वे कहते हैं कि महान चीजें छोटे पैकेज में आती हैं और शायद, लघु भाषा मॉडल (एसएलएम) इसके आदर्श उदाहरण हैं।
जब भी हम एआई और मानव संचार और बातचीत की नकल करने वाले भाषा मॉडल के बारे में बात करते हैं, तो हम तुरंत सोचते हैं बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) जैसे कि GPT3 या GPT4. हालांकि, स्पेक्ट्रम के दूसरे छोर पर छोटे भाषा मॉडल की अद्भुत दुनिया है, जो अपने बड़े रूपों के लिए एकदम सही प्रतिरूप हैं, जो महत्वाकांक्षाओं को सशक्त बनाने के लिए सुविधाजनक साथी के रूप में आते हैं, जिनके लिए बहुत अधिक पैमाने की आवश्यकता नहीं होती है।
आज, हम इस बात पर प्रकाश डालने के लिए उत्साहित हैं कि एसएलएम क्या हैं, एलएलएम की तुलना में वे कैसे हैं, उनके उपयोग के मामले क्या हैं, और उनकी सीमाएँ क्या हैं।
लघु भाषा मॉडल क्या हैं?
एसएलएम एआई मॉडल की एक शाखा है जिसे मानव भाषाओं का पता लगाने, समझने और पारस्परिक रूप से व्यवहार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यहाँ उपसर्ग (या विशेषण) छोटा आकार को संदर्भित करता है, जो तुलनात्मक रूप से छोटा होता है, जिससे उन्हें अधिक केंद्रित और विशिष्ट होने की अनुमति मिलती है।
यदि LLM को अरबों या खरबों मापदंडों पर प्रशिक्षित किया जाता है, तो SLM को करोड़ों मापदंडों पर प्रशिक्षित किया जाता है। छोटे मॉडलों का एक खास पहलू यह है कि वे कम मापदंडों पर प्रशिक्षित होने के बावजूद त्रुटिहीन परिणाम देते हैं।
एसएलएम को बेहतर ढंग से समझने के लिए, आइए उनकी कुछ मुख्य विशेषताओं पर नजर डालें:
छोटे आकार का
क्योंकि उन्हें कम मापदंडों पर प्रशिक्षित किया जाता है, वे आसानी से प्रशिक्षित हो सकते हैं और कार्यक्षमता के लिए कम्प्यूटेशनल क्षमताओं की तीव्रता को न्यूनतम कर देते हैं।
विशिष्ट, केंद्रित, और अनुकूलन योग्य
एलएलएम के विपरीत, इन्हें सभी कार्यों को शामिल करने के लिए विकसित नहीं किया जाता है। इसके बजाय, इन्हें विशिष्ट समस्या कथनों के लिए बनाया और इंजीनियर किया जाता है, जिससे केंद्रित संघर्ष समाधान का मार्ग प्रशस्त होता है।
उदाहरण के लिए, एक मध्यम आकार का व्यवसाय केवल ग्राहक सेवा शिकायतों का ध्यान रखने के लिए एक एसएलएम विकसित और तैनात कर सकता है। या, एक बीएफएसआई कंपनी केवल स्वचालित पृष्ठभूमि जांच, क्रेडिट स्कोरिंग या जोखिम विश्लेषण करने के लिए एक एसएलएम रख सकती है।
हार्डवेयर विनिर्देशों पर न्यूनतम निर्भरता
एसएलएम प्रशिक्षण और तैनाती के लिए जटिल और भारी डिजिटल बुनियादी ढांचे और परिधीय आवश्यकताओं की आवश्यकता को समाप्त करते हैं। चूंकि वे आकार और कार्यक्षमता में अपेक्षाकृत छोटे होते हैं, इसलिए वे कम मेमोरी का भी उपभोग करते हैं, जिससे वे एज डिवाइस और ऐसे वातावरण में कार्यान्वयन के लिए आदर्श बन जाते हैं जो मुख्य रूप से संसाधन-विवश हैं।
अधिक टिकाऊ
छोटे मॉडल तुलनात्मक रूप से पर्यावरण के अनुकूल होते हैं क्योंकि वे एलएलएम की तुलना में कम ऊर्जा की खपत करते हैं और उनकी कम कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं के कारण कम गर्मी उत्पन्न करते हैं। इसका मतलब यह भी है कि शीतलन प्रणालियों और रखरखाव व्यय में न्यूनतम निवेश होता है।
बहुमुखी प्रतिभा और सस्ती
एसएलएम को छोटे और मध्यम आकार के व्यवसायों की महत्वाकांक्षाओं के लिए तैयार किया जाता है, जो निवेश के मामले में सीमित होते हैं, लेकिन उन्हें अपने व्यावसायिक दृष्टिकोण के लिए एआई की शक्ति और क्षमता का लाभ उठाना पड़ता है। चूंकि छोटे मॉडल अनुकूलनीय और अनुकूलन योग्य होते हैं, इसलिए वे व्यवसायों को अपनी एआई महत्वाकांक्षाओं को चरणों में लागू करने की लचीलापन देते हैं।
