2023年11月6日、Zalo AI Challenge 2023は、AIの3つの異なる分野に対応する3つのトピックを正式に発表しました。具体的には、自然言語処理 (NLP) 分野の「初等数学の解答」トピックにおいて、チームはベトナムの教育プログラム基準に従って初等数学の問題を解決する AI モデルを構築する必要がありました。
画像セクションの「広告バナー生成」トピックでは、 AI が指定された説明情報に基づいて広告バナーを自動的にデザインします。
バックグラウンドミュージック生成問題 - オーディオ分野では、AI モデルはメロディー、楽器、音楽ジャンルなどの要件に基づいてバックグラウンドミュージックを「生成」する必要があります。上記 3 つの問題の入力要件はすべてテキスト形式で表現されます。
今年のコンテストの問題 3 つはすべて、世界中で注目を集めているテクノロジーの波である生成 AI トレンドの一部です。科学者たちは、生成型 AI によって、人工知能が人間と同じように独自にコンテンツを生成できるようになると期待しています。
これは AI の画期的な発展であり、従来のデータ分析と分類の AI モデルから、将来の人間の生活を効果的にサポートするためのコンテンツ作成 AI への移行を示しています。
生成型 AI はベトナムだけでなく世界でもかなり新しい AI トレンドであるため、今年のトピックは以前よりも難しいと考えられています。
Zalo AI の研究開発責任者である Chau Thanh Duc 博士によると、毎年、すぐに独自のソリューションの構築を開始できる候補者も高い結果を得る可能性が高いそうです。今年、チームは研究とトレーニング機器の両方に投資する必要があります。
「チームは適切なモデルを調査・研究し、ソリューションを構築する必要があります。生成AIでは、マシンのトレーニングにも一定の要件が求められるため、既存の状況に適した独自の方向性を決定する必要がある」とチャウ・タン・ドゥック博士はさらに説明した。
さらに、それぞれの問題自体にも、競合するチームにとって独自の課題があります。初等数学の問題を解く場合、初等数学を解くには、AI モデルは理解して回答するだけでなく、推論して問題を解決する能力も備えている必要があります。
広告バナー生成問題では、AI モデルが画像の作成を競います。創造性に限界がなく、人間にとっても評価が容易ではない難しいタスクです。
同様に、「Background Music Generation」という曲では、音全般、特に音楽は、人間が感じることはできるが、見ることも触れることもできないものであると表現されています。したがって、モデルを最適化する方法は、このトピックを選択するチームにとって「頭を悩ませる」問題になります。
Zalo AI は、今年のコンテストの主なテーマとして Generative AI を選択し、最大 15,000 米ドルの賞金と質の高いトレーニング データセットを提供することで、学生や小規模な研究グループが必要なリソースにアクセスし、Generative AI モデルの開発に対するモチベーションが高まることを期待しています。
そこから、大きな可能性を秘めた大企業に限らず、AIコミュニティ全体でこのトレンドを推進することで、ベトナムが世界の生成AI技術の波に追いつく機会が増えることになります。
コンテスト主催者は、これについて、より多くの個人や組織がAIの研究開発に参加すればするほど、将来的にはより完全なAIモデルが期待できる理由が増えると述べた。
「競争に勝つことよりも、困難や課題に満ちた AI を作るという旅を粘り強く続けるために自分自身を克服することの方が重要です。 Zalo AI チャレンジでは、この旅を追求している人々に刺激を与え、刺激を与えたいと考えています。今後の研究が、私たちが今後も継続し、より良い成果を出すための刺激となると信じている」とドゥック氏は付け加えた。
さらに、ベトナムの AI 産業の発展を促進するには、コミュニティの関与と学習も同様に重要です。研究グループは結果を共有することで競争力を生み出し、他のグループのモデルを改善できると同時に、お互いの経験を学び、継承することができます。
そのため、Zalo AI Challenge は Kaggle 形式を選択し、6 回の開催を通じて同じ形式を維持しました。競技中、競技チームはリーダーボードランキングでモデルの結果を継続的に更新し、お互いのトレーニングプロセスをリアルタイムで直接監視することができます。
同時に、コンテストの終了後も、Zalo AI は、Zalo AI Summit の枠組み内またはベトナムの技術フォーラムで、チームが AI コミュニティとソリューションを共有することを常に奨励しています。
Zalo AI は、競技チームや AI コミュニティ全体が後で研究を継続できるように、競技のトレーニング データも提供します。データセットの準備も、AI の人々が質の高いデータセットを入手できるように支援することを目的とした入念なプロセスです。
今年、Zalo AI のデータセットは学術基準に重点を置き、科学研究への利用を目指しています。
出場者は、Zalo AIの上級スタッフに加え、北陸先端科学技術大学院大学（JAIST）解釈可能AI研究センター長のNguyen Le Minh教授、英国ウォーリック大学コンピュータサイエンス学部副学部長兼研究ディレクターのTran Thanh Long准教授、ホーチミン市情報技術大学コンピュータサイエンス学部長のNgo Duc Thanh博士など、一流のAI専門家からもアドバイスを受けました。
コンテストは2023年11月6日に正式に開始され、トレーニングデータセットの提出期限は2023年12月1日に終了します。この期間中、チームの結果はリーダーボードで公開されます。その後、チームのモデルは最初のトレーニング データとは異なるデータセットでテストされ、このデータセットのモデル結果に基づいて競技の最終結果が計算されます。優勝チームは、Zalo AI Summit 2023 でソリューションを共有します。
[広告2]
ソース
コメント (0)