गूगल ने हाल ही में अपने ओपन एआई मॉडल परिवार, ‘जेम्मा 3’ के लिए क्वांटाइजेशन-अवेयर ट्रेनिंग (QAT) मॉडल पेश किए हैं। इस विकास का उद्देश्य बड़े भाषा मॉडल की कम्प्यूटेशनल संसाधन मांगों को संबोधित करना है, जिससे वे हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए अधिक सुलभ हो सकें।
जेम्मा 3 को समझना
जेम्मा 3, गूगल द्वारा विकसित हल्के, उच्च-प्रदर्शन वाले ओपन-वेट मॉडल का एक परिवार है। यह गूगल के ‘जेमिनी 2.0’ मॉडल के समान अनुसंधान और प्रौद्योगिकी पर बनाया गया है। जेम्मा 3 चार पैरामीटर आकारों में उपलब्ध है: 1B, 4B, 12B, और 27B। इसने NVIDIA H100 जैसे उच्च-अंत वाले GPU पर मूल BFloat16 (BF16) परिशुद्धता में काम करने वाले एक अग्रणी मॉडल के रूप में खुद को स्थापित किया है।
जेम्मा 3 के QAT मॉडल का एक महत्वपूर्ण लाभ उच्च गुणवत्ता बनाए रखते हुए मेमोरी आवश्यकताओं को काफी कम करने की उनकी क्षमता है। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि यह जेम्मा 3 27B जैसे उच्च-प्रदर्शन मॉडल को NVIDIA GeForce RTX 3090 जैसे उपभोक्ता-ग्रेड GPU पर स्थानीय रूप से चलाने की अनुमति देता है।
QAT मॉडल के पीछे प्रेरणा
प्रदर्शन तुलना में, BF16 का उपयोग अक्सर किया जाता है। हालांकि, बड़े मॉडल को तैनात करते समय, हार्डवेयर आवश्यकताओं (जैसे GPU की संख्या) को कम करने के लिए FP8 (8-बिट) जैसे निम्न-परिशुद्धता प्रारूपों का उपयोग कभी-कभी प्रदर्शन की कीमत पर भी किया जाता है। मौजूदा हार्डवेयर के साथ जेम्मा 3 का उपयोग करने की उच्च मांग है।
यहीं पर क्वांटाइजेशन काम आता है। एआई मॉडल में, क्वांटाइजेशन संख्याओं (मॉडल पैरामीटर) की परिशुद्धता को कम करता है जिनका उपयोग मॉडल प्रतिक्रियाओं को संग्रहीत और गणना करने के लिए करता है। यह उपयोग किए गए रंगों की संख्या को कम करके एक छवि को संपीड़ित करने के समान है। 16-बिट (BF16) में पैरामीटर का प्रतिनिधित्व करने के बजाय, उन्हें कम बिट्स, जैसे 8-बिट (INT8) या 4-बिट (INT4) में दर्शाना संभव है।
हालांकि, क्वांटाइजेशन अक्सर प्रदर्शन में कमी की ओर जाता है। गुणवत्ता बनाए रखने के लिए, गूगल QAT का उपयोग करता है। मॉडल को पूरी तरह से प्रशिक्षित करने के बाद उसे क्वांटाइज करने के बजाय, QAT क्वांटाइजेशन प्रक्रिया को प्रशिक्षण में ही शामिल कर लेता है। प्रशिक्षण के दौरान कम-परिशुद्धता संचालन का अनुकरण करके, QAT प्रशिक्षण के बाद प्रदर्शन में गिरावट को कम करता है। इसके परिणामस्वरूप छोटे, तेज़ मॉडल मिलते हैं जबकि सटीकता बनी रहती है।
पर्याप्त VRAM बचत
गूगल का कहना है कि INT4 क्वांटाइजेशन BF16 का उपयोग करने की तुलना में मॉडल को लोड करने के लिए आवश्यक VRAM (GPU मेमोरी) को काफी कम कर देता है, जैसा कि नीचे बताया गया है:
- जेम्मा 3 27B: 54GB (BF16) से 14.1GB (INT4)
- जेम्मा 3 12B: 24GB (BF16) से 6.6GB (INT4)
- जेम्मा 3 4B: 8GB (BF16) से 2.6GB (INT4)
- जेम्मा 3 1B: 2GB (BF16) से 0.5GB (INT4)
मेमोरी पदचिह्न में ये कमी शक्तिशाली एआई मॉडल तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाने के लिए सर्वोपरि है, जिससे उन्हें सीमित संसाधनों वाले उपकरणों पर तैनात किया जा सके।
