ERNIE X1 और ERNIE 4.5: AI अखाड़े में नए दावेदार
बायडू, जो चीन के तकनीकी परिदृश्य में एक प्रमुख शक्ति है, ने अपने ERNIE (Enhanced Representation through Knowledge Integration) फाउंडेशन मॉडल में दो महत्वपूर्ण अपडेट लॉन्च किए हैं। ये नए संस्करण, ERNIE X1 और ERNIE 4.5, बायडू की बढ़ती प्रतिस्पर्धात्मक वैश्विक AI परिदृश्य, विशेष रूप से चीनी और अमेरिकी दोनों कंपनियों द्वारा की गई प्रगति के प्रति रणनीतिक प्रतिक्रिया का प्रतिनिधित्व करते हैं। ये मॉडल केवल वृद्धिशील उन्नयन नहीं हैं; उन्हें उपलब्ध कुछ सबसे उन्नत AI प्रणालियों के साथ सीधे प्रतिस्पर्धा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो बायडू के अनुसार, अपने प्रतिद्वंद्वियों की क्षमताओं से मेल खाते हैं या उनसे आगे निकल जाते हैं। दोनों मॉडल ERNIE बॉट चैटबॉट के माध्यम से उपयोगकर्ताओं के लिए सुलभ हैं, और बायडू अपनी प्रमुख बायडू सर्च सहित अपनी व्यापक उत्पाद श्रृंखला में चरणबद्ध एकीकरण की योजना बना रहा है।
इस रिलीज का समय महत्वपूर्ण है। जेनरेटिव AI क्षेत्र तीव्र नवाचार और तीव्र प्रतिद्वंद्विता की अवधि का अनुभव कर रहा है, जिसमें चीन और संयुक्त राज्य अमेरिका के बीच गतिशीलता पर विशेष ध्यान दिया जा रहा है। डीपसीक, एक चीनी AI स्टार्टअप, ने 2025 की शुरुआत में R1 के साथ उद्योग का ध्यान आकर्षित किया, एक ओपन-सोर्स रीजनिंग मॉडल जिसने कथित तौर पर अग्रणी AI मॉडल को काफी कम लागत पर बेहतर प्रदर्शन किया। इस कदम ने डीपसीक को चीन और अमेरिका दोनों में बायडू सहित प्रतियोगियों से आगे बढ़ा दिया। बायडू, हालांकि, चैटजीपीटी प्रतियोगी, ERNIE बॉट पेश करने वाली शुरुआती चीनी कंपनियों में से एक थी।
ERNIE X1 और ERNIE 4.5: बायडू के नए मॉडलों पर एक नज़र
ERNIE X1 और ERNIE 4.5, दोनों बायडू द्वारा विकसित किए गए हैं, अलग-अलग फाउंडेशन मॉडल हैं जो विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए तैयार किए गए हैं:
ERNIE X1: यह मॉडल एक उच्च दक्षता वाले रीजनिंग इंजन के रूप में स्थित है, जो सीधे डीपसीक R1 और OpenAI के o3 मिनी जैसे मॉडलों को चुनौती देता है। यह जटिल तार्किक प्रसंस्करण और बहु-चरणीय समस्या-समाधान की आवश्यकता वाले कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है।
ERNIE 4.5: यह मॉडल एक बड़ा मल्टीमॉडल AI है, जो विभिन्न प्रकार के मीडिया - टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो को संसाधित करने और समझने में सक्षम है। यह GPT-4o और Google के जेमिनी जैसे मॉडलों के साथ प्रतिस्पर्धा करता है।
डीपसीक के R1 के उद्भव ने Google, OpenAI, एंथ्रोपिक और xAI जैसे प्रमुख AI खिलाड़ियों की प्राथमिकताओं में बदलाव को प्रेरित किया। इन कंपनियों ने कच्चे मॉडल पैमाने के साथ-साथ दक्षता और सामर्थ्य पर ध्यान केंद्रित करना शुरू कर दिया। बायडू का ERNIE X1 का परिचय, विशेष रूप से, इस वैश्विक AI दौड़ में इसके प्रवेश का प्रतीक है, जो R1 और अन्य मॉडलों के बराबर प्रदर्शन की पेशकश करता है, संभावित रूप से और भी अधिक प्रतिस्पर्धी मूल्य बिंदु पर।
