مصنوعی ڈیٹا کے بارے میں سچائی: ایل ایل ایم کی کامیابی کے لیے انسانی مہارت کیوں اہم ہے

LLM ڈویلپر تیزی سے ترقی کو تیز کرنے اور اخراجات کو کم کرنے کے لیے مصنوعی ڈیٹا کی طرف رجوع کر رہے ہیں۔ کئی اعلیٰ درجے کے ماڈلز کے پیچھے محققین، جیسے LLama 3، Qwen 2، اور DeepSeek R1، نے تحقیقی مقالوں میں اپنے ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے مصنوعی ڈیٹا استعمال کرنے کا ذکر کیا ہے۔ باہر سے، یہ کامل حل کی طرح لگتا ہے: ترقی کو تیز کرنے اور اخراجات کو کم کرنے کے لیے معلومات کا لامحدود کنواں۔ لیکن یہ حل ایک پوشیدہ قیمت کے ساتھ آتا ہے جسے کاروباری رہنما نظر انداز نہیں کر سکتے۔

عام الفاظ میں، مصنوعی ڈیٹا ایل ایل ایم اور اے آئی ایجنٹس کی تربیت، فائن ٹیوننگ اور تشخیص کے لیے مصنوعی ڈیٹا سیٹس بنانے کے لیے AI ماڈلز کے ذریعے تیار کیا جاتا ہے۔ روایتی انسانی تشریح کے مقابلے میں، یہ ڈیٹا پائپ لائن کو تیزی سے پیمانے کی اجازت دیتا ہے، جو AI کی ترقی کے تیز رفتار اور مسابقتی منظر نامے میں ضروری ہے۔

انٹرپرائزز کے پاس "جعلی" ڈیٹا استعمال کرنے کی دیگر وجوہات ہو سکتی ہیں، جیسے کہ گمنام ورژن بنا کر مالیات یا صحت کی دیکھ بھال کی ترتیبات میں حساس یا خفیہ معلومات کی حفاظت کرنا۔ جب ملکیتی ڈیٹا دستیاب نہ ہو تو مصنوعی ڈیٹا بھی ایک اچھا متبادل ہے، جیسے کہ پروڈکٹ لانچ کرنے سے پہلے یا جب ڈیٹا بیرونی کلائنٹس کا ہو۔

لیکن کیا مصنوعی ڈیٹا اے آئی کی ترقی میں انقلاب برپا کر رہا ہے؟ مختصر جواب ایک اہل ہاں ہے: اس میں بڑی صلاحیت ہے، لیکن یہ بھی کر سکتا ہے۔ LLMs اور ایجنٹوں کو اہم خطرات سے دوچار کریں۔ سخت انسانی نگرانی کے بغیر۔ LLM پروڈیوسرز اور AI ایجنٹ ڈویلپرز کو معلوم ہو سکتا ہے کہ ناکافی جانچ شدہ مصنوعی ڈیٹا پر تربیت یافتہ AI ماڈلز غلط یا متعصب نتائج پیدا کر سکتے ہیں، ساکھ کے بحران پیدا کر سکتے ہیں، اور اس کے نتیجے میں صنعت اور اخلاقی معیارات کی عدم تعمیل ہو سکتی ہے۔ مصنوعی ڈیٹا کو بہتر بنانے کے لیے انسانی نگرانی میں سرمایہ کاری نچلے حصے کی حفاظت، اسٹیک ہولڈر کے اعتماد کو برقرار رکھنے، اور ذمہ دار AI کو اپنانے کو یقینی بنانے میں براہ راست سرمایہ کاری ہے۔

انسانی ان پٹ کے ساتھ، مصنوعی ڈیٹا کو اعلیٰ معیار کے تربیتی ڈیٹا میں تبدیل کیا جا سکتا ہے۔ AI کو تربیت دینے کے لیے تیار کردہ ڈیٹا کو استعمال کرنے سے پہلے اسے بہتر کرنے کی تین اہم وجوہات ہیں: سورس ماڈل کے علم میں خلاء کو پُر کرنا، ڈیٹا کے معیار کو بہتر بنانا اور نمونے کے سائز کو کم کرنا، اور انسانی اقدار کے ساتھ ہم آہنگ کرنا۔