विभिन्न उपकरणों पर जेम्मा 3 मॉडल को सक्षम करना
गूगल के अनुसार, QAT जेम्मा 3 के शक्तिशाली मॉडल को उपभोक्ता हार्डवेयर की एक विस्तृत श्रृंखला पर चलाने में सक्षम बनाता है।
जेम्मा 3 27B (INT4 QAT): NVIDIA GeForce RTX 3090 (24GB VRAM) या समकक्ष कार्ड वाले डेस्कटॉप पर आसानी से लोड और स्थानीय रूप से चलाया जा सकता है, जिससे उपयोगकर्ता सबसे बड़े जेम्मा 3 मॉडल का उपयोग कर सकते हैं।
जेम्मा 3 12B (INT4 QAT): लैपटॉप GPU जैसे NVIDIA GeForce RTX 4060 लैपटॉप GPU (8GB VRAM) पर कुशलतापूर्वक चलाया जा सकता है, जिससे पोर्टेबल मशीनों पर शक्तिशाली AI क्षमताएं सक्षम होती हैं।
छोटे मॉडल (4B, 1B): सीमित संसाधनों वाले सिस्टम, जैसे स्मार्टफोन के लिए अधिक सुलभ हो गए हैं।
हार्डवेयर संगतता का यह विस्तार जेम्मा 3 के संभावित अनुप्रयोगों को काफी बढ़ाता है, जिससे यह डेवलपर्स और उपयोगकर्ताओं के एक बड़े दर्शकों के लिए उपलब्ध हो जाता है। इन मॉडलों को उपभोक्ता-ग्रेड हार्डवेयर पर चलाने की क्षमता स्थानीय एआई प्रोसेसिंग के लिए नई संभावनाएं खोलती है, क्लाउड-आधारित सेवाओं पर निर्भरता कम करती है और गोपनीयता बढ़ाती है।
लोकप्रिय उपकरणों के साथ आसान एकीकरण
गूगल ने यह सुनिश्चित किया है कि डेवलपर्स इन नए QAT मॉडल का उपयोग परिचित वर्कफ़्लो के भीतर कर सकते हैं। जेम्मा 3 के लिए INT4 QAT और Q4\_0 (4-बिट) QAT मॉडल Hugging Face और Kaggle पर उपलब्ध हैं। उन्हें लोकप्रिय डेवलपर उपकरणों के साथ मूल रूप से परीक्षण किया जा सकता है, जैसे:
Ollama: उपयोगकर्ताओं को सरल आदेशों के साथ जेम्मा 3 QAT मॉडल चलाने की अनुमति देता है। Ollama इन मॉडलों को तैनात करने और प्रयोग करने की प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करता है, जिससे डेवलपर्स के लिए उन्हें अपनी परियोजनाओं में एकीकृत करना आसान हो जाता है।
LM Studio: एक सहज और उपयोग में आसान GUI (ग्राफिकल यूजर इंटरफेस) प्रदान करता है जो उपयोगकर्ताओं को अपने डेस्कटॉप पर जेम्मा 3 QAT मॉडल को आसानी से डाउनलोड और चलाने की अनुमति देता है। LM Studio AI मॉडल की स्थापना और प्रबंधन को सरल करता है, जिससे वे गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए अधिक सुलभ हो जाते हैं।
MLX: Apple सिलिकॉन-संचालित Mac पर जेम्मा 3 QAT मॉडल के अनुकूलित और कुशल अनुमान को सक्षम बनाता है। MLX AI वर्कलोड के लिए बेहतर प्रदर्शन और ऊर्जा दक्षता प्रदान करने के लिए Apple सिलिकॉन की अनूठी वास्तुकला का लाभ उठाता है।
Gemma.cpp: गूगल का समर्पित C++ कार्यान्वयन। CPU पर सीधे बहुत कुशल अनुमान की अनुमति देता है। Gemma.cpp उन डेवलपर्स के लिए एक निम्न-स्तरीय इंटरफ़ेस प्रदान करता है जो अपने AI अनुप्रयोगों के प्रदर्शन को ठीक करना चाहते हैं।
llama.cpp: मूल रूप से GGUF-स्वरूपित जेम्मा 3 QAT मॉडल का समर्थन करता है, जिससे मौजूदा वर्कफ़्लो में एकीकृत करना आसान हो जाता है। Llama.cpp CPU और GPU सहित विभिन्न हार्डवेयर प्लेटफॉर्म पर बड़े भाषा मॉडल चलाने के लिए एक लोकप्रिय लाइब्रेरी है।