बायडू इस बात पर जोर देता है कि 2025 बड़े भाषा मॉडल और संबंधित प्रौद्योगिकियों के विकास के लिए एक महत्वपूर्ण वर्ष है। कंपनी की प्रेस विज्ञप्ति कृत्रिम बुद्धिमत्ता, डेटा केंद्रों और क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर में निवेश करने की अपनी चल रही प्रतिबद्धता पर प्रकाश डालती है, जिसका उद्देश्य अपनी AI क्षमताओं को और बढ़ाना और अगली पीढ़ी के और भी अधिक शक्तिशाली मॉडल विकसित करना है।
ERNIE X1: गहन-सोच तर्क में गहराई से जाना
ERNIE X1 एक भाषा मॉडल है जिसे विशेष रूप से “गहन-सोच तर्क” के लिए इंजीनियर किया गया है। यह इसे पारंपरिक भाषा मॉडल से अलग करता है जो त्वरित, पैटर्न-आधारित प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं। इसके विपरीत, रीजनिंग मॉडल को जटिल समस्याओं को तार्किक चरणों की एक श्रृंखला में विच्छेदित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। वे विभिन्न संभावित समाधानों का मूल्यांकन करते हैं और अंतिम आउटपुट प्रस्तुत करने से पहले अपने उत्तरों को परिष्कृत करते हैं। यह उन्हें उन कार्यों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त बनाता है जिनमें बहु-चरणीय योजना, तार्किक कटौती और जटिल समस्या-समाधान शामिल हैं।
बायडू ERNIE X1 की तर्क क्षमता को कई उन्नत तकनीकों के लिए जिम्मेदार ठहराता है, जिनमें शामिल हैं:
- प्रोग्रेसिव रीइन्फोर्समेंट लर्निंग: यह एक पुनरावृत्त शिक्षण प्रक्रिया का सुझाव देता है जहां मॉडल प्रतिक्रिया के माध्यम से अपने प्रदर्शन में लगातार सुधार करता है।
- एंड-टू-एंड ट्रेनिंग: यह एक समग्र प्रशिक्षण दृष्टिकोण का तात्पर्य है जहां पूरे मॉडल को अलग-अलग चरणों में करने के बजाय एक साथ अनुकूलित किया जाता है।
- चेन्स ऑफ़ थॉट एंड एक्शन: यह तकनीक संभवतः मॉडल को तार्किक चरणों के अनुक्रम का पालन करने में सक्षम बनाती है, जो मानव विचार प्रक्रियाओं की नकल करती है।
- यूनिफाइड मल्टी-फैसटेड रिवॉर्ड सिस्टम: यह तर्क के विभिन्न पहलुओं में मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन और पुरस्कृत करने के लिए एक परिष्कृत प्रणाली का सुझाव देता है।
जबकि बायडू ने विस्तृत तकनीकी विवरण का खुलासा नहीं किया है, ये विधियां पुनरावृत्त शिक्षा, प्रासंगिक समझ और संरचित तर्क पर ध्यान केंद्रित करने की ओर इशारा करती हैं - ऐसी ताकतें जो अन्य सफल तर्क मॉडल की भी विशेषता हैं।
व्यावहारिक अनुप्रयोगों में, बायडू का दावा है कि ERNIE X1 “समझ, योजना, प्रतिबिंब और विकास में बढ़ी हुई क्षमताओं” को प्रदर्शित करता है। कंपनी निम्नलिखित जैसे क्षेत्रों में अपनी दक्षता पर प्रकाश डालती है:
- साहित्यिक सृजन: रचनात्मक पाठ प्रारूप उत्पन्न करना।
- पांडुलिपि लेखन: लंबे दस्तावेजों के प्रारूपण में सहायता करना।
- संवाद: प्राकृतिक और सुसंगत बातचीत में संलग्न होना।
- तार्किक तर्क: उन समस्याओं को हल करना जिनके लिए तार्किक कटौती की आवश्यकता होती है।
- जटिल गणना: जटिल गणितीय संचालन करना।
- “चीनी ज्ञान”: यह अनिर्दिष्ट क्षमता संभवतः चीनी भाषा, संस्कृति और संदर्भ की गहरी समझ को संदर्भित करती है।
परिणामस्वरूप, ERNIE X1 को विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों को शक्ति देने के लिए परिकल्पित किया गया है, जिनमें शामिल हैं:
- सर्च इंजन: अधिक सूक्ष्म समझ के साथ खोज परिणामों को बढ़ाना।
- दस्तावेज़ सारांश और प्रश्नोत्तर: संक्षिप्त सारांश और प्रश्नों के सटीक उत्तर प्रदान करना।