ہمیں منفرد علم حاصل کرنے کی ضرورت ہے۔

مصنوعی ڈیٹا بنیادی طور پر LLMs کے ذریعے تیار کیا جاتا ہے جو عوامی طور پر دستیاب انٹرنیٹ ذرائع پر تربیت یافتہ ہوتے ہیں، جس سے ایک موروثی حد ہوتی ہے۔ عوامی مواد شاذ و نادر ہی حقیقی دنیا کے کام میں استعمال ہونے والے عملی، ہینڈ آن علم کو حاصل کرتا ہے۔ مارکیٹنگ مہم کو ڈیزائن کرنے، مالی پیشن گوئی کی تیاری، یا مارکیٹ تجزیہ کرنے جیسی سرگرمیاں عام طور پر نجی ہوتی ہیں اور آن لائن دستاویزی نہیں ہوتی ہیں۔ مزید برآں، ذرائع عالمی نمائندگی کو محدود کرتے ہوئے، امریکی مرکوز زبان اور ثقافت کی عکاسی کرتے ہیں۔

ان حدود پر قابو پانے کے لیے، ہم ماہرین کو شامل کر سکتے ہیں تاکہ ان علاقوں میں ڈیٹا کے نمونے بنائیں جن پر ہمیں شبہ ہے کہ مصنوعی ڈیٹا جنریشن ماڈل کور نہیں کر سکتا۔ کارپوریٹ مثال کی طرف واپس آتے ہوئے، اگر ہم چاہتے ہیں کہ ہمارا حتمی ماڈل مالیاتی پیشین گوئیوں اور مارکیٹ کے تجزیہ کو مؤثر طریقے سے سنبھالے، تو تربیتی ڈیٹا میں ان شعبوں کے حقیقت پسندانہ کاموں کو شامل کرنے کی ضرورت ہے۔ ان خالی جگہوں کی نشاندہی کرنا اور ماہر کے تیار کردہ نمونوں کے ساتھ مصنوعی ڈیٹا کو پورا کرنا ضروری ہے۔

ماہرین کام کے دائرہ کار کی وضاحت کے لیے اکثر اس منصوبے میں ابتدائی طور پر شامل ہوتے ہیں۔ اس میں ایک درجہ بندی بنانا شامل ہے، جو علم کے مخصوص شعبوں کا خاکہ پیش کرتا ہے جہاں ماڈل کو انجام دینے کی ضرورت ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر، صحت کی دیکھ بھال میں، عام ادویات کو ذیلی عنوانات میں تقسیم کیا جا سکتا ہے جیسے کہ غذائیت، قلبی صحت، الرجی وغیرہ۔ صحت پر مرکوز ماڈل کو ان تمام ذیلی علاقوں میں تربیت دی جانی چاہیے جن کا احاطہ کرنے کی توقع ہے۔ صحت کی دیکھ بھال کے ماہرین کی طرف سے درجہ بندی کی تعریف کے بعد، LLMs کو عام سوالات اور جوابات کے ساتھ ڈیٹا پوائنٹس بنانے کے لیے تیزی سے اور پیمانے پر استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس مواد کا جائزہ لینے، درست کرنے اور اسے بہتر بنانے کے لیے انسانی ماہرین کی ضرورت ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ یہ نہ صرف درست ہے بلکہ محفوظ اور سیاق و سباق کے لحاظ سے بھی مناسب ہے۔ کوالٹی ایشورنس کا یہ عمل ہائی رسک ایپلی کیشنز، جیسے ہیلتھ کیئر، میں ڈیٹا کی درستگی کو یقینی بنانے اور ممکنہ نقصان کو کم کرنے کے لیے ضروری ہے۔

مقدار سے زیادہ معیار: کم، بہتر نمونوں کے ساتھ ڈرائیونگ ماڈل کی کارکردگی

جب ڈومین کے ماہرین LLMs اور AI ایجنٹوں کی تربیت کے لیے ڈیٹا بناتے ہیں، تو وہ ڈیٹا سیٹس کے لیے درجہ بندی بناتے ہیں، اشارے لکھتے ہیں، مثالی جوابات تیار کرتے ہیں، یا کسی خاص کام کی نقل کرتے ہیں۔ تمام اقدامات کو احتیاط سے ماڈل کے مقصد کے مطابق ڈیزائن کیا گیا ہے، اور متعلقہ شعبوں میں مضامین کے ماہرین کے ذریعہ معیار کو یقینی بنایا گیا ہے۔

