फॉक्सकॉन का फॉक्सब्रेन: पारंपरिक चीनी एलएलएम

कुशल प्रशिक्षण और स्थानीयकृत विशेषज्ञता: एक तीव्र चढ़ाई

फॉक्सब्रेन का विकास उल्लेखनीय दक्षता की कहानी है। मात्र चार सप्ताह में, फॉक्सकॉन की टीम ने इस अत्याधुनिक एलएलएम को जीवंत कर दिया। यह तीव्र विकास चक्र एक रणनीतिक दृष्टिकोण को रेखांकित करता है जो कम्प्यूटेशनल शक्ति को अंधाधुंध लगाने के बजाय प्रशिक्षण प्रक्रिया को अनुकूलित करने पर केंद्रित है। डॉ. युंग-हुई ली, माननीय हाई रिसर्च इंस्टीट्यूट में एआई रिसर्च सेंटर के निदेशक, इस बिंदु पर जोर देते हुए कहते हैं, ‘हमारे फॉक्सब्रेन मॉडल ने एक बहुत ही कुशल प्रशिक्षण रणनीति अपनाई, जो कम्प्यूटिंग शक्ति को अंधाधुंध जमा करने के बजाय प्रशिक्षण प्रक्रिया को अनुकूलित करने पर केंद्रित है।’

यह दक्षता क्षमता की कीमत पर नहीं आती है। फॉक्सब्रेन विशेष रूप से पारंपरिक चीनी की बारीकियों के अनुरूप है, जो स्थानीय भाषा पैटर्न के लिए अनुकूलित मजबूत तर्क क्षमताओं का प्रदर्शन करता है। स्थानीयकरण पर यह ध्यान महत्वपूर्ण है, जो मॉडल को भाषा की जटिलताओं को समझने और प्रतिक्रिया देने की अनुमति देता है, जिस तरह से सामान्य मॉडल संघर्ष कर सकते हैं।

आंतरिक अनुप्रयोगों से परे: एक ओपन-सोर्स विजन

हालांकि शुरू में फॉक्सकॉन के आंतरिक कार्यों को सुव्यवस्थित करने के लिए कल्पना की गई थी, जिसमें डेटा विश्लेषण, निर्णय समर्थन, दस्तावेज़ सहयोग और यहां तक कि कोड पीढ़ी जैसे कार्य शामिल हैं। इसे गणित, तर्क और समस्या समाधान के लिए डिजाइन किया गया था। फॉक्सब्रेन का भाग्य कंपनी की दीवारों से कहीं आगे तक फैला हुआ है। फॉक्सकॉन ने मॉडल को ओपन-सोर्स तकनीक के रूप में जारी करने के अपने इरादे की घोषणा की है। यह कदम उन्नत एआई क्षमताओं तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाने के लिए तैयार है, ताइवान और संभावित रूप से उससे आगे के डेवलपर्स और शोधकर्ताओं को फॉक्सब्रेन की क्षमता का लाभ उठाने के लिए सशक्त बनाता है।

ओपन सोर्स के प्रति यह प्रतिबद्धता एआई समुदाय में एक व्यापक प्रवृत्ति के साथ संरेखित है, यह मानते हुए कि सहयोग और साझा ज्ञान नवाचार के प्रमुख चालक हैं। फॉक्सब्रेन को व्यापक समुदाय के लिए उपलब्ध कराकर, फॉक्सकॉन न केवल एआई की उन्नति में योगदान दे रहा है, बल्कि साझा प्रगति की भावना को भी बढ़ावा दे रहा है।

साझेदारी की शक्ति: एनवीडिया की विशेषज्ञता का लाभ उठाना

फॉक्सब्रेन का निर्माण एक सहयोगी प्रयास था, जिसमें एनवीडिया ने महत्वपूर्ण भूमिका निभाई थी। प्रशिक्षण प्रक्रिया ने 120 एनवीडिया H100 GPU की शक्ति का उपयोग किया, जो एनवीडिया की क्वांटम -2 इन्फिनीबैंड नेटवर्किंग तकनीक के माध्यम से परस्पर जुड़े हुए हैं। इस सेटअप ने उच्च गति डेटा हस्तांतरण को सक्षम किया, जो इस पैमाने के मॉडल को कुशलतापूर्वक प्रशिक्षित करने में एक महत्वपूर्ण कारक है।

एनवीडिया का समर्थन हार्डवेयर प्रदान करने से आगे बढ़ा। कंपनी की ताइपे -1 सुपरकंप्यूटर सुविधा और तकनीकी परामर्श फॉक्सकॉन को एनवीडिया के NeMo ढांचे का उपयोग करने में सक्षम बनाने में सहायक थे, जो एआई मॉडल बनाने और अनुकूलित करने के लिए एक शक्तिशाली टूलकिट है। यह साझेदारी हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर विशेषज्ञता के बीच तालमेल का उदाहरण देती है, जो एआई विकास की सीमाओं को आगे बढ़ाने में सहयोग के महत्व पर प्रकाश डालती है।

एक ठोस नींव पर निर्माण: Llama 3.1 आर्किटेक्चर

फॉक्सब्रेन का आर्किटेक्चर मेटा के Llama 3.1 में निहित है, जो ओपन-सोर्स सहयोग की शक्ति का प्रमाण है। यह नींव एक मजबूत और अच्छी तरह से परीक्षण किया गया ढांचा प्रदान करती है, जिसमें 70 बिलियन पैरामीटर शामिल हैं। ये पैरामीटर समायोज्य मान हैं जिन्हें एआई सिस्टम डेटा से सीखते समय ठीक करता है, जो मॉडल के संचित ज्ञान का प्रतिनिधित्व करते हैं।

शुरुआती बिंदु के रूप में Llama 3.1 का चुनाव पहिया को फिर से बनाने के बजाय मौजूदा, सिद्ध तकनीक का लाभ उठाने के रणनीतिक निर्णय को दर्शाता है। यह दृष्टिकोण फॉक्सकॉन को पारंपरिक चीनी की विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए मॉडल को तैयार करने और अपने इच्छित अनुप्रयोगों के लिए अपने प्रदर्शन को अनुकूलित करने पर अपने प्रयासों को केंद्रित करने की अनुमति देता है।

प्रतिस्पर्धा से बेहतर प्रदर्शन: फॉक्सब्रेन की क्षमताओं को बेंचमार्क करना

फॉक्सकॉन के आंतरिक परीक्षण से पता चलता है कि फॉक्सब्रेन कई प्रमुख श्रेणियों में Llama-3-ताइवान-70B, एक अन्य पारंपरिक चीनी भाषा मॉडल, से बेहतर प्रदर्शन करता है। यह बेहतर प्रदर्शन फॉक्सकॉन की प्रशिक्षण रणनीतियों और स्थानीयकरण पर इसके ध्यान की प्रभावशीलता को रेखांकित करता है।

विशेष रूप से, फॉक्सब्रेन बेस मेटा Llama 3.1 मॉडल की तुलना में गणितीय प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित करता है। यह बढ़ी हुई गणितीय क्षमता विशेष रूप से विनिर्माण, आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन और मात्रात्मक विश्लेषण पर निर्भर अन्य क्षेत्रों में अनुप्रयोगों के लिए प्रासंगिक है।

प्रदर्शन में एक गहरी डुबकी: TMMLU+ बेंचमार्क

फॉक्सब्रेन की क्षमताओं का कठोरता से आकलन करने के लिए, फॉक्सकॉन ने TMMLU+ बेंचमार्क का उपयोग किया, जो एक व्यापक परीक्षण है जो ज्ञान डोमेन की एक विस्तृत श्रृंखला में प्रदर्शन को मापता है। परिणाम गणित और तार्किक तर्क में फॉक्सब्रेन की ताकत को उजागर करते हैं, वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए इसकी क्षमता को और मान्य करते हैं।