इन प्लेटफॉर्म पर जेम्मा 3 QAT मॉडल की उपलब्धता और लोकप्रिय उपकरणों के साथ उनकी संगतता डेवलपर्स के लिए इन मॉडलों का अपनी परियोजनाओं में लाभ उठाने के लिए प्रवेश बाधा को काफी कम करती है। एकीकरण में यह आसानी प्रयोग और नवाचार को प्रोत्साहित करती है, जिससे जेम्मा 3 के लिए अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला होती है।
क्वांटाइजेशन-अवेयर ट्रेनिंग के तकनीकी पहलू
जेम्मा 3 के लिए गूगल के QAT मॉडल के महत्व को पूरी तरह से समझने के लिए, क्वांटाइजेशन के तकनीकी विवरण और QAT इससे जुड़ी चुनौतियों का समाधान कैसे करता है, इस पर गहराई से विचार करना महत्वपूर्ण है।
क्वांटाइजेशन को समझना:
क्वांटाइजेशन एक तकनीक है जिसका उपयोग तंत्रिका नेटवर्क के आकार और कम्प्यूटेशनल जटिलता को कम करने के लिए weights और activations को कम परिशुद्धता के साथ दर्शाया जाता है। फ़्लोटिंग-पॉइंट संख्याओं (जैसे, 32-बिट या 16-बिट) का उपयोग करने के बजाय, क्वांटाइज्ड मॉडल इन मानों को दर्शाने के लिए पूर्णांकों (जैसे, 8-बिट या 4-बिट) का उपयोग करते हैं। परिशुद्धता में यह कमी कई लाभों की ओर ले जाती है:
- कम मेमोरी पदचिह्न: निम्न-परिशुद्धता अभ्यावेदन को मॉडल को संग्रहीत करने के लिए कम मेमोरी की आवश्यकता होती है, जिससे सीमित मेमोरी संसाधनों वाले उपकरणों पर मॉडल को तैनात करना संभव हो जाता है।
- तेज़ अनुमान: पूर्णांक संचालन आमतौर पर फ़्लोटिंग-पॉइंट संचालन की तुलना में तेज़ होते हैं, जिससे अनुमान का समय तेज़ होता है।
- कम बिजली की खपत: पूर्णांक संचालन फ़्लोटिंग-पॉइंट संचालन की तुलना में कम बिजली की खपत करते हैं, जिससे क्वांटाइज्ड मॉडल बैटरी-संचालित उपकरणों के लिए अधिक उपयुक्त हो जाते हैं।
क्वांटाइजेशन की चुनौतियां:
जबकि क्वांटाइजेशन महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है, यह चुनौतियां भी पेश करता है:
- सटीकता में गिरावट: weights और activations की परिशुद्धता को कम करने से सटीकता में कमी हो सकती है। मॉडल डेटा की बारीकियों को पकड़ने में कम सक्षम हो सकता है, जिसके परिणामस्वरूप प्रदर्शन कम होता है।
- अंशांकन मुद्दे: पूर्णांकों द्वारा दर्शाए जा सकने वाले मानों की सीमा सीमित है। इससे activations का क्लिपिंग या संतृप्ति हो सकता है, जो सटीकता को और कम कर सकता है।
क्वांटाइजेशन-अवेयर ट्रेनिंग (QAT): एक समाधान:
क्वांटाइजेशन-अवेयर ट्रेनिंग (QAT) एक तकनीक है जो प्रशिक्षण प्रक्रिया में क्वांटाइजेशन को शामिल करके सटीकता में गिरावट के मुद्दे को संबोधित करती है। QAT में, मॉडल को सिमुलेटेड क्वांटाइजेशन के साथ प्रशिक्षित किया जाता है, जिसका अर्थ है कि training के आगे और पीछे के पास के दौरान weights और activations को क्वांटाइज किया जाता है। यह मॉडल को क्वांटाइजेशन के प्रभावों की भरपाई करने के लिए सीखने की अनुमति देता है, जिसके परिणामस्वरूप अधिक सटीक क्वांटाइज्ड मॉडल होता है।
QAT कैसे काम करता है:
सिमुलेटेड क्वांटाइजेशन: प्रशिक्षण के दौरान, प्रत्येक आगे और पीछे के पास के बाद weights और activations को वांछित परिशुद्धता (जैसे, 8-बिट या 4-बिट) में क्वांटाइज किया जाता है। यह उस क्वांटाