अपने एंटरप्राइज़ एआई को उधार लिए गए एक्सेस पर न बनाएं

सभी एआई एप्लिकेशन और एंटरप्राइज़ डिप्लॉयमेंट अब तक इस धारणा के साथ बनाए गए हैं कि फ्रंटियर एआई मॉडल्स तक पहुंच संभव और लगभग असीमित रहेगी। यह तब तक सही मानसिकता थी, जब तक कि अब नहीं। रुझान यह था कि फ्रंटियर मॉडल्स की नई क्षमताओं को 6 महीने के भीतर कमोडिटाइज्ड या ओपन-सोर्स किया जा रहा था और इसलिए ध्यान केवल भविष्य की क्षमताओं को जल्द से जल्द समझने पर था। जो कंपनियां, टीमें या लोग नए फ्रंटियर क्षमताओं को जल्द से जल्द समझकर और उन्हें अपनाकर उत्पाद बना सकते थे, वे जीत रहे थे। हालांकि, कई संकेत यह इंगित कर सकते हैं कि यह युग जल्द ही समाप्त हो जाएगा। अमेरिकी वाणिज्य विभाग का निर्णय एंथ्रोपिक के फेबल और मिथोस मॉडल्स तक अमेरिकी नागरिकों के लिए पहुंच को प्रतिबंधित करने के लिए केवल एक पहला संकेत था। हालांकि, बाद में एंथ्रोपिक के साथ समन्वय के बाद यह प्रतिबंध हटा दिया गया, जो यह दिखाता है कि पहुंच की स्थिति कितनी जल्दी बदल सकती है और अनुकूलनीय एंटरप्राइज़ एआई सिस्टम की आवश्यकता है।

फ्रंटियर मॉडल एक्सेस के लिए चार कारण क्यों गारंटीड नहीं है

फ्रंटियर मॉडल्स के लिए ही निर्माण करने की मानसिकता बंद हो सकती है यदि उनकी उपलब्धता गारंटीकृत नहीं है। कम से कम चार कारण हैं जिनकी वजह से ऐसा हो सकता है। पहला, फ्रंटियर एआई की अर्थव्यवस्था सब्सिडाइज्ड मूल्य निर्धारण पर आधारित है जो नहीं रहेगी। ओपनएआई और एंथ्रोपिक से हालिया आईपीओ तैयारी ने उन्हें किताबें खोलने के लिए मजबूर किया और स्पष्ट रूप से वर्तमान प्रायोजित एआई सेवाओं की वास्तविक लागत को प्रकट किया, जो आईपीओ के बाद आर्थिक रूप से व्यवहार्य नहीं हो सकती है। अफवाहें हैं कि एंथ्रोपिक द्वारा पेश की जाने वाली $200 की निजी सदस्यता वास्तव में कंपनी को कई हजारों की लागत से आती है। इसलिए, टोकन की कीमतें बढ़ने की उम्मीद है, और फ्रंटियर मॉडल एक्सेस के कünstlich सस्ते युग का अंत हो जाएगा।

दूसरा, फ्रंटियर मॉडल्स चलाने के लिए सस्ते नहीं हो रहे हैं। क्लासिकल कंप्यूटिंग के विपरीत, जहां मूर का नियम लगातार समय के साथ किसी भी दिए गए ऑपरेशन की लागत को कम करता है, एआई ऐसा प्रतीत नहीं होता है इस वक्र का पालन करता है। मॉडल्स बड़े हो रहे हैं लेकिन अधिक कम्प्यूट-इंटेंसिव भी हो रहे हैं। हमारे सभी इंजीनियरों ने क्लाउड क्रेडिट्स को 10 मिनट के भीतर समाप्त कर दिया है (अस्थायी रूप से) फेबल 5 की रिलीज़ के बाद। यह इस बात का संकेत हो सकता है कि अगले फ्रंटियर मॉडल्स को अधिक टोकन, अधिक कम्प्यूट, और अधिक इन्फ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता होगी।

तीसरा, ऐसा लगता है कि कम और कम खिलाड़ी वास्तव में सच्चे फ्रंटियर मॉडल्स की दौड़ में बने हुए हैं। मिस्ट्रल, जो एक बार यूरोप की आशा थी कि फ्रंटियर मॉडल्स के वैश्विक मंच पर प्रतिस्पर्धा करें, ने अपनी महत्वाकांक्षाओं को एक विनम्र अनुयायी होने के लिए संशोधित किया है। चीनी मॉडल्स तेज़ अनुयायी हैं लेकिन अभी भी अग्रणी प्रयोगशालाओं के सर्वश्रेष्ठ रिलीज़ से पीछे हैं।

अंत में, फ्रंटियर मॉडल्स का उपयोग हर एप्लिकेशन में करना बहुत खतरनाक हो सकता है। हम मिनिएचर न्यूक्लियर रिएक्टर्स का उपयोग कारों में नहीं करते हैं, частично क्योंकि यह क्षेत्र अत्यधिक विनियमित है और यह खतरनाक है। एंथ्रोपिक के अपने प्रयोग दिखाते हैं कि यह बहुत मुश्किल है कि फ्रंटियर मॉडल को नियंत्रित किया जाए ताकि यह हानिरहित रहे और साथ ही साथ इसकी क्षमताओं को बनाए रखे। यह एक लंबे समय से वास्तविक सबक और अमेरिकी विनियमन के पीछे का तर्क हो सकता है फेबल 5 का। किसी भी मामले में, यह बहुत संभावना है कि फ्रंटियर मॉडल्स को राज्यों द्वारा रणनीतिक संपत्ति के रूप में माना जाएगा और इसलिए वे अब उतने स्वतंत्र रूप से उपलब्ध नहीं होंगे।

इसलिए, हम एक ऐसे दुनिया में प्रवेश कर सकते हैं जहां टोकन लागत मायने रखती है और जहां फ्रंटियर मॉडल्स सभी एप्लिकेशनों और सभी देशों में उपलब्ध नहीं होंगे।

एप्लिकेशन लेयर में प्रवेश

एक ऐसे दुनिया में जहां हर मॉडल कॉल सबसे अच्छे उपलब्ध मॉडल पर नहीं जाता है, हम अभी भी गारंटी कैसे दे सकते हैं कि हर कार्य विश्वसनीय रूप से और संभव के सर्वोत्तम स्तर के प्रदर्शन के साथ हल किया जाए? उत्तर “एप्लिकेशन लेयर” में हो सकता है।

एनवीडिया के सीईओ जेन्सन हुआंग ने एआई को 5 लेयर केक: ऊर्जा, चिप्स, डेटा सेंटर, मॉडल और एप्लिकेशन के रूप में वर्णित किया। वह तर्क देते हैं कि एप्लिकेशन लेयर सबसे महत्वपूर्ण है और यह अभी भी बड़े पैमाने पर गायब है।

कुछ एप्लिकेशनों के लिए, जैसे कि चैटबॉट, यह परत बहुत पतली है – मूल रूप से केवल एक चैट इंटरफ़ेस। अन्य में, जैसे कि उन्नत औद्योगिक और इंजीनियरिंग एप्लिकेशन, यह बहुत अधिक महत्वपूर्ण और महत्वपूर्ण है। यह मूल्य श्रृंखला में निर्धारण परत है। जैसे ही फ्रंटियर मॉडल तक पहुंच गारंटीकृत नहीं होगी, एप्लिकेशन लेयर की भूमिका परिणाम को मॉडल्स के पार एक समान बनाने और टोकन लागत को नियंत्रित करने में होगी।

व्यावहारिक रूप से, यदि मैं एक जटिल, मिशन-महत्वपूर्ण कार्य जैसे कि एक नए विमान मॉडल के लिए अपनी विनिर्माण श्रृंखला को फिर से डिज़ाइन करने में मदद करने के लिए एक शक्तिशाली फ्रंटियर मॉडल का उपयोग करना चाहता हूं, तो मॉडल मुझे यह बताने में मदद कर सकता है कि इसे कैसे करना है, एक योजना उपकरण बनाने में मेरी मदद कर सकता है और परिणाम को मेरी सभी टीमों के साथ संवाद कर सकता है। हालांकि, यदि मैं मॉडल्स को एक अधिक क्षमता वाले, कम महंगे या एक अलग प्रदाता से बदलता हूं, तो मैं प्रदर्शन या अपने अंतिम आउटपुट में संगतता खो सकता हूं। कई व्यावहारिक मामलों में, यह अनुमानितता स्वीकार्य नहीं है। यहीं पर एप्लिकेशन लेयर की भूमिका महत्वपूर्ण है: मॉडल को खुले अंत में संचालित करने की अनुमति देने और अपनी कच्ची क्षमताओं पर निर्भर रहने के बजाय, एप्लिकेशन लेयर एक स्पष्ट कैनवास, उपलब्ध क्रियाओं का एक सीमित सेट और एक परिभाषित परिधि परिभाषित करती है जिसके भीतर यह संचालित कर सकता है। मॉडल से अब पहले से ही सब कुछ सोचने के लिए नहीं कहा जाता है, यह एक अच्छी तरह से परिभाषित कैनवास दिया जाता है जो यह सुनिश्चित करने में बहुत मदद करेगा कि कोई भी मॉडल अच्छा प्रदर्शन करेगा।

लागत के मामले में, मेरा मॉडल बहुत कम स्तर की क्रियाओं को करने का फैसला कर सकता है ताकि अपने लक्ष्य तक पहुंच सके। यह मुझे एक योजना एल्गोरिदम से लिखने के लिए, मेरे लिए एक नई इंटरफ़ेस बनाने के लिए या यहां तक कि एक नई अनुकूलन सॉल्वर विकसित करने के लिए कह सकता है। लेकिन यह टोकन के लिए बहुत महंगा हो सकता है, जबकि अच्छे दिशानिर्देश या पूर्व-निर्मित उपकरण मॉडल को समान परिणाम प्राप्त करने में मदद कर सकते हैं लेकिन कम टोकन के साथ। यह एप्लिकेशन लेयर की भूमिका है। अच्छी खबर यह है कि मॉडल्स आलसी होते हैं और छोटे पथों की तलाश में रहते हैं, इसलिए हमें उन्हें बहुत अधिक प्रतिबंधित नहीं करना पड़ सकता है जब तक कि उन्हें सही कौशल, उपकरण और कम्प्यूट रिसोर्सेस तक पहुंच प्राप्त हो।

संक्षेप में, एक अच्छी एप्लिकेशन लेयर मॉडल के लिए स्पष्ट कौशल, उपकरण और दिशानिर्देश प्रदान करेगी ताकि यह विश्वसनीय रूप से और लागत प्रभावी ढंग से संचालित हो सके। प्रदर्शन में सुधार और टोकन लागत को नियंत्रित करने के अलावा, यह मॉडल पर निर्भरता को भी कम कर देता है। यदि आप अपनी बुद्धिमत्ता को मॉडल में न होकर एप्लिकेशन लेयर में एम्बेड करते हैं, तो अंतर्निहित मॉडल इंटरचेंजेबल हो जाता है। कई मामलों में, यही वह अंतर हो सकता है जो प्रयोगात्मक और स्केलेबल एंटरप्राइज़ एआई के बीच का अंतर है।

एंटरप्राइज़ नेताओं के लिए कॉल टू एक्शन

उद्योगों में, हम हर दिन एआई स्टैक स्थापित करने के लिए काम कर रहे एंटरप्राइज़ नेताओं से मिल रहे हैं। अधिकांश कंपनियां अपने स्टैक में आवश्यक मॉडल लेयर स्थापित करने के लिए एक या एक से अधिक फ्रंटियर मॉडल प्रदाताओं के साथ शुरू कर रही हैं। एप्लिकेशन लेयर के लिए, वे या तो घरेलू निर्मित उपकरणों पर निर्भर करते हैं, पूरी तरह से खरीदी गई क्षमताओं पर, या दोनों के मिश्रण पर।

एंथ्रोपिक प्रतिबंध एक अनुस्मारक था कि यह स्टैक रातोंरात बाधित हो सकता है। कंपनियों की वास्तुकला को तैयार रहने की आवश्यकता है जब यह फिर से होगा। तैयार रहने के लिए, कंपनियों को तैनाती की गति पर विचार करने की आवश्यकता है, लेकिन साथ ही साथ मॉडल परिवर्तनों के प्रभावों को कम करने वाले समाधानों का निर्माण करने की आवश्यकता है, साथ ही साथ बढ़ती टोकन लागत। यह एक आसान मार्ग नहीं है, लेकिन मेरी सलाह यह होगी:

• अपने एप्लिकेशन में रणनीतिक रूप से और जल्दी निवेश करें। जो कंपनियां ट्रेन को मिस कर रही हैं उन्हें हमेशा एक अंतर मिलेगा जो शुरुआती अपनाने वालों के लिए है।
• मॉडल-एज्नोस्टिकम को एक डिज़ाइन सिद्धांत बनाएं, न कि एक वर्कअराउंड।
• मॉडल्स को स्विच करने की लागत आपके संचालन के लिए एक अस्तित्वगत प्रश्न नहीं होनी चाहिए।
• विशेषज्ञ कंपनियों के साथ साझेदारी करें जो मॉडल्स को बेंचमार्क कर सकते हैं, कई सेटअप में प्रदर्शन को मान्य कर सकते हैं और दीर्घकालिक प्रदर्शन गारंटी सुनिश्चित करने में मदद कर सकते हैं।

जो कंपनियां अगले एंटरप्राइज़ एआई चरण में जीतेंगी वे आवश्यक रूप से उन लोगों के साथ नहीं होंगी जिनके पास सबसे अच्छे मॉडल्स तक पहुंच है, वे वे होंगे जिन्होंने उनके चारों ओर सही परत बनाई होगी।