Տեսանյութեր
Լուսանկարներ
Հայաստանում 5-րդ տարին անընդմեջ անցկացվեց «Դատաֆեստ» միջազգային համաժողովը
Սեպտեմբերի 6-ից 7-ը արհեստական բանականության, մեքենայական ուսուցման ու տվյալների մասին տարբեր քննարկումներ էին ծավալվում Վուդս կենտրոնում. 5-րդ տարին անընդմեջ Երևանում կազմակերպվել էր «Դատաֆեստ» միջազգային համաժողովը։ 30 բանախոս կար աշխարհի 8 երկրից, նրանց մի մասը առաջին անգամ էր Հայաստանում։ Google-ից, Meta-ից, Nvidia-ից, Amazon Web Services-ից ու առաջատար այլ ընկերություններից մասնագետները եկել էին, որ պատմեն իրենց փորձի, հետազոտությունների մասին, խոսեն իրենց գրանցած հաջողություններից ու դժվարություններից։
«Դատաֆեստ 2024»-ի բանախոսությունների մեծ մասն այս տարի ինչ-որ կերպ առնչվում էր լեզվական մեծ մոդելներին (large language models). ChatGPT-ի նման մոդելներն այսօր կիրառվում են տարբեր ոլորտներում, հետաքրքրությունն էլ մեծ է։
«Դատաֆեստ»-ի համակազմակերպիչ Անդրանիկ Խաչատրյանն ասում է՝ համաժողովի պատմության 5 տարիներին շատ թեմաներ ժամանակի ընթացքում դուրս են մղվել՝ պայմանավորված ոլորտում անընդհատ տեղի ունեցող փոփոխություններով։
«Եթե համեմատենք նախորդ տարիների թեմաները, ոլորտի փոփոխությունների մասին պատկերացում կկազմենք, կտեսնենք, թե որ ուղղություններն են սկսել արագ զարգանալ։ 5 տարի առաջ խոսում էինք թեմաներից, որոնց մասին այսօր չեն խոսում»,- ասում է Խաչատրյանը։
Անդրանիկ Խաչատրյանը բացատրում է՝ մի քանի տարի առաջ մեծ հետաքրքրություն վայելող ուղղություններում հիմա լավ աշխատող ու ստանդարտ լուծումներ կան, որոնք միշտ օգտագործվում են, նոր հետազոտություններ անելու կամ նոր մոդելներ մշակելու անհրաժեշտություն էլ չի առաջանում։ Փոխարենը հետազոտողներին այլ ուղղություններ են սկսում հետաքրքրել, ըստ դրա ձևավորվում է նաև «Դատաֆեստ»-ի օրակարգը։
«Թեմաներն ընտրելիս առաջնորդվում ենք արդիականությամբ։ Այս պահին լեզվական մեծ մոդելներն են շատ արագ զարգանում, դրանց վերաբերյալ նաև ամենաշատ հետազոտություններ են արվում»,- ընդգծում է Խաչատրյանը։
2024-ի թիրախային թեմաներից էր նաև արհեստական բանականության միջոցով մոլեկուլների մոդելավորումը։ Google DeepMind-ի հետազոտող ինժեներ Ավգուստին Զիդեկը նշում է՝ ֆիզիկայում հաշվարկներ անելիս օգնում է մաթեմատիկան, բայց կենսամոլեկուլային փոխազդեցությունների ճշգրիտ կառուցվածքի կանխատեսման ոլորտում մաթեմատիկան անկարող է, ու այստեղ է, որ օգնության կարող է հասնել արհեստական բանականությունը։
Լուսանկարը՝ DataFest Yerevan ֆեյսբուքյան էջից
Մեկնաբանել