DECENTRATHON 6.0: UALIKHANOV UNIVERSITY СТУДЕНТТЕРІ ӨҢІРЛІК ЖЕҢІМПАЗ АТАНДЫ
30–31 қазанда өткен республикалық Decentrathon 6.0 хакатонында Ualikhanov University студенттері Ақмола облысы бойынша екі бағытта жеңімпаз атанды.
Еліміздің 19 қаласында бір мезгілде өткен ауқымды хакатон 18 өңірдің командаларын біріктірді. Іс-шараны ҚР Жасанды интеллект және цифрлық даму министрлігінің қолдауымен Astana Hub және Blockchain & AI Technology Center (BAITC) ұйымдастырды. Қатысушылар Grand Mobile және Soup ұсынған үш кейс аясында нақты міндеттерді орындауға бағытталған жобалар әзірледі.
AI Association командасының мүшелері Мовсар Бузуртанов пен Даниял Нурланов Grand Mobile ойынының қолдау қызметіне арналған Grand Support Copilot интеллектуалды көмекшісін ұсынды. Жоба ойыншылардың өтініштерін жүйелеуге және операторлардың жауап дайындау үдерісін автоматтандыруға арналған.
Жүйе келіп түскен шағымдарды талдап, олардың санаты мен шұғылдық деңгейін анықтайды, ойын ережелерінің тиісті тармақтарын табады және пайдаланушының тілінде жауап нұсқасын әзірлейді. Оператор бірыңғай интерфейс арқылы өтініштердің мән-жайын нақтылап, қайталанған шағымдарды өңдей алады және күрделі жағдайларды бейінді мамандарға жолдайды. Хакатонның үшінші кейсі аясында жобаны әзірлеу және деректерді талдау барысында берілген деректер жиынтығындағы 68 572 шағым өңделді. Бұл Grand Support Copilot қолдау қызметінің жұмыс тиімділігін арттыруға мүмкіндік береді.
Alarm Team командасының мүшелері Тамирлан Куандыков пен Давид Шагинян және Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар кафедрасының сеньор-лекторы Юлия Куштан AI Engineering бағыты бойынша жеңімпаз атанды. Команда жасанды интеллект моделінің сапасын сақтай отырып, оны қосымша оқытуға жұмсалатын уақыт пен компьютер ресурстарын азайтуға арналған жобасын ұсынды.
Атап айтқанда, Soup командасы үлкен тілдік модельдерді (LLM) қосымша оқытуға арналған командалық жол интерфейсін (CLI) әзірлейді. Бұл құралда оқыту параметрлері YAML конфигурациялық файлында көрсетіледі.
Тапсырмаға сәйкес Alarm Team Kaggle платформасының бұлттық есептеу ресурстарын пайдаланып, Qwen2.5-1.5B тілдік моделін қосымша оқыту үдерісін оңтайландырумен айналысты. Негізгі талап – модельдің бастапқы сапасын сақтай отырып, оқыту уақытын қысқарту және бейнежадты тұтынуды азайту. Команда ұсынған шешім графикалық процессорлардың шектеулі ресурстарын тиімді пайдалануға бағытталды.
Аталған жобалар жасанды интеллектіні нақты міндеттерді шешуге қолдануға негізделген. Білім алушылар жарыс барысында деректерді талдап, тапсырыс берушілердің талаптарына сай нақты шешімдер ұсынып, алған білімдерін тәжірибеде қолданды.
Мемлекет басшысы Қасым-Жомарт Тоқаев жариялаған Цифрландыру және жасанды интеллект жылында мұндай тәжірибенің маңызы зор. Жастардың технологияны меңгеріп қана қоймай, оның көмегімен күнделікті жұмыста кездесетін мәселелерге шешім ұсынуы олардың кәсіби қалыптасуына ықпал етеді.
Жеңімпаздарды құттықтаймыз! Алдағы уақытта да тың жобаларымен танылып, кәсіби табыстарға жете беруге тілектеспіз!