AI Dayは今年で5年連続の開催となり、世界とベトナムにおけるAI分野における主要な年次科学会議となっています。また、このイベントでは、AI Vietnamの興味深いプロジェクト「PhoGPT」が初めて一般公開されました。
AI Day 2023にテクノロジー専門家が参加
AI Day は、ベトナム科学技術省および国立イノベーションセンター (NIC) の支援を受けて、VinAI 人工知能研究応用会社 (Vingroup 傘下) と New Turning Institute が共催する年次イベントです。
このイベントには、 計画投資省のトラン・ズイ・ドン副大臣と、世界中の人工知能分野の第一線で活躍する教授や科学者を含む30名以上の専門家、国内外の技術、生産、製造分野の100名以上の企業代表者と1,500名のゲストが出席した。
さらに、このイベントには、Intel、AWS、Elsa Speak、Do Ventures、AMD、Lenovo、Trusting Social、Google、VinFuture Prize、New World Saigon Hotel、NIC、Sovico Group、Vietjet Air、Vietsuccess、VietAI、The Global Cityなどの主要なパートナーも参加しました。
12月5日と6日の2日間、The Global Cityで開催されるAI Day 2023では、「大規模言語モデル(LLM)の未来」、「人工知能の未来ビジョンの再構築」、「生成型人工知能(GenAI)の世界的な影響」、「東南アジア経済におけるGenAIの可能性」など、多くの分野に大きな影響を与える4つの主要なディスカッションセッションが行われます。特に、生成型人工知能(GenAI)は、その実用性と機能性から注目を集めており、注目度の高いトピックです。さらに、参加者はVinAIやスポンサーのブースでAI技術の機能や製品を体験する機会も得られます。
同イベントで、VinAIのゼネラルディレクターであるブイ・ハイ・フン博士は次のように述べました。「AIデー2023は、VinAIが過去5年間で共催した人工知能デーの中で最大規模となり、AI分野の世界最高の頭脳が集まりました。今年は、VinAIとニューターニング研究所が共同で、ベトナムの知性と将来の進歩を繋ぐ架け橋となることが期待されるGenAIに焦点を当てたAIデー2023を開催しました。これは、毎年人工知能デーが掲げる最大の使命であり目標でもあります。ベトナムのAIコミュニティをさらに発展させ、世界に広げていくことを目指しています。」
VinAIはイベントで多くの人工知能ソリューションを実演しました
同イベントに出席した計画投資省のチャン・ズイ・ドン副大臣は、「AIはベトナムが力強く発展し、世界レベルにすぐに追いつく可能性を秘めた分野の一つになるという確信が深まりました。計画投資省は、特にAIコミュニティ、そして科学技術コミュニティ全体を常に支援し、寄り添い、包括的でダイナミックなイノベーションエコシステムを構築し、国全体の発展に貢献していきます」と強調しました。
AI Day 2023において、VinAI社はベトナム語に特化した大規模言語モデル「PhoGPT」に関するオープンソース研究プロジェクトを初めて公式発表しました。このプロジェクトの目標は、ベトナム語およびベトナム文化向けにChatGPTと同様のモデルを開発することです。PhoGPTは、前世代の言語技術よりも優れたベトナム語の文体を理解し、書き込む能力を備えています。また、このモデルはベトナム語のデータセットを用いてゼロから学習されており、世界中のどのモデルとも独立しているため、ベトナムの高度なコア技術を確実に習得できます。
「PhoGPT」は、MetaのLlamaやMistralといった世界的に大規模なオープンソース言語モデルの潮流に沿い、OpenAIのChatGPTに対抗するために開発されたオープンソースプロジェクトです。PhoGPT-7B5-Instruct版とクローズドソースのChatGPT(GPT-3.5-turbo)およびその他のオープンソースモデルを比較すると、PhoGPTはほとんどの評価カテゴリでChatGPTに次ぐ2位にランクされています。PhoGPT開発チームはモデルの改良を継続しており、プロジェクトを他の言語、特に東南アジア地域に拡大していく予定です。
Precedence Researchによると、AIハードウェアへの支出は急速に増加しており、2021年の430億米ドルから2030年には2,480億米ドルに達すると予測されています。この数字はメーカーにとって頭痛の種となっています。VinAIはこの影響を認識し、AIアルゴリズムの最適化に注力し、無駄を最小限に抑えています。AIモデルの最適化により、VinAIは精度を維持しながらハードウェア効率を向上させるAIモデルを設計できるため、顧客のハードウェア投資コストとクラウドコンピューティングの運用コストを大幅に削減できます。
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