सॅन फ्रान्सिस्कोमध्ये (San Francisco) LlamaCon Hackathon स्पर्धा उत्साहात पार पडली. ही स्पर्धा जागतिक स्तरावरील डेव्हलपर्ससाठी (developers) एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) महोत्सव होता. या कार्यक्रमासाठी 600 हून अधिक जणांनी नोंदणी (registration) केली होती, ज्यापैकी 238 प्रतिभावान डेव्हलपर्स आणि नवोन्मेषी (innovators) एकत्र आले आणि त्यांनी दिवसभर प्रोजेक्ट्स (projects) तयार केले. या स्पर्धकांसमोर 24 तासांत Llama API, Llama 4 Scout किंवा Llama 4 Maverick (किंवा या अत्याधुनिक (cutting-edge) साधनांचे कोणतेही मिश्रण) वापरून एक प्रात्यक्षिक करण्यायोग्य (demonstrable) प्रोजेक्ट तयार करण्याचे आव्हान होते.
या स्पर्धेत एकूण $35,000 (USD) पर्यंतची रोख बक्षिसे (cash prizes) होती, ज्यात प्रथम, द्वितीय आणि तृतीय क्रमांकाच्या विजेत्यांचा तसेच Llama API चा सर्वोत्तम वापर करणाऱ्या स्पर्धकाचा समावेश होता. Meta आणि प्रायोजक भागीदारांच्या (sponsors partners) ज्युरींनी (jury) सादर केलेल्या 44 प्रोजेक्ट्सचे बारकाईने मूल्यांकन (evaluate) केले.
आम्ही आमचे भागीदार Groq, Crew AI, Tavus, Lambda, Nebius आणि SambaNova यांचे मनःपूर्वक आभार मानतो, ज्यांनी संपूर्ण Hackathon दरम्यान मोलाचे सहकार्य (valuable support) केले. प्रत्येक प्रायोजकाने क्रेडिट वापरण्यासाठी (credit use) सुविधा, तज्ञ वक्त्यांचे (expert speaker) कार्यशाळेतील मार्गदर्शन, प्रत्यक्ष प्रश्नोत्तरे (live Q&A) सत्र, आणि Discord वर दूरस्थ (remote) सहाय्य (support) प्रदान केले.
विजेत्यांची यादी
दोन फेऱ्यांच्या (round) மதிப்பீनांतर (assessment), आम्ही सादर केलेल्या 44 प्रोजेक्ट्समधून (projects) सर्वोत्तम सहा निवडले, ज्यातून प्रथम, द्वितीय, तृतीय क्रमांक आणि Llama API चा सर्वोत्तम वापर कोणी केला हे ठरवण्यात आले.
OrgLens – प्रथम क्रमांक
OrgLens ने AI (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) समर्थित तज्ञ जुळवणी प्रणाली (expert matching system) तयार केली आहे, जी तुम्हाला संस्थेतील योग्य व्यावसायिकांशी (professional) जोडते. Jira कार्ये (tasks), GitHub कोड (code) आणि समस्या (issues), अंतर्गत कागदपत्रे (internal document) आणि resume (बायोडाटा) यांसारख्या विविध स्त्रोतांकडून डेटाचे विश्लेषण (analyze) करून, OrgLens प्रत्येक योगदात्यासाठी (contributor) विस्तृत ज्ञान आकृती (knowledge graph) आणि तपशीलवार प्रोफाइल (detailed profile) तयार करते. हे तुम्हाला प्रगत AI समर्थित शोध कार्य (search function) वापरून तज्ञांचा शोध घेण्यास सक्षम करते, आणि संपर्क करण्यापूर्वी प्रश्न विचारण्यासाठी व्यक्तीच्या डिजिटल जुळ्यांशी (digital twins) संवाद (interact) साधण्याची संधी देते. याची कार्यक्षमता (functionality) दर्शवण्यासाठी, React, Tailwind आणि Django वापरून एक प्रात्यक्षिक वेब ऍप्लिकेशन (web application) तयार केले आहे, जे डेटा प्रक्रिया (data process) आणि संचयनासाठी (storage) GitHub API आणि Llama API चा उपयोग करते. OrgLens तज्ञ जुळवणी सुलभ करते, ज्यामुळे कामासाठी योग्य व्यक्ती शोधणे अधिक सोपे होते.
OrgLens च्या नवोपक्रमाची (innovation) सखोल माहिती घ्या. हे केवळ एक तज्ञ जुळवणी प्रणाली नाही, तर संस्थेमध्ये अंतर्गत ज्ञान (internal knowledge) सामायिकरण (sharing) आणि सहकार्याला (collaboration) गती देणारे एक साधन आहे. हे कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या (artificial intelligence) सामर्थ्याचा उपयोग करून माहितीमधील अडथळे (information silos) दूर करते आणि संस्थेच्या विविध भागांमध्ये लपलेल्या तज्ञांना एकत्र आणते. कल्पना करा, जेव्हा तुम्ही एखाद्या कठीण प्रोजेक्टवर (project) काम करत असाल आणि तुम्हाला अडचणी येतात, तेव्हा तुम्हाला अंतर्गत ईमेल (internal email) आणि कागदपत्रांमध्ये (document) माहिती शोधण्याची गरज नाही. त्याऐवजी, OrgLens च्या मदतीने तुम्ही संबंधित अनुभव (experience) आणि कौशल्ये (skills) असलेल्या सहकाऱ्याला (colleague) शोधू शकता आणि त्यांच्या “डिजिटल जुळ्यांशी” (digital twin) प्राथमिक (preliminary) संवाद साधू शकता. यामुळे कामाची गती (speed) आणि समस्या (problem) सोडवण्याची क्षमता (ability) वाढते. OrgLens चा मुख्य फायदा (advantage) डेटाचे (data) सखोल विश्लेषण (deep analysis) करण्याची क्षमता आहे. हे केवळ Jira, GitHub सारख्या प्लॅटफॉर्मवरून (platform) डेटा (data) गोळा करत नाही, तर अंतर्गत कागदपत्रे (internal document) आणि resume (बायोडाटा) चे विश्लेषण करून एक विस्तृत ज्ञान आकृती (knowledge graph) तयार करते. या ज्ञान आकृतीमध्ये (knowledge graph) कर्मचाऱ्यांची (employee) कौशल्ये आणि अनुभव (experience) तसेच त्यांनी वेगवेगळ्या प्रोजेक्ट्समध्ये (projects) केलेले योगदान (contribution) आणि संवाद (interaction) यांचा समावेश असतो. या आकृतीच्या (graph) मदतीने OrgLens विशिष्ट कामासाठी (specific task) सर्वात योग्य तज्ञांची (expert) निवड करते आणि त्यांना मदत (help) हवी असलेल्या व्यक्तींना शिफारस (recommend) करते. याव्यतिरिक्त (Additionally), OrgLens वापरकर्त्याच्या अनुभवावर (user experience) लक्ष केंद्रित करते. हे एक सोपे Web interface (वेब इंटरफेस) प्रदान करते, ज्यामुळे वापरकर्ते (user) कीवर्ड (keyword) शोधू शकतात किंवा योग्य तज्ञ शोधण्यासाठी प्रगत फिल्टर (advanced filter) वापरू शकतात. इतकेच नाही, तर “डिजिटल ट्विन” (digital twin) वैशिष्ट्य वापरकर्त्यांना (user) प्राथमिक (preliminary) प्रश्न (question) विचारण्याची आणि त्वरित (quick) उत्तरे (answer) मिळवण्याची संधी देते, ज्यामुळे तज्ञांचा (expert) आणि मदत (help) शोधणाऱ्या दोघांचाही वेळ (time) वाचतो. OrgLens ने तज्ञ जुळवणी प्रक्रियेत (expert matching process) कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा (artificial intelligence) उपयोग करून कंपन्यांच्या (companies) अंतर्गत (internal) प्रतिभासंसाधनांचे (talent resources) व्यवस्थापन (management) आणि उपयोग (utilize) करण्याच्या पद्धतीत क्रांती घडवण्याची क्षमता (potential) आहे, ज्यामुळे सुधारित (improved) सहयोग (collaboration), नवोपक्रम (innovation) आणि एकूणच कार्यक्षमतेत (performance) वाढ होते.