लघु भाषा मॉडल के वास्तविक दुनिया के उदाहरण
लघु भाषा मॉडल की कार्यप्रणाली
बुनियादी तौर पर, छोटे भाषा मॉडल का कार्य सिद्धांत बड़े भाषा मॉडल के समान ही होता है, इस अर्थ में कि उन्हें बड़ी मात्रा में प्रशिक्षण डेटा और कोड पर प्रशिक्षित किया जाता है। हालाँकि, उन्हें LLM के कुशल, छोटे रूपों में बदलने के लिए कुछ तकनीकों का उपयोग किया जाता है। आइए देखें कि कुछ सामान्य तकनीकें क्या हैं।
| ज्ञान आसवन | छंटाई | परिमाणीकरण |
|---|---|---|
| यह ज्ञान हस्तांतरण है जो गुरु से शिष्य को होता है। पूर्व-प्रशिक्षित एलएलएम से सभी ज्ञान को एसएलएम में स्थानांतरित किया जाता है, जिससे एलएलएम की जटिलताओं को छोड़कर ज्ञान का सार प्राप्त होता है। | वाइनमेकिंग में, प्रूनिंग का मतलब वाइन से शाखाओं, फलों और पत्तियों को हटाना है। एसएलएम में, यह एक ऐसी ही प्रक्रिया है जिसमें अनावश्यक पहलुओं और घटकों को हटाना शामिल है जो मॉडल को भारी और तीव्र बना सकते हैं। | जब गणना करने में मॉडल की सटीकता कम हो जाती है, तो यह तुलनात्मक रूप से कम मेमोरी का उपयोग करता है और काफी तेजी से चलता है। इस प्रक्रिया को क्वांटाइजेशन कहा जाता है और यह मॉडल को कम हार्डवेयर क्षमताओं वाले उपकरणों और सिस्टम में सटीक रूप से प्रदर्शन करने में सक्षम बनाता है। |
लघु भाषा मॉडल की सीमाएँ क्या हैं?
किसी भी AI मॉडल की तरह, SLM में भी कई अड़चनें और कमियाँ हैं। शुरुआती लोगों के लिए, आइए जानें कि वे क्या हैं:
- चूंकि एसएलएम अपने उद्देश्य और कार्यक्षमता में विशिष्ट और परिष्कृत हैं, इसलिए उद्यमों के लिए अपने छोटे मॉडलों को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाना कठिन हो सकता है।
- छोटे मॉडल को भी विशिष्ट उपयोग मामलों के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, जिससे वे अपने डोमेन के बाहर के अनुरोधों और संकेतों के लिए अमान्य हो जाते हैं। इसका मतलब है कि उद्यमों को एक मास्टर मॉडल रखने के बजाय कई आला एसएलएम तैनात करने के लिए मजबूर होना पड़ेगा।
- एआई क्षेत्र में मौजूदा कौशल अंतराल के कारण इन्हें विकसित करना और तैनात करना थोड़ा कठिन हो सकता है।
- सामान्यतः मॉडलों और प्रौद्योगिकी की निरंतर और तीव्र प्रगति, हितधारकों के लिए अपने एसएलएम को निरंतर विकसित करना चुनौतीपूर्ण बना सकती है।
लघु भाषा मॉडल के लिए प्रशिक्षण डेटा आवश्यकताएँ
जबकि बड़े मॉडलों की तुलना में तीव्रता, कम्प्यूटेशनल क्षमता और पैमाना छोटा होता है, एसएलएम किसी भी मायने में हल्के नहीं होते हैं। वे अभी भी भाषा मॉडल हैं जिन्हें जटिल आवश्यकताओं और कार्यों से निपटने के लिए विकसित किया गया है।
भाषा मॉडल के छोटे होने की भावना इसकी गंभीरता और प्रभाव को कम नहीं कर सकती। उदाहरण के लिए, स्वास्थ्य सेवा के क्षेत्र में, केवल वंशानुगत या जीवनशैली से प्रेरित बीमारियों का पता लगाने के लिए विकसित एक एसएलएम अभी भी महत्वपूर्ण है क्योंकि यह किसी व्यक्ति के जीवन और मृत्यु के बीच खड़ा है।
यह इस धारणा से जुड़ा है कि छोटे मॉडलों के लिए प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकताएँ अभी भी हितधारकों के लिए एक एयरटाइट मॉडल विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण हैं जो सटीक, प्रासंगिक और सटीक परिणाम उत्पन्न करता है। यहीं पर विश्वसनीय व्यवसायों से डेटा प्राप्त करने का महत्व सामने आता है।
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