- छवि समझ और पीढ़ी: दृश्य सामग्री की व्याख्या और निर्माण करना।
- कोड व्याख्या: प्रोग्रामिंग कोड का विश्लेषण और समझना।
- वेबपेज विश्लेषण: वेब पेजों से महत्वपूर्ण जानकारी निकालना।
- माइंड मैपिंग: विचारों और अवधारणाओं का दृश्य प्रतिनिधित्व बनाना।
- शैक्षणिक अनुसंधान: विभिन्न विषयों में अनुसंधान कार्यों में सहायता करना।
- व्यवसाय और फ्रेंचाइजी सूचना खोज: व्यावसायिक पूछताछ के लिए प्रासंगिक जानकारी प्रदान करना।
ERNIE X1: प्रतिस्पर्धा के खिलाफ बेंचमार्किंग
जबकि बायडू ने ERNIE X1 के लिए विशिष्ट बेंचमार्क स्कोर या विस्तृत मूल्यांकन जारी नहीं किया है, यह दावा करता है कि मॉडल का प्रदर्शन डीपसीक R1 के “बराबर” है, जबकि इसे “केवल आधी कीमत” पर पेश किया जा रहा है। वर्तमान में, बायडू ने बाजार में अन्य रीजनिंग मॉडल के साथ तुलना प्रदान नहीं की है। विस्तृत तुलनात्मक डेटा की यह कमी ERNIE X1 की प्रतिस्पर्धात्मक स्थिति का पूरी तरह से आकलन करना मुश्किल बनाती है, लेकिन कम लागत पर तुलनीय प्रदर्शन का दावा निश्चित रूप से उल्लेखनीय है।
ERNIE 4.5: मूल बहुविध क्षमताओं को अपनाना
ERNIE 4.5 को बायडू द्वारा “मूल बहुविध मॉडल” के रूप में प्रस्तुत किया गया है। इसका मतलब है कि इसे एक एकीकृत ढांचे के भीतर विभिन्न प्रकार के मीडिया - टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो को सहजता से एकीकृत और समझने के लिए डिज़ाइन किया गया है। कई AI प्रणालियों के विपरीत जो विभिन्न मीडिया प्रकारों को अलग-अलग संसाधित करते हैं, ERNIE 4.5 को इन तौर-तरीकों को संयोजित करने और यहां तक कि उनके बीच परिवर्तित करने के लिए इंजीनियर किया गया है (उदाहरण के लिए, टेक्स्ट से ऑडियो और इसके विपरीत)।
बायडू इस बात पर प्रकाश डालता है कि ERNIE 4.5 “कई तौर-तरीकों के संयुक्त मॉडलिंग के माध्यम से सहयोगी अनुकूलन प्राप्त करता है, असाधारण बहुविध समझ क्षमताओं का प्रदर्शन करता है।” यह एक परिष्कृत दृष्टिकोण का सुझाव देता है जहां मॉडल विभिन्न मीडिया प्रकारों में जानकारी को समझना और उससे संबंधित करना सीखता है।
अपनी बहुविध कौशल के अलावा, ERNIE 4.5 “परिष्कृत भाषा कौशल” का दावा करता है, जो इसकी समझ और पीढ़ी क्षमताओं के साथ-साथ इसके तार्किक तर्क, स्मृति और कोडिंग क्षमताओं को बढ़ाता है। बायडू मॉडल की “मजबूत बुद्धि” और “प्रासंगिक जागरूकता” पर भी जोर देता है, विशेष रूप से इंटरनेट मेम और व्यंग्यात्मक कार्टून जैसी सूक्ष्म सामग्री को पहचानने की इसकी क्षमता। यह न केवल सामग्री के शाब्दिक अर्थ को समझने पर ध्यान केंद्रित करने का संकेत देता है, बल्कि इसके सांस्कृतिक और सामाजिक संदर्भ को भी समझने पर ध्यान केंद्रित करता है।
इसके अलावा, बायडू का दावा है कि ERNIE 4.5 “मतिभ्रम” के प्रति कम संवेदनशील है - AI में एक आम समस्या जहां मॉडल झूठी या भ्रामक जानकारी उत्पन्न करते हैं जो पहली नज़र में प्रशंसनीय लग सकती है। यह एक महत्वपूर्ण सुधार है, क्योंकि मतिभ्रम AI प्रणालियों की विश्वसनीयता और भरोसेमंदता को कम कर सकते हैं।
बायडू इन प्रगति को कई प्रमुख तकनीकों का श्रेय देता है, जिनमें शामिल हैं:
- स्पैटियोटेम्पोरल रिप्रेजेंटेशन कम्प्रेशन: यह संभवतः समय और स्थान पर बदलने वाली जानकारी, जैसे वीडियो सामग्री, का कुशलतापूर्वक प्रतिनिधित्व और प्रसंस्करण करने की तकनीकों को संदर्भित करता है।