OrgLens च्या यशाचे रहस्य (success secret) हे आहे की त्याने कंपन्यांमध्ये (companies) सामान्यपणे आढळणारी ज्ञान व्यवस्थापनाची (knowledge management) समस्या (problem) सोडवली आहे. बऱ्याच कंपन्यांना कर्मचाऱ्यांची (employee) विखुरलेली कौशल्ये (skills) आणि माहिती मिळवण्यातील अडचणी (difficulties) यांचा सामना करावा लागतो, ज्यामुळे संसाधनांचा (resource) अपव्यय होतो. OrgLens ने तज्ञ जुळवणी प्रक्रिया (expert matching process) स्वयंचलित (automatic) करून ही समस्या (problem) प्रभावीपणे (effectively) सोडवली आहे आणि कंपन्यांना (companies) खालील महत्त्वपूर्ण (important) फायदे (benefits) मिळवून दिले आहेत:
- उत्पादकता वाढवते (Increases productivity): कर्मचारी (employee) आवश्यक (necessary) मदत (help) लवकर (quickly) शोधू शकतात, ज्यामुळे प्रोजेक्टची गती वाढते.
- नवकल्पना (innovation) वाढवते: वेगवेगळ्या क्षेत्रातील तज्ञांना (expert) एकत्र आणून नवीन कल्पना (new idea) आणि उपायांना (solution) प्रोत्साहन (encourage) देते.
- संसाधनांचा (resource) योग्य (proper) वापर (use) करते: कामाची पुनरावृत्ती (repetition) आणि संसाधनांचा (resource) अपव्यय (waste) टाळते, ज्यामुळे एकूण कार्यक्षमता (efficiency) सुधारते.
- कर्मचाऱ्यांचा (employee) सहभाग (engagement) वाढवते: कर्मचाऱ्यांना (employee) त्यांचे ज्ञान (knowledge) आणि अनुभव (experience) सामायिक (share) करणे सोपे करते, ज्यामुळे त्यांचा सहभाग (engagement) आणि संस्थेशी (organization) असणारी बांधिलकी (commitment) वाढते.
Compliance Wizards – द्वितीय क्रमांक
Compliance Wizards ने AI (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) समर्थित व्यवहार विश्लेषक (transaction analyzer) तयार केले आहे, जे फ्रॉड ओळखण्यासाठी (detect fraud) आणि कस्टम रिस्क असेसमेंट अल्गोरिदम (custom risk assessment algorithm) नुसार युजर्सना (users) अलर्ट (alert) पाठवते. वापरकर्त्यांना (users) रिपोर्ट (report) करण्यासाठी किंवा व्यवहार (transaction) कन्फर्म (confirm) करण्यासाठी ईमेल नोटिफिकेशन (email notification) पाठवले जाते. त्यानंतर, वापरकर्ते (users) AI (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) व्हॉइस असिस्टंटशी (voice assistant) बोलून रिपोर्ट (report) करू शकतात किंवा कन्फर्मेशन (confirmation) देऊ शकतात. Llama API च्या मल्टीमॉडल (multimodal) चा वापर करून, फ्रॉड मूल्यांकक (fraud evaluator) क्लायंटची (client) माहिती (information) अपलोड (upload) करू शकतात आणि त्यांच्या क्लायंट्सबद्दल (clients) संबंधित बातम्या (related news) शोधू शकतात, ज्यामुळे क्लायंट (client) कोणत्याही गुन्हेगारी (criminal activity) कार्यात (activity) सामील आहे की नाही हे ठरण्यास मदत (help) होते.
