, які отримали доступ до свого облікового запису OA на Zalo менш ніж за два місяці.

Модель LLM Зало була застосована для розробки Kiki Info Assistant (Фото: Zalo).

Ще одним застосуванням моделі LLM від Zalo є вітальні листівки зі штучним інтелектом, кількість створених та надісланих листівок також досягла 15 мільйонів лише за два місяці. Цей додаток привернув значну увагу користувачів Zalo завдяки можливості надсилати привітання родині та друзям з важливих подій.

Наразі Zalo продовжує розширюватися та розробляти додатки на основі своєї великої мовної моделі, обіцяючи принести багато корисних переваг вітчизняним користувачам.

Джерело: https://dantri.com.vn/cong-nghe/zalo-phat-develop-ai-do-nguoi-viet-lam-chu-20250616161352610.htm