- नॉलेज-सेंट्रिक ट्रेनिंग डेटा कंस्ट्रक्शन: यह तथ्यात्मक ज्ञान से भरपूर प्रशिक्षण डेटासेट बनाने पर ध्यान केंद्रित करने का सुझाव देता है।
- सेल्फ-फीडबैक एन्हांस्ड पोस्ट-ट्रेनिंग: यह एक ऐसे तंत्र का तात्पर्य है जहां मॉडल अपने स्वयं के आउटपुट से सीख सकता है और समय के साथ अपने प्रदर्शन में सुधार कर सकता है।
- हेटेरोजेनियस मल्टीमॉडल मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स (MoE): यह दृष्टिकोण छोटे, विशिष्ट “विशेषज्ञ” मॉडल का उपयोग करता है जो केवल जरूरत पड़ने पर ही सक्रिय होते हैं। यह प्रदर्शन को अनुकूलित करता है और कम्प्यूटेशनल लागत को कम करता है। MoE मॉडल अक्सर पारंपरिक ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडल की तुलना में छोटे और अधिक लागत प्रभावी होते हैं, फिर भी वे तुलनीय या यहां तक कि बेहतर प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं, जिससे वे AI विकास के लिए एक आकर्षक विकल्प बन जाते हैं।
आगे देखते हुए, रिपोर्टों से संकेत मिलता है कि बायडू 2025 में बाद में ERNIE 5 जारी करने की योजना बना रहा है, जो अपनी बहुविध क्षमताओं में “बड़े संवर्द्धन” का वादा करता है। यह बहुविध AI की सीमाओं को आगे बढ़ाने के लिए निरंतर प्रतिबद्धता का सुझाव देता है।
ERNIE 4.5: एक तुलनात्मक विश्लेषण
बायडू ने ERNIE 4.5 की बहुविध क्षमताओं की सीधे OpenAI के GPT-4o से तुलना की है। कंपनी का दावा है कि ERNIE 4.5 ने MMU (मैसिव मल्टी-डिसिप्लिन अंडरस्टैंडिंग) को छोड़कर लगभग हर बेंचमार्क में GPT-4o से बेहतर प्रदर्शन किया। MMU कॉलेज-स्तरीय कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला पर मॉडलों का मूल्यांकन करता है जिनके लिए गहन विषय ज्ञान और विचारशील तर्क की आवश्यकता होती है। इससे पता चलता है कि जबकि ERNIE 4.5 कई क्षेत्रों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, GPT-4o को अभी भी विशिष्ट शैक्षणिक ज्ञान की आवश्यकता वाले कार्यों में लाभ हो सकता है।
बायडू बेंचमार्क परिणाम भी प्रस्तुत करता है जो दर्शाता है कि ERNIE 4.5 OpenAI के GPT-4o और GPT-4.5 के साथ-साथ डीपसीक के V3 से कई अन्यक्षेत्रों में बेहतर प्रदर्शन करता है, जिनमें शामिल हैं:
- C-Eval: यह बेंचमार्क मानविकी से लेकर विज्ञान और इंजीनियरिंग तक विभिन्न विषयों में उन्नत ज्ञान और तर्क क्षमताओं का आकलन करता है। यहां ERNIE 4.5 का मजबूत प्रदर्शन विविध विषयों की व्यापक समझ का सुझाव देता है।
- CMMLU: यह बेंचमार्क चीनी भाषा और संस्कृति के विशिष्ट संदर्भ में ज्ञान और तर्क क्षमताओं का मूल्यांकन करता है। यहां ERNIE 4.5 की सफलता इस क्षेत्र में इसकी दक्षता को उजागर करती है।
- GSM8K: यह बेंचमार्क ग्रेड स्कूल गणित की समस्याओं का उपयोग करके बहु-चरणीय तर्क का मूल्यांकन करता है। ERNIE 4.5 का प्रदर्शन गणितीय तर्क में मजबूत क्षमताओं को इंगित करता है।
- DROP: यह बेंचमार्क एक LLM की पढ़ने की समझ क्षमताओं को मापता है। ERNIE 4.5 के परिणाम पाठ की समझ के उच्च स्तर का सुझाव देते हैं।