TMMLU+ बेंचमार्क फॉक्सब्रेन के प्रदर्शन की तुलना अन्य मॉडलों से करने का एक मानकीकृत तरीका प्रदान करता है, जो इसकी ताकत और संभावित सुधार के क्षेत्रों की स्पष्ट तस्वीर पेश करता है। उद्देश्य मूल्यांकन के प्रति यह प्रतिबद्धता पारदर्शिता और निरंतर सुधार के प्रति फॉक्सकॉन के समर्पण को रेखांकित करती है।

डेटा वृद्धि की कला: प्रशिक्षण कोष का विस्तार

फॉक्सब्रेन की सफलता में एक प्रमुख घटक इसकी परिष्कृत डेटा वृद्धि रणनीति है। इसमें प्रशिक्षण डेटा का विस्तार और वृद्धि करने के लिए तकनीकों को नियोजित करना शामिल है, यह सुनिश्चित करना कि मॉडल भाषाई पैटर्न की एक विविध और प्रतिनिधि श्रेणी के संपर्क में है।

फॉक्सकॉन की टीम ने 24 विशिष्ट विषय श्रेणियों में मालिकाना डेटा वृद्धि विधियों का विकास किया, जिसके परिणामस्वरूप पारंपरिक चीनी के लिए 98 बिलियन टोकन का एक विशाल पूर्व-प्रशिक्षण डेटासेट तैयार हुआ। टोकन पाठ की इकाइयों का प्रतिनिधित्व करते हैं जिन्हें एआई सिस्टम संसाधित करता है, आमतौर पर शब्दों या शब्दों के भागों से मिलकर। यह व्यापक डेटासेट एक ऐसे मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए महत्वपूर्ण है जो विभिन्न प्रकार की भाषाई बारीकियों को समझ और प्रतिक्रिया दे सकता है।

संदर्भ राजा है: समझने के लिए एक विस्तृत खिड़की

फॉक्सब्रेन 128,000 टोकन की एक संदर्भ विंडो का दावा करता है। यह प्रभावशाली क्षमता निर्धारित करती है कि मॉडल एक बार में कितनी जानकारी पर विचार कर सकता है, जिससे यह व्यापक वार्तालाप इतिहास या दस्तावेज़ सामग्री के बारे में जागरूकता बनाए रख सकता है। यह छोटी संदर्भ विंडो वाले मॉडलों की तुलना में एक महत्वपूर्ण लाभ है, जो फॉक्सब्रेन को बातचीत या पाठ के व्यापक संदर्भ को समझने की अनुमति देता है, जिससे अधिक सुसंगत और प्रासंगिक प्रतिक्रियाएं मिलती हैं।

एक बड़ी संदर्भ विंडो विशेष रूप से उन कार्यों के लिए फायदेमंद होती है जिनमें पाठ के विभिन्न भागों के बीच जटिल संबंधों को समझने की आवश्यकता होती है, जैसे कि लंबे दस्तावेजों को सारांशित करना या ऐसे प्रश्नों का उत्तर देना जिनके लिए कई स्रोतों से जानकारी को एकीकृत करने की आवश्यकता होती है।

प्रमुख नवाचार: तकनीकी उपलब्धियों का सारांश

फॉक्सब्रेन के फॉक्सकॉन के विकास को कई प्रमुख नवाचारों द्वारा चिह्नित किया गया है:

• मालिकाना डेटा वृद्धि: 24 विषय श्रेणियों के लिए अद्वितीय डेटा वृद्धि और गुणवत्ता मूल्यांकन तकनीकों के निर्माण ने प्रशिक्षण डेटा को काफी समृद्ध किया।
• कुशल GPU उपयोग: मॉडल को कुल 2,688 GPU दिनों में 120 एनवीडिया H100 GPU का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था, जो कम्प्यूटेशनल संसाधनों के अत्यधिक कुशल उपयोग का प्रदर्शन करता है।
• मल्टी-नोड समानांतर प्रशिक्षण: इष्टतम प्रदर्शन और सिस्टम स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए एक मल्टी-नोड समानांतर प्रशिक्षण ढांचा लागू किया गया था, जिससे मॉडल को प्रभावी ढंग से स्केल करने की अनुमति मिलती है।
• अनुकूली तर्क प्रतिबिंब: मॉडल की स्वायत्त तर्क क्षमताओं को बढ़ाने के लिए एक अभिनव अनुकूली तर्क प्रतिबिंब विधि पेश की गई थी, जिससे यह समय के साथ अपने तर्क कौशल को सीख और सुधार सकता है।

भविष्य में एक झलक: निरंतर सुधार और सहयोग

डॉ. युंग-हुई ली स्वीकार करते हैं कि जबकि फॉक्सब्रेन प्रभावशाली प्रदर्शन प्रदर्शित करता है, विकास के लिए अभी भी जगह है। वह डीपसीक के आसवन मॉडल, कुशल ज्ञान हस्तांतरण पर केंद्रित एक अन्य एआई प्रणाली की तुलना में प्रदर्शन अंतर को नोट करते हैं। हालांकि, वह जोर देकर कहते हैं कि फॉक्सब्रेन का प्रदर्शन ‘विश्व-अग्रणी मानकों’ के करीब है।

निरंतर सुधार के प्रति यह प्रतिबद्धता फॉक्सकॉन के दृष्टिकोण की पहचान है। कंपनी फॉक्सब्रेन को परिष्कृत करना जारी रखने की योजना बना रही है, नई तकनीकों की खोज कर रही है और अपनी क्षमताओं को और बढ़ाने के लिए ओपन-सोर्स समुदाय से प्रतिक्रिया का लाभ उठा रही है।

क्षितिज का विस्तार: सहयोगी अनुप्रयोग

हालांकि शुरू में आंतरिक उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया था, फॉक्सकॉन एक ऐसे भविष्य की कल्पना करता है जहां फॉक्सब्रेन की क्षमताएं अपने स्वयं के संचालन से कहीं आगे तक फैली हुई हैं। कंपनी विनिर्माण, आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में नए अनुप्रयोगों का पता लगाने और एआई के उपयोग को बढ़ावा देने के लिए प्रौद्योगिकी भागीदारों के साथ सक्रिय रूप से सहयोग करने की योजना बना रही है।

यह सहयोगी दृष्टिकोण फॉक्सकॉन के ओपन-सोर्स दर्शन के साथ संरेखित है, यह मानते हुए कि एआई की वास्तविक क्षमता को केवल साझा ज्ञान और सामूहिक प्रयास के माध्यम से ही अनलॉक किया जा सकता है। अन्य संगठनों के साथ साझेदारी करके, फॉक्सकॉन का लक्ष्य एआई को अपनाने में तेजी लाना और विभिन्न उद्योगों में नवाचार को बढ़ावा देना है।

नवाचार का प्रदर्शन: एनवीडिया जीटीसी 2025 में प्रस्तुति

एआई समुदाय के साथ अपनी प्रगति को साझा करने के लिए फॉक्सकॉन की प्रतिबद्धता को एनवीडिया जीटीसी 2025 सम्मेलन में इसकी नियोजित प्रस्तुति द्वारा आगे प्रदर्शित किया गया है। ‘ओपन सोर्स से फ्रंटियर एआई तक: फाउंडेशन मॉडल बनाएं, अनुकूलित करें और विस्तारित करें’ शीर्षक वाला सत्र, फॉक्सब्रेन के विकास को प्रदर्शित करने और ओपन-सोर्स एआई के व्यापक निहितार्थों पर चर्चा करने के लिए एक मंच प्रदान करेगा।

यह प्रस्तुति पारदर्शिता के प्रति फॉक्सकॉन की प्रतिबद्धता और एआई के भविष्य के आसपास चल रही बातचीत में योगदान करने की उसकी इच्छा को रेखांकित करती है। अपने अनुभवों और अंतर्दृष्टि को साझा करके, फॉक्सकॉन का लक्ष्य एआई समुदाय के भीतर आगे नवाचार और सहयोग को प्रेरित करना है। प्रस्तुति 20 मार्च को हुई थी।