नियामक (regulatory) संस्थेने (organization) एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (artificial intelligence) समर्थित व्यवहार विश्लेषक (transaction analyzer) तयार केला आहे, ज्याचा उद्देश संशयास्पद (suspicious) व्यवहार (transaction) ओळखणे आणि क्लिष्ट (complex) जोखीम मूल्यांकन एल्गोरिदम (risk assessment algorithm) वापरून वापरकर्त्यांना (user) सतर्क (alert) करणे आहे. हे सिस्टम (system) वापरकर्त्यांना (user) ईमेल सूचना (email notification) पाठवून कार्य करते, ज्यामुळे विशिष्ट व्यवहारांचे (transaction) पुनरावलोकन (review) आणि पुष्टीकरण (confirmation) करण्यास सांगितले जाते. त्यानंतर, वापरकर्ते (users) एआय (AI) द्वारे संचालित (powered) व्हॉइस असिस्टंटशी (voice assistant) संवाद (interact) साधू शकतात, जेणेकरून व्यवहार (transaction) नोंदवता (report) येतील किंवा त्यांची कायदेशीरता (legitimacy) तपासता (confirm) येईल. Llama API च्या मल्टीमॉडल (multimodal) क्षमतेचा (capability) फायदा (advantage) घेऊन, फसवणूक (fraud) करणारे मूल्यांकनकर्ते (evaluators) क्लायंटची (client) माहिती (information) अपलोड (upload) करू शकतात आणि त्यांच्या क्लायंटशी (client) संबंधित (related) बातम्या (news) शोधू शकतात, ज्यामुळे क्लायंट (client) कोणत्याही महत्त्वपूर्ण (important) गुन्हेगारी (criminal) कार्यात (activity) सामील आहे की नाही हे निर्धारित (determine) करण्यास मदत (help) होते.
Compliance Wizards चा केंद्रबिंदू (focus) म्हणजे त्याचे शक्तिशाली (powerful) AI (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) इंजिन (engine), जे व्यवहारांच्या (transaction) डेटाचे (data) सखोल विश्लेषण (deep analysis) करण्यास आणि संभाव्य (potential) फसवणूक (fraud) ओळखण्यास सक्षम (capable) आहे. हे इंजिन (engine) केवळ पारंपरिक (traditional) फसवणूक (fraud) शोधत नाही, तर क्लायंटच्या (client) विशिष्ट (specific) जोखीम स्थितीनुसार (risk status) जोखीम मूल्यांकन (risk assessment) सानुकूलित (customize) करते, ज्यामुळे फसवणूक (fraud) शोधण्याची अचूकता (accuracy) वाढते. याव्यतिरिक्त (Additionally), Compliance Wizards मध्ये न्यूज सर्च फंक्शनॅलिटीदेखील (news search functionality) आहे, ज्यामुळे फसवणूक (fraud) करणारे मूल्यांकनकर्ते (evaluators) त्यांच्या क्लायंट्सबद्दल (clients) संबंधित (related) माहिती (information) जसे की मीडिया उल्लेख (media mentions) आणि कायदेशीर नोंदी (legal records) जलदपणे (quickly) गोळा (collect) करू शकतात. ही प्रासंगिक (contextual) माहिती (information) क्लायंटच्या (client) एकूण (overall) जोखीम प्रोफाइलचे (risk profile) मूल्यांकन (evaluate) करण्यासाठी आणि संभाव्य (potential) धोक्याचे (danger) इशारे (alerts) ओळखण्यासाठी महत्त्वपूर्ण (important) ठरू शकते.
AI (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) द्वारे समर्थित (powered) व्हॉइस असिस्टंट (voice assistant) हे Compliance Wizards चे आणखी एक महत्त्वाचे (important) वैशिष्ट्य (feature) आहे. हे वापरकर्त्यांना (user) सोयीस्कर (convenient) आणि कार्यक्षम (efficient) मार्गाने (way) व्यवहार (transaction) नोंदवण्याची (report) आणि स्वीकारण्याची (acknowledge) संधी (opportunity) देते, खासकरून (especially) जेव्हा ते प्रवास (travel) करत असतात. व्हॉइस असिस्टंट (voice assistant) व्यवहारांबद्दलच्या प्रश्नांची (question) उत्तरे (answer) देऊ शकतो आणि संबंधित (related) नियमांचे (regulation) पालन (compliance) कसे करावे याबद्दल मार्गदर्शन (guidance) करू शकतो.
Compliance Wizards चे मुख्य फायदे (advantages) खालीलप्रमाणे (following) आहेत:
- प्रगत (advanced) जोखीम मूल्यांकन (risk assessment): सानुकूलित (customized) जोखीम मूल्यांकन अल्गोरिदमद्वारे (risk assessment algorithm), संभाव्य (potential) फसवणूक (fraud) अधिक (accurate) अचूकपणे (accurately) ओळखण्याची क्षमता (ability).
- रिअल-टाइम (real-time) व्यवहार विश्लेषण (transaction analysis): सर्व व्यवहारांचे (transaction) रिअल-टाइममध्ये (real-time) निरीक्षण (monitoring) करणे आणि संशयास्पद (suspicious) कारवाया (activities) त्वरित (immediately) शोधणे.
- परिस्थितीनुसार (situation) आकलन (assessment): बातम्यांची (news) माहिती (information) मिळवण्याची क्षमता (ability), ज्यामुळे ग्राहकांच्या (customer) जोखमीचे (risk) संपूर्ण (complete) मूल्यांकन (evaluation) केले जाऊ शकते.
- सोपे रिपोर्टिंग (reporting): व्हॉइस असिस्टंटमुळे (voice assistant) रिपोर्टिंग (reporting) आणि कन्फर्मेशनची (confirmation) प्रक्रिया (process) सोपी (easy) होते.
Compliance Wizards हे केवळ एक साधन (tool) नाही, तर एक व्यापक (comprehensive) अनुपालन (compliance) सोल्यूशन (solution) आहे, जे कंपन्यांना (companies) फसवणुकीचा (fraud) धोका (risk) कमी (less) करण्यास आणि संबंधित (related) नियमांचे (regulation) पालन (compliance) करण्यास मदत (help) करते.
Llama CCTV Operator – तृतीय क्रमांक
Agajan Torayev यांच्या नेतृत्वाखालील एका टीमने (team) Llama CCTV AI (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) कंट्रोल (control) रूम ऑपरेटर (room operator) तयार केले, जे कोणतेही मॉडेल फाइन-ट्यूनिंग (model fine-tuning) न करता कस्टम (custom) व्हिडिओ इव्हेंट्स (video events) आपोआप (automatically) ओळखते. ऑपरेटर (operator) साध्या भाषेत (simple language) व्हिडिओ इव्हेंट (video event) परिभाषित (define) करण्यास सक्षम (enable) आहे. Llama 4 च्या मल्टीमॉडल (multimodal) इमेज आकलनाचा (image understanding) वापर करून, सिस्टम (system) पूर्वनिर्धारित (predefined) इव्हेंट्सचे (events) मूल्यांकन (evaluate) करण्यासाठी आणि ऑपरेटरला (operator) रिपोर्ट (report) करण्यासाठी दर पाच फ्रेम्समध्ये (frame) हालचाली (movement) कॅप्चर (capture) करते आणि डिटेक्ट (detect) करते.
Llama CCTV Operator मागील (behind) कल्पना (idea) ही आहे की व्हिडिओ रेकॉर्ड (record) करण्याऐवजी (instead) असामान्य (unusual) घटना (incident) सक्रियपणे (actively) ओळखण्यासाठी पाळत ठेवणे (monitoring) सिस्टीमला (system) स्मार्ट (smart) बनवणे. हे सिस्टम (system) Llama 4 च्या शक्तिशाली (powerful) इमेज आकलनाचा (image understanding) उपयोग करते, ज्यामुळे व्हिडिओ फीडचे (video feed) रिअल-टाइममध्ये (real-time) विश्लेषण (analysis) करणे आणि पूर्व-निर्धारित (predefined) घटनांची (events) विस्तृत (wide) श्रेणी (range) शोधणे शक्य (possible) होते, जसे की संशयास्पद (suspicious) क्रिया (activity), अनधिकृत (unauthorized) प्रवेश (entry) किंवा सुरक्षिततेचे (safety) धोके (dangers). ऑपरेटर (operator) मशीन लर्निंग (machine learning) किंवा कॉम्प्युटर व्हिजनचे (computer vision) कोणतेही विशेष (special) ज्ञान (knowledge) न वापरता साध्या भाषेत (simple language) या घटना (incident) परिभाषित (define) करू शकतो.
हे सिस्टम (system) दर पाच फ्रेम्समध्ये (frame) हालचाल (movements) कॅप्चर (capture) आणि विश्लेषण (analysis) करून कार्य (work) करते आणि नंतर कॅप्चर (capture) केलेली हालचाल (movement) पूर्वनिर्धारित (predefined) घटनांशी (events) जुळते (match) की नाही हे तपासण्यासाठी Llama 4 च्या मल्टीमॉडल (multimodal) क्षमतेचा (capability) वापर (use) करते. जर जुळणारे (match) आढळले, तर सिस्टम (system) त्वरित (immediately) घटनेची (incident) माहिती (information) ऑपरेटरला (operator) संबंधित (related) माहितीसह (information) पाठवते.
Llama CCTV Operator चे मुख्य फायदे (advantages) खालीलप्रमाणे (following) आहेत:
- फाइन-ट्यूनिंगची (fine-tuning) आवश्यकता (requirement) नाही: मॉडेलला (model) कोणतेही फाइन-ट्यूनिंग (fine-tuning) करण्याची गरज नाही, ज्यामुळे डिप्लॉयमेंट (deployment) आणि मेनटेनन्सची (maintenance) प्रक्रिया (process) सोपी (easy) होते.
- कस्टम (custom) इव्हेंट डिटेक्शन (event detection): ऑपरेटर (operator) साध्या भाषेत (simple language) कस्टम (custom) पाळत ठेवणे (monitoring) इव्हेंट (event) परिभाषित (define) करू शकतो, ज्यामुळे विशिष्ट (specific) सुरक्षिततेच्या (safety) गरजा (needs) पूर्ण (fulfill) होतात.
- रिअल-टाइम (real-time) विश्लेषण (analysis): सिस्टम (system) रिअल-टाइममध्ये (real-time) व्हिडिओ फीडचे (video feed) विश्लेषण (analysis) करण्यास सक्षम (enable) आहे, ज्यामुळे संशयास्पद (suspicious) क्रिया (activity) शक्य (possible) तितक्या लवकर (quickly) शोधता (detect) येते.
- आपोआप (automatic) रिपोर्टिंग (reporting): सिस्टम (system) शोधलेल्या (detected) घटनांची (events) माहिती (information) आपोआप (automatically) ऑपरेटरला (operator) पाठवते, ज्यामुळे मानवी (human) पाळत ठेवण्याची (monitoring) गरज (need) कमी (less) होते.
Geo-ML – Llama API चा सर्वोत्तम वापर
भूगर्भशास्त्रज्ञ (geologist) William Davis यांनी Llama 4 Maverick आणि GemPy वापरून संभाव्य (potential) खाण (mine) स्थळे (sites), टोपोग्राफिक नकाशे (topographic maps) आणि खनिजांचे (minerals) 3D (त्रिमितीय) भूगर्भीय (geological) मॉडेल (model) तयार केले. Geo-ML 400 पानांच्या (pages) भूगर्भीय (geological) रिपोर्टचे (report) विश्लेषण (analysis) करून, माहितीला (information) संरचित (structured) भूगर्भीय (geological) क्षेत्र-विशिष्ट (domain-specific) भाषेत (language) एकत्रित (integrate) करते आणि नंतर त्याचा वापर (use) करून जमिनीखालच्या (underground) भूगर्भाचे (geological) 3D (त्रिमितीय) प्रतिनिधित्व (representation) तयार करते.
Davis म्हणाले, “मी Llama Maverick च्या टेक्स्ट (text) आणि इमेज (image) मल्टीमॉडल (multimodal) क्षमतेचा (capability) वापर (use) टेक्स्ट (text) काढण्यासाठी (extract) केला, कारण यापूर्वी (earlier) मी कधीही (ever) LLM API चा वापर लांबलचक (lengthy) भूगर्भीय (geological) रिसर्च (research) पेपरमधून (paper) टेक्स्ट (text) आणि इमेज (image) काढण्यासाठी (extract) केला नव्हता, ज्यामुळे डॉक्युमेंटमध्ये (document) साठवलेल्या (stored) सर्व (all) गोष्टींचे संक्षिप्त (compressed) वर्जन (version) तयार झाले. मी माझा बहुतेक (most) वेळ (time) भूगर्भीय (geological) डॉक्युमेंट (document) वाचण्यात घालवतो. माझ्यासाठी (for me) LLM ने बॅकग्राउंडमध्ये (background) हे काम (work) करणे खूप (very) छान (nice) आहे.”
भूगर्भशास्त्रज्ञ (geologist) विलियम डेव्हिस (William Davis) यांनी Llama 4 Maverick आणि GemPy चा कुशलतेने (skillfully) वापर (use) करून भूगर्भीय (geological) मॉडेलिंगमध्ये (modeling) एक नवीन (new) पद्धत (method) सुरू (start) केली आहे. Geo-ML चा उद्देश (aim) कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या (artificial intelligence) सामर्थ्याचा (power) उपयोग (use) करून मोठ्या प्रमाणात (large amount) असलेल्या भूगर्भीय (geological) रिपोर्टमधून (report) लपलेली (hidden) माहिती (information) काढणे आणि उपयुक्त (useful) आणि समजण्यास (understand) सोप्या (easy) 3D (त्रिमितीय) मॉडेलमध्ये (model) रूपांतरित (convert) करणे आहे.
हे सिस्टम (system) लांबलचक (lengthy) भूगर्भीय (geological) रिसर्च (research) पेपर्सचे (papers) विश्लेषण (analysis) करून, बहुतेकदा (mostly) 400 पाने (pages) किंवा त्याहून (more) अधिक (more), माहितीला (information) संरचित (structured) भूगर्भीय (geological) डोमेन-स्पेसिफिक (domain-specific) भाषेत (language) एकत्रित (integrate) करते. ही भाषा (language) अहवालांमध्ये (reports) वर्णन (describe) केलेल्या (done) मुख्य (main) भूगर्भीय (geological) वैशिष्ट्यांचे (features), संरचनांचे (structures) आणि खनिज साठ्यांचे (mineral deposits) प्रतिनिधित्व (representation) करते. त्यानंतर, हे सिस्टम (system) जमिनीखालच्या (underground) भूगर्भाचे (geological) 3D (त्रिमितीय) प्रतिनिधित्व (representation) तयार (create) करण्यासाठी या भाषेचा (language) वापर (use) करते, जेणेकरून भूगर्भशास्त्रज्ञांना (geologist) जमिनीखालचे (underground) वातावरण (environment) अधिक (more) सोप्या (easy) पद्धतीने (method) पाहता (see) आणि त्याचे विश्लेषण (analysis) करता (do) येईल.
डेव्हिस (Davis) यांनी स्वतः (self) Geo-ML ला शक्य (possible) करण्यासाठी Llama 4 Maverick च्या लांब (long) असलेल्या संदर्भाच्या (context) विंडोचे (window) आणि मल्टीमॉडल (multimodal) क्षमतांचे (ability) महत्त्व (importance) सांगितले. लांब (long) संदर्भ (context) विंडो (window) सिस्टमला (system) एकाच वेळी (same time) संपूर्ण (complete) रिसर्च (research) पेपर्सवर (papers) प्रक्रिया (process) करण्यास अनुमती (allow) देते, तर मल्टीमॉडल (multimodal) क्षमता (ability) डॉक्युमेंटमधून (document) टेक्स्ट (text) आणि इमेज (image) दोन्ही (both) काढण्यास (extract) सक्षम (enable) करते.
Geo-ML चे मुख्य (main) फायदे (benefits) खालीलप्रमाणे (following) आहेत:
- भूगर्भीय (geological) मॉडेलिंगचे (modeling) ऑटोमेशन (automation): भूगर्भीय (geological) मॉडेलिंगची (modeling) प्रक्रिया (process) आपोआप (automatically) करते, ज्यामुळे मानवी (human) विश्लेषणासाठी (analysis) लागणारा (need) वेळ (time) आणि मेहनत (effort) कमी (less) होते.
- लपलेली (hidden) माहिती (information) काढणे: मोठ्या प्रमाणात (large amount) असलेल्या भूगर्भीय (geological) रिपोर्टमधून (report) लपलेली (hidden) माहिती (information) काढते, ज्यामुळे भूगर्भशास्त्रज्ञांना (geologist) संभाव्य (potential) खाण (mine) स्थळे (sites) आणि खनिजे (minerals) शोधण्यास (find) मदत (help) होते.
- 3D (त्रिमितीय) मॉडेल (model) तयार (create) करणे: जमिनीखालच्या (underground) भूगर्भाचे (geological) 3D (त्रिमितीय) प्रतिनिधित्व (representation) तयार (create) करते, ज्यामुळे भूगर्भशास्त्रज्ञांना (geologist) जमिनीखालचे (underground) वातावरण (environment) अधिक (more) सोप्या (easy) पद्धतीने (method) पाहता (see) आणि त्याचे विश्लेषण (analysis) करता (do) येते.
- भूगर्भीय (geological) संशोधनाला (research) गती (speed): भूगर्भीय (geological) मॉडेलिंगची (modeling) प्रक्रिया (process) जलद (fast) करून भूगर्भीय (geological) संशोधनाला (research) गती (speed) देते.
विशेष उल्लेख: टीम कॉन्सिएर्ज (Team Concierge)
कॉन्सिएर्ज (Concierge) नावाच्या (named) एका फायनलिस्टने (finalist) स्वतःचे (own) GPU (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग युनिट) आणले होते, ज्यामुळे ते स्पर्धेत (competition) उठून (stand out) दिसले.
टीमने (team) सांगितले, “आम्हाला (to us) वाटते (think) की Llama 4 Maverick चा सर्वोत्तम (best) भाग (part) म्हणजे त्याची (its) विरळ (sparse) तज्ञांची (expert) मिसळण (mixture) आणि ओपन सोर्स (open source) उपलब्धता (availability), ज्यामुळे फाइन-ट्यूनिंग (fine-tuning) करणे शक्य (possible) आहे. Meta ने अलीकडेच (recently) GitHub वर एक उत्कृष्ट (excellent) फाइन-ट्यूनिंग (fine-tuning) टूल (tool) लाँच (launch) केले आहे. Llama API वापरून (using), आम्ही QA डेटासेट (dataset) तयार (create) करण्यासाठी अनेक (many) स्त्रोतांकडून (sources) डेटा (data) एकत्रित (integrate) केला आणि Llama 4 Maverick मॉडेलला (model) फाइन-ट्यून (fine-tune) केले. आमची (our) योजना (plan) आहे की आम्ही ते ओपन (open) बेंचमार्किंगसाठी (benchmarking) सबमिट (submit) करावे, कारण सध्या (currently) आमच्याकडे (with us) Llama 4 एन्कोडरचा (encoder) अभाव (lack) आहे आणि 1M संदर्भ (context) विंडोमुळे (window) ते अपवाद (exception) ठरू शकते.”
कॉन्सिएर्जचा (Concierge) वेगळा (different) दृष्टिकोन (approach) हा विशिष्ट (specific) कामांमध्ये (tasks) त्याची (its) कार्यक्षमता (efficiency) सुधारण्यासाठी (improve) Llama 4 Maverick मॉडेलला (model) फाइन-ट्यून (fine-tune) करण्यावर (on) केंद्रित (focus) आहे. टीमचा (team) विश्वास (trust) होता की Llama 4 Maverick ची तज्ञांची (expert) विरळ (sparse) मिसळण (mixture) आणि त्याची (its) ओपन सोर्स (open source) उपलब्धता (availability), यांमुळे ते फाइन-ट्यूनिंगसाठी (fine-tuning) एक आदर्श (ideal) उमेदवार (candidate) आहे.
मॉडेलला (model) फाइन-ट्यून (fine-tune) करण्यासाठी, टीमने (team) QA डेटासेट (dataset) तयार (create) करण्यासाठी अनेक (many) स्त्रोतांकडून (sources) डेटा (data) एकत्रित (integrate) केला. त्यानंतर, त्यांनी मॉडेलला (model) प्रशिक्षित (train) करण्यासाठी Meta च्या फाइन-ट्यूनिंग (fine-tuning) टूलचा (tool) वापर (use) केला. टीम performance (कार्यक्षमतेचे) मूल्यांकन (evaluation) करण्यासाठी फाइन-ट्यून (fine-tune) केलेले (done) मॉडेल (model) ओपन (open) बेंचमार्किंगसाठी (benchmarking) सबमिट (submit) करण्याची योजना (plan) आखत (decide) आहे.
अंतिम स्पर्धकांचे (finalist) डेमो (demo) पहा (watch)
तुम्ही अंतिम (final) स्पर्धकांचे (finalist) डेमो (demo) YouTube वर पाहू (watch) शकता.
पुढील (next) Llama Hackathon मध्ये सामील व्हा (join)
डेव्हलपर्स (developers) पुढील (next) Llama Hackathon साठी अर्ज (apply) करू शकतात, जे 31 मे (May) ते 1 जून (June) 2025 दरम्यान न्यू यॉर्क (New York) शहरात (city) आयोजित (organize) केले जाईल.