हालांकि, यह स्वीकार करना महत्वपूर्ण है कि ERNIE 4.5 ने जिन बेंचमार्क में बेहतर प्रदर्शन दिखाया, उनमें से कई विशेष रूप से चीनी भाषा और संस्कृति पर केंद्रित थे। यह आंशिक रूप से समझा सकता है कि GPT-4o और GPT-4.5, एक अमेरिकी कंपनी द्वारा विकसित मॉडल, ने उतना अच्छा प्रदर्शन क्यों नहीं किया। फिर भी, ERNIE 4.5 ने डीपसीक-V3, एक चीनी कंपनी द्वारा विकसित मॉडल, को भी इनमें से कई बेंचमार्क पर बेहतर प्रदर्शन किया, जो चीनी संदर्भ में एक वास्तविक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ का संकेत देता है।
इसके विपरीत, ERNIE 4.5 ने कथित तौर पर कुछ अन्य बेंचमार्क पर उतना अच्छा प्रदर्शन नहीं किया, जिनमें शामिल हैं:
- MMLU-Pro: यह बेंचमार्क कार्यों के व्यापक और अधिक चुनौतीपूर्ण सेट में भाषा की समझ का मूल्यांकन करता है। GPT-4.5 ने यहां ERNIE 4.5 से बेहतर प्रदर्शन किया, जो सामान्य भाषा की समझ में संभावित लाभ का सुझाव देता है।
- GPQA: इस बेंचमार्क में जीव विज्ञान, भौतिकी और रसायन विज्ञान के विशेषज्ञों द्वारा लिखे गए बहुविकल्पीय प्रश्नों का एक डेटासेट शामिल है। GPT-4.5 ने फिर से ERNIE 4.5 से बेहतर प्रदर्शन किया, जो विशिष्ट वैज्ञानिक ज्ञान की मजबूत पकड़ का संकेत देता है।
- Math-500: यह बेंचमार्क चुनौतीपूर्ण हाई-स्कूल-स्तरीय गणित की समस्याओं को हल करने की क्षमता का परीक्षण करता है। डीपसीक-V3 और GPT-4.5 दोनों ने ERNIE 4.5 से बेहतर प्रदर्शन किया, जो उन्नत गणितीय तर्क में और सुधार की आवश्यकता का सुझाव देता है।
- LiveCodeBench: यह बेंचमार्क कोडिंग क्षमताओं को मापता है। GPT-4.5 ने ERNIE 4.5 से बेहतर प्रदर्शन किया, जो कोड पीढ़ी और समझ में संभावित लाभ का संकेत देता है।
कुछ बेंचमार्क पर GPT-4.5 के बेहतर प्रदर्शन के बावजूद, बायडू इस बात पर जोर देता है कि ERNIE 4.5 की कीमत OpenAI के मॉडल के केवल 1% पर है। यह महत्वपूर्ण लागत अंतर ERNIE 4.5 को व्यवसायों और डेवलपर्स के लिए एक अत्यधिक आकर्षक विकल्प बना सकता है जो एक लागत प्रभावी बहुविध AI समाधान चाहते हैं।
ERNIE X1 और ERNIE 4.5 तक पहुँचना
ERNIE 4.5 वर्तमान में अपने API और बायडू AI क्लाउड के MaaS (मॉडल-ए-ए-सर्विस) प्लेटफॉर्म, कियानफैन के माध्यम से सुलभ है। इनपुट की कीमतें RMB 0.004 प्रति हजार टोकन से शुरू होती हैं, और आउटपुट की कीमतें RMB 0.016 प्रति हजार टोकन से शुरू होती हैं। बायडू का कहना है कि ERNIE X1 प्लेटफॉर्म पर “जल्द ही” उपलब्ध होगा, जिसकी इनपुट कीमतें RMB 0.002 प्रति हजार टोकन से शुरू होंगी और आउटपुट कीमतें RMB 0.008 प्रति हजार टोकन से शुरू होंगी।
उपयोगकर्ता बायडू के चैटबॉट, ERNIE बॉट के माध्यम से दोनों मॉडलों के साथ बातचीत भी कर सकते हैं, जो उनकी क्षमताओं की खोज के लिए एक सुविधाजनक और उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस प्रदान करता है।
विशिष्ट मूल्य निर्धारण संरचना और उपलब्धता विवरण इन उन्नत AI मॉडल को व्यक्तिगत डेवलपर्स से लेकर बड़े उद्यमों तक, उपयोगकर्ताओं की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए सुलभ बनाने के लिए बायडू की प्रतिबद्धता को उजागर करते हैं। प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण, विशेष रूप से ERNIE X1 के लिए, बायडू को वैश्विक AI बाजार में एक मजबूत दावेदार के रूप में स्थापित करता है, जो अमेरिकी तकनीकी दिग्गजों के मॉडल के लिए एक आकर्षक विकल्प पेश करता है।