जेम्मा: गूगल एडवांस्ड एआई क्षमताओं को ओपन सोर्स के माध्यम से ला रहा है

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (एआई) के क्षेत्र में हाल के वर्षों में जबरदस्त प्रगति हुई है, जो मुख्य रूप से डीप लर्निंग और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) में प्रगति से प्रेरित है। इन प्रगति के अगुआ लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) हैं – एआई सिस्टम जो विशाल मात्रा में टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं और मानव-जैसा टेक्स्ट उत्पन्न कर सकते हैं और संवादात्मक कार्यों में भाग ले सकते हैं।

जैसे कि गूगल के पाम, एंथ्रोपिक के क्लाउड, और डीपमाइंड के गोफर ने कोडिंग से लेकर सामान्य ज्ञान तर्क तक अद्भुत क्षमता प्रदर्शित की है, लेकिन अधिकांश मॉडलों को खुले तौर पर जारी नहीं किया गया है, जिससे उनकी पहुंच अनुसंधान, विकास, और लाभकारी अनुप्रयोगों के लिए सीमित हो जाती है।

यह परिवर्तन हुआ जब जेम्मा – गूगल के डीपमाइंड से एक एलएलएम परिवार – को हाल ही में ओपन सोर्स किया गया, जो उनके शक्तिशाली प्रोप्राइटरी जेमिनी मॉडल पर आधारित है। इस ब्लॉग पोस्ट में, हम जेम्मा का विश्लेषण करेंगे, इसकी आर्किटेक्चर, प्रशिक्षण प्रक्रिया, प्रदर्शन, और जिम्मेदार रिलीज़ के बारे में जानेंगे।

जेम्मा का अवलोकन

फरवरी 2023 में, डीपमाइंड ने ओपन सोर्स के माध्यम से जेम्मा मॉडल के दो संस्करण जारी किए – एक 2 बिलियन पैरामीटर संस्करण जो ऑन-डिवाइस डिप्लॉयमेंट के लिए अनुकूलित है, और एक बड़ा 7 बिलियन पैरामीटर संस्करण जो जीपीयू/टीपीयू उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है।

जेम्मा डीपमाइंड के अग्रणी जेमिनी मॉडल के समान ट्रांसफॉर्मर-आधारित आर्किटेक्चर और प्रशिक्षण पद्धति का लाभ उठाता है। यह 6 ट्रिलियन टोकन तक के टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था, जिसमें वेब दस्तावेज़, गणित, और कोड शामिल थे।

डीपमाइंड ने जेम्मा के कच्चे प्री-प्रशिक्षित चेकपॉइंट और पर्यवेक्षित शिक्षा और मानव प्रतिक्रिया के साथ फ़ाइन-ट्यून किए गए संस्करण दोनों जारी किए, जो संवाद, निर्देश अनुसरण, और कोडिंग जैसे क्षेत्रों में क्षमताओं में सुधार करते हैं।

जेम्मा के साथ शुरुआत करना

जेम्मा की ओपन रिलीज़ इसकी उन्नत एआई क्षमताओं को विकासकर्ताओं, शोधकर्ताओं, और उत्साही लोगों के लिए सुलभ बनाती है। यहाँ एक त्वरित गाइड है जो आपको शुरू करने में मदद करेगा:

प्लेटफ़ॉर्म एग्नोस्टिक डिप्लॉयमेंट

जेम्मा की एक प्रमुख ताकत इसकी लचीलापन है – आप इसे सीपीयू, जीपीयू, या टीपीयू पर चला सकते हैं। सीपीयू के लिए, टेंसोरफ़्लो लाइट या हगिंग फ़ेस ट्रांसफ़ॉर्मर का लाभ उठाएं। जीपीयू/टीपीयू पर त्वरित प्रदर्शन के लिए, टेंसोरफ़्लो का उपयोग करें। गूगल क्लाउड की वर्टेक्स एआई जैसी क्लाउड सेवाएं भी निर्बाध स्केलिंग प्रदान करती हैं।

प्री-प्रशिक्षित मॉडल तक पहुंच

जेम्मा आपकी आवश्यकताओं के अनुसार विभिन्न प्री-प्रशिक्षित संस्करणों में आता है। 2बी और 7बी मॉडल बॉक्स से बाहर मजबूत उत्पन्न क्षमता प्रदान करते हैं। कस्टम फ़ाइन-ट्यूनिंग के लिए, 2बी-एफटी और 7बी-एफटी मॉडल आदर्श प्रारंभिक बिंदु हैं।

रोमांचक अनुप्रयोग बनाएं

आप जेम्मा के साथ विविध अनुप्रयोग बना सकते हैं, जैसे कि कहानी उत्पादन, भाषा अनुवाद, प्रश्न उत्तर, और रचनात्मक सामग्री उत्पादन। मुख्य बात यह है कि जेम्मा की ताकत का लाभ उठाने के लिए अपने स्वयं के डेटासेट पर फ़ाइन-ट्यूनिंग करना।

आर्किटेक्चर

जेम्मा एक डिकोडर-ओनली ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जो मल्टी-क्वेरी अटेंशन और रोटरी पोज़िशनल एम्बेडिंग जैसी उन्नति पर बनाता है:

• ट्रांसफ़ॉर्मर: 2017 में पेश किया गया, ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर, जो केवल अटेंशन तंत्र पर आधारित है, एनएलपी में व्यापक हो गया है। जेम्मा ट्रांसफ़ॉर्मर की दीर्घ-श्रृंखला निर्भरता मॉडलिंग क्षमता विरासत में मिली है।
• डिकोडर-ओनली: जेम्मा केवल एक ट्रांसफ़ॉर्मर डिकोडर स्टैक का उपयोग करता है, बार्ट या टी5 जैसे एनकोडर-डिकोडर मॉडल के विपरीत। यह टेक्स्ट जेनरेशन जैसे कार्यों के लिए मजबूत उत्पन्न क्षमता प्रदान करता है।
• मल्टी-क्वेरी अटेंशन: जेम्मा अपने बड़े मॉडल में मल्टी-क्वेरी अटेंशन का उपयोग करता है, जिससे प्रत्येक अटेंशन हेड एक ही समय में कई क्वेरी को संसाधित कर सकता है, जिससे अनुमान में तेजी आती है।
• रोटरी पोज़िशनल एम्बेडिंग: जेम्मा स्थिति जानकारी का प्रतिनिधित्व करने के लिए रोटरी एम्बेडिंग का उपयोग करता है, न कि абсолют स्थिति एन्कोडिंग। यह तकनीक मॉडल के आकार को कम करते हुए स्थिति जानकारी बनाए रखती है।

मल्टी-क्वेरी अटेंशन और रोटरी पोज़िशनल एम्बेडिंग जैसी तकनीकों का उपयोग जेम्मा मॉडल को प्रदर्शन, अनुमान गति और मॉडल आकार के बीच एक अनुकूल व्यापार बंद करने में सक्षम बनाता है।

डेटा और प्रशिक्षण प्रक्रिया

जेम्मा को 6 ट्रिलियन टोकन तक के टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित किया गया, मुख्य रूप से अंग्रेजी में। इसमें वेब दस्तावेज़, गणितीय पाठ, और स्रोत कोड शामिल थे। डीपमाइंड ने डेटा फ़िल्टरिंग में महत्वपूर्ण प्रयास किए, जिसमें वर्गीकरणकर्ताओं और सुरागों का उपयोग करके विषाक्त या हानिकारक सामग्री को हटाया गया।

प्रशिक्षण गूगल के टीपीयूवी5 इन्फ्रास्ट्रक्चर पर किया गया था, जिसमें जेम्मा-7बी को प्रशिक्षित करने के लिए 4096 टीपीयू का उपयोग किया गया था। मॉडल और डेटा समांतरवाद की कुशल तकनीकों ने विशाल मॉडलों को कमोडिटी हार्डवेयर के साथ प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाया।

प्रशिक्षण में चरणबद्ध प्रशिक्षण का उपयोग किया गया था, जिसमें लगातार डेटा वितरण को उच्च गुणवत्ता वाले प्रासंगिक पाठ पर केंद्रित करने के लिए समायोजित किया गया था। अंतिम फ़ाइन-ट्यूनिंग चरणों में मानव-उत्पन्न और सिंथेटिक निर्देश-अनुसरण उदाहरणों के मिश्रण का उपयोग किया गया ताकि संवाद, निर्देश अनुसरण, और कोडिंग जैसे क्षेत्रों में क्षमताओं में सुधार किया जा सके।

मॉडल प्रदर्शन

डीपमाइंड ने जेम्मा मॉडल का 25 से अधिक बेंचमार्क पर मूल्यांकन किया, जिसमें प्रश्न उत्तर, तर्क, गणित, कोडिंग, सामान्य ज्ञान, और संवाद क्षमता शामिल हैं।

जेम्मा समान आकार के ओपन सोर्स मॉडल की तुलना में अधिकांश बेंचमार्क पर राज्य-ऑफ-द-आर्ट परिणाम प्राप्त करता है। कुछ मुख्य बिंदु:

• गणित: जेम्मा जीएसएम8के और एमएथ जैसे गणितीय तर्क परीक्षणों पर कोडेक्स और एंथ्रोपिक के क्लाउड जैसे मॉडलों की तुलना में 10 से अधिक अंकों से आगे निकल जाता है।
• कोडिंग: जेम्मा एमबीपीपी जैसे प्रोग्रामिंग बेंचमार्क पर कोडेक्स के प्रदर्शन को मैच या उससे बेहतर करता है, हालांकि यह विशेष रूप से कोड पर प्रशिक्षित नहीं किया गया था।
• संवाद: जेम्मा मानव प्राथमिकता परीक्षणों में एंथ्रोपिक के मिस्ट्रल-7बी पर 51.7% जीत की दर दिखाता है।
• तर्क: आरसी और विनोग्रांडे जैसे अनुमान कार्यों पर, जेम्मा अन्य 7बी मॉडलों की तुलना में 5-10 अंकों से आगे निकल जाता है।

जेम्मा की विविध क्षेत्रों में इसकी मजबूत सामान्य बुद्धिमत्ता क्षमता को प्रदर्शित करता है। जबकि मानव-स्तरीय प्रदर्शन तक पहुंचने में अभी भी अंतर है, जेम्मा ओपन सोर्स एनएलपी में एक कदम आगे है।

सुरक्षा और जिम्मेदारी

बड़े मॉडलों के ओपन सोर्स वजन जारी करने से जानबूझकर दुरुपयोग और अंतर्निहित मॉडल पूर्वाग्रह जैसी चुनौतियां पैदा होती हैं। डीपमाइंड ने जोखिमों को कम करने के लिए कदम उठाए:

• डेटा फ़िल्टरिंग: संभावित रूप से विषाक्त, अवैध, या पूर्वाग्रहपूर्ण पाठ को वर्गीकरणकर्ताओं और सुरागों का उपयोग करके प्रशिक्षण डेटा से हटा दिया गया था।
• मूल्यांकन: जेम्मा का 30 से अधिक बेंचमार्क पर मूल्यांकन किया गया, जो सुरक्षा, न्याय, और लचीलेपन का आकलन करने के लिए तैयार किया गया था। यह अन्य मॉडलों की तुलना में मेल खाता है या उनसे बेहतर प्रदर्शन करता है।
• फ़ाइन-ट्यूनिंग: मॉडल फ़ाइन-ट्यूनिंग सुरक्षा क्षमताओं में सुधार पर केंद्रित थी, जैसे कि जानकारी फ़िल्टरिंग और उपयुक्त हेजिंग/इनकार व्यवहार।
• उपयोग की शर्तें: उपयोग की शर्तें जेम्मा मॉडल के आक्रामक, अवैध, या अनैतिक अनुप्रयोगों को प्रतिबंधित करती हैं। हालांकि, प्रवर्तन में चुनौतियां बनी हुई हैं।
• मॉडल कार्ड: मॉडल कार्ड जारी किए गए थे जो मॉडल की क्षमताओं, सीमाओं, और पूर्वाग्रहों का विवरण देते हैं, जो पारदर्शिता को बढ़ावा देते हैं।

हालांकि ओपन सोर्सिंग से जोखिम होते हैं, डीपमाइंड ने निर्धारित किया कि जेम्मा की रिलीज़ इसके सुरक्षा प्रोफ़ाइल और अनुसंधान को सक्षम करने के आधार पर समाज के लिए शुद्ध लाभ प्रदान करती है। हालांकि, संभावित हानियों की निगरानी करना महत्वपूर्ण रहेगा।

एआई नवाचार की अगली लहर को सक्षम करना

जेम्मा को ओपन सोर्स मॉडल परिवार के रूप में जारी करने से एआई समुदाय में प्रगति को अनलॉक करने की संभावना है:

• सुलभता: जेम्मा उन संगठनों के लिए उन्नत एनएलपी तक पहुंच को कम करता है जो पहले अपने स्वयं के एलएलएम को प्रशिक्षित करने के लिए उच्च कम्प्यूट/डेटा लागत का सामना करते थे।
• नए अनुप्रयोग: प्री-प्रशिक्षित और ट्यून किए गए चेकपॉइंट को ओपन सोर्सिंग करके, डीपमाइंड शिक्षा, विज्ञान, और सुलभता जैसे क्षेत्रों में लाभकारी ऐप्स के विकास को आसान बनाता है।
• अनुकूलन: डेवलपर जेम्मा को उद्योग-विशिष्ट या डोमेन-विशिष्ट अनुप्रयोगों के लिए स्वामित्व डेटा पर प्रशिक्षण जारी रखकर अनुकूलित कर सकते हैं।
• अनुसंधान: ओपन मॉडल जैसे जेम्मा पारदर्शिता और वर्तमान एनएलपी सिस्टम की ऑडिटिंग को बढ़ावा देते हैं, जो भविष्य के शोध दिशानिर्देशों को रोशन करते हैं।
• नवाचार: जेम्मा जैसे मजबूत बेसलाइन मॉडल की उपलब्धता पूर्वाग्रह मिटाने, तथ्यात्मकता, और एआई सुरक्षा जैसे क्षेत्रों में प्रगति को तेज करेगी।

जेम्मा की क्षमताओं को सभी के लिए ओपन सोर्सिंग करके, डीपमाइंड जिम्मेदार एआई विकास को बढ़ावा देने की उम्मीद करता है।

आगे का रास्ता

प्रत्येक एआई प्रगति के साथ, हम मानव बुद्धिमत्ता की तुलना में मॉडलों की ओर बढ़ रहे हैं जो सभी क्षेत्रों में प्रतिस्पर्धा या उनसे बेहतर प्रदर्शन करते हैं। जेम्मा जैसी प्रणाली दिखाती है कि स्व-पर्यवेक्षित मॉडल कितनी तेजी से उन्नत संज्ञानात्मक क्षमताओं को अनलॉक कर रहे हैं।

हालांकि, विश्वसनीयता, व्याख्यात्मकता, और नियंत्रणीयता में सुधार के लिए काम बाकी है – क्षेत्र जहां मानव बुद्धिमत्ता अभी भी शीर्ष पर है। गणित जैसे क्षेत्र इन लगातार अंतरों को उजागर करते हैं, जहां जेम्मा एमएमएलयू पर 64% स्कोर करता है, जबकि मानव प्रदर्शन 89% अनुमानित है।

इन अंतरालों को बंद करने और साथ ही साथ एआई प्रणालियों की सुरक्षा और नैतिकता सुनिश्चित करने के लिए, आगे के वर्षों में चुनौतियां होंगी। खुलापन और सावधानी के बीच सही संतुलन बनाना महत्वपूर्ण होगा, क्योंकि डीपमाइंड एआई नवाचार के लाभों को लोकतांत्रिक बनाने का लक्ष्य रखता है, साथ ही साथ जोखिमों का प्रबंधन भी करता है।

डारियो अमोदेई के एएनसी, डीपमाइंड की नैतिकता और समाज टीम, और एंथ्रोपिक के संवैधानिक एआई जैसी पहलें एआई सुरक्षा की बढ़ती आवश्यकता को दर्शाती हैं। अर्थपूर्ण प्रगति के लिए शोधकर्ताओं, विकासकर्ताओं, नीति निर्माताओं और जनता के बीच खुले और साक्ष्य-आधारित संवाद की आवश्यकता होगी।

यदि जिम्मेदारी से नेविगेट किया जाता है, तो जेम्मा एआई के शिखर का प्रतिनिधित्व नहीं करता है, बल्कि अगली पीढ़ी के एआई शोधकर्ताओं के लिए एक आधार शिविर है जो डीपमाइंड के नक्शेकदम पर न्यायसंगत और लाभकारी कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता की ओर बढ़ रहे हैं।

निष्कर्ष

डीपमाइंड की जेम्मा मॉडल की रिलीज़ ओपन सोर्स एआई के लिए एक नई युग की शुरुआत का प्रतीक है – एक ऐसा युग जो संकीर्ण बेंचमार्क से परे सामान्य बुद्धिमत्ता क्षमताओं में विस्तार करता है। व्यापक रूप से सुरक्षा और ब्रॉडली एक्सेसिबिलिटी के लिए परीक्षण किया गया, जेम्मा जिम्मेदार ओपन सोर्सिंग में एक नया मानक स्थापित करता है।

एक प्रतिस्पर्धी भावना द्वारा प्रेरित जो सहयोगी मूल्यों से प्रेरित है, जेम्मा जैसे ब्रेकथ्रू को साझा करने से एआई पारिस्थितिकी तंत्र में सभी को लाभ होता है। अब पूरे समुदाय के पास एक बहुमुखी एलएलएम परिवार तक पहुंच है जो अपनी पहलों को बढ़ावा दे सकता है या समर्थन कर सकता है।

हालांकि जोखिम बने रहते हैं, डीपमाइंड की तकनीकी और नैतिक सावधानी से यह विश्वास होता है कि जेम्मा के लाभ इसके संभावित हानियों से अधिक हैं। जैसे-जैसे एआई क्षमताएं और अधिक उन्नत होती जाएंगी, खुलापन और सावधानी के बीच संतुलन बनाए रखना महत्वपूर्ण होगा।

जेम्मा हमें एआई के करीब ले जाता है जो सभी मानवता के लिए लाभकारी है। हालांकि, कई ग्रैंड चुनौतियां अभी भी आगे के रास्ते में हैं। यदि एआई शोधकर्ता, विकासकर्ता और समाज बड़े पैमाने पर प्रगति कर सकते हैं, तो जेम्मा एक ऐतिहासिक आधार शिविर के रूप में देखा जा सकता है, न कि अंतिम शिखर।