مصنوعی ڈیٹا جنریشن اس عمل کو مکمل طور پر نقل نہیں کرتا ہے۔ یہ ڈیٹا بنانے کے لیے استعمال ہونے والے بنیادی ماڈل کی طاقتوں پر انحصار کرتا ہے، اور نتیجہ کا معیار اکثر انسانی کیوریٹڈ ڈیٹا کے برابر نہیں ہوتا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ مصنوعی اعداد و شمار کو تسلی بخش نتائج حاصل کرنے کے لیے اکثر بڑی مقدار کی ضرورت ہوتی ہے، جس سے کمپیوٹیشنل اخراجات اور ترقی کے وقت میں اضافہ ہوتا ہے۔

پیچیدہ ڈومینز میں، ایسی باریکیاں ہوتی ہیں جنہیں صرف انسانی ماہرین ہی دیکھ سکتے ہیں، خاص طور پر آؤٹ لیرز یا ایج کیسز کے ساتھ۔ انسانی طور پر تیار کردہ ڈیٹا مسلسل بہتر ماڈل کی کارکردگی فراہم کرتا ہے، یہاں تک کہ نمایاں طور پر چھوٹے ڈیٹا سیٹس کے ساتھ۔ ڈیٹا بنانے کے عمل میں انسانی مہارت کو حکمت عملی کے ساتھ ضم کرکے، ہم ماڈل کو مؤثر طریقے سے انجام دینے کے لیے درکار نمونوں کی تعداد کو کم کر سکتے ہیں۔

ہمارے تجربے میں، اس چیلنج سے نمٹنے کا بہترین طریقہ یہ ہے کہ مصنوعی ڈیٹاسیٹس کی تعمیر میں مضامین کے ماہرین کو شامل کیا جائے۔ جب ماہرین ڈیٹا جنریشن کے لیے قواعد وضع کرتے ہیں، ڈیٹا کی درجہ بندی کی وضاحت کرتے ہیں، اور تیار کردہ ڈیٹا کا جائزہ لیتے ہیں یا درست کرتے ہیں، ڈیٹا کا حتمی معیار بہت زیادہ ہوتا ہے۔ اس نقطہ نظر نے ہمارے کلائنٹس کو اعداد و شمار کے کم نمونوں کا استعمال کرتے ہوئے مضبوط نتائج حاصل کرنے کے قابل بنایا ہے، جس کی وجہ سے پیداوار کا تیز اور زیادہ موثر راستہ ہے۔

اعتماد کی تعمیر: AI حفاظت اور صف بندی میں انسانوں کا ناقابل تلافی کردار

خودکار نظام تمام کمزوریوں کا اندازہ نہیں لگا سکتا یا انسانی اقدار کے ساتھ صف بندی کو یقینی نہیں بنا سکتا، خاص طور پر کنارے کے معاملات اور مبہم منظرناموں میں۔ ماہر انسانی جائزہ کار ابھرتے ہوئے خطرات کی نشاندہی کرنے اور تعیناتی سے قبل اخلاقی نتائج کو یقینی بنانے میں اہم کردار ادا کرتے ہیں۔ یہ تحفظ کی ایک پرت ہے جسے AI، کم از کم ابھی کے لیے، مکمل طور پر خود فراہم نہیں کر سکتا۔

لہذا، ایک مضبوط ریڈ ٹیمنگ ڈیٹاسیٹ بنانے کے لیے، صرف مصنوعی ڈیٹا ہی کافی نہیں ہوگا۔ اس عمل میں ابتدائی طور پر سیکورٹی ماہرین کو شامل کرنا ضروری ہے۔ وہ ممکنہ حملوں کی اقسام کا نقشہ بنانے اور ڈیٹاسیٹ کی ساخت کی رہنمائی کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔ اس کے بعد LLMs کو مثالوں کی ایک بڑی مقدار پیدا کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس کے بعد، ماہرین کو ڈیٹا کی تصدیق اور اسے بہتر بنانے کی ضرورت ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ یہ حقیقت پسندانہ، اعلیٰ معیار کا ہے اور AI سسٹمز کی جانچ کے لیے مفید ہے۔ مثال کے طور پر، ایک LLM ہزاروں معیاری ہیکنگ پرامپٹس تیار کر سکتا ہے، لیکن ایک انسانی سلامتی کا ماہر ناول 'سوشل انجینئرنگ' کے حملوں کو تیار کر سکتا ہے جو کہ نازک نفسیاتی تعصبات کا استحصال کرتے ہیں- ایک ایسا تخلیقی خطرہ جسے خودکار نظام خود ایجاد کرنے کے لیے جدوجہد کرتے ہیں۔

خودکار فیڈ بیک کا استعمال کرتے ہوئے ایل ایل ایم کو سیدھ میں لانے میں اہم پیش رفت ہوئی ہے۔ کاغذ میں "RLAIF بمقابلہ RLHF: AI فیڈ بیک کے ساتھ انسانی تاثرات سے اسکیلنگ کمک سیکھنا، " محققین ظاہر کرتے ہیں کہ AI پر مبنی سیدھ بہت سے معاملات میں انسانی تاثرات کے مقابلے میں کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتی ہے۔ تاہم، جب کہ ماڈلز میں بہتری کے ساتھ ہی AI فیڈ بیک میں بہتری آتی ہے، ہمارا تجربہ بتاتا ہے کہ RLAIF اب بھی پیچیدہ ڈومینز میں جدوجہد کرتا ہے اور ایج کیسز یا آؤٹ لیرز کے ساتھ، ایسے شعبے جہاں ایپلی کیشن کے لحاظ سے کارکردگی اہم ہو سکتی ہے۔ انسانی ماہرین کام کی باریکیوں اور سیاق و سباق کو سنبھالنے میں زیادہ موثر ہیں، انہیں صف بندی کے لیے زیادہ قابل اعتماد بناتے ہیں۔

AI ایجنٹس بھی حفاظتی خطرات کی ایک وسیع رینج سے نمٹنے کے لیے خودکار جانچ سے فائدہ اٹھاتے ہیں۔ ورچوئل ٹیسٹنگ ماحول ایجنٹ کے طرز عمل کی تقلید کے لیے تیار کردہ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہیں جیسے آن لائن ٹولز کے ساتھ انٹرفیس کرنا اور ویب سائٹس پر کارروائیاں کرنا۔ حقیقت پسندانہ منظرناموں میں جانچ کی کوریج کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے، ٹیسٹ کیسز کو ڈیزائن کرنے، خودکار تشخیص کے نتائج کی تصدیق کرنے، اور کمزوریوں پر رپورٹ کرنے کے لیے انسانی مہارت لازمی ہے۔

مصنوعی ڈیٹا کا مستقبل

مصنوعی اعداد و شمار بڑے زبان کے ماڈلز کو تیار کرنے کے لیے ایک انتہائی قیمتی تکنیک ہے، خاص طور پر جب آج کے تیز رفتار زمین کی تزئین میں اسکیلنگ اور تیزی سے تعیناتی اہم ہے۔ اگرچہ خود مصنوعی ڈیٹا میں کوئی بنیادی خامیاں نہیں ہیں، لیکن اسے اپنی پوری صلاحیت تک پہنچنے اور زیادہ سے زیادہ قیمت فراہم کرنے کے لیے اصلاح کی ضرورت ہے۔ ایک ہائبرڈ نقطہ نظر جو خودکار ڈیٹا جنریشن کو انسانی مہارت کے ساتھ جوڑتا ہے قابل اور قابل بھروسہ ماڈل تیار کرنے کے لیے ایک انتہائی موثر طریقہ ہے، کیونکہ حتمی ماڈل کی کارکردگی کل حجم کے مقابلے ڈیٹا کے معیار پر زیادہ منحصر ہے۔ یہ مربوط عمل، توثیق کے لیے پیمانے کے لیے AI اور انسانی ماہرین کا استعمال کرتے ہوئے، بہتر حفاظتی صف بندی کے ساتھ زیادہ قابل ماڈل تیار کرتا ہے، جو صارف کا اعتماد بڑھانے اور ذمہ دارانہ تعیناتی کو یقینی بنانے کے لیے ضروری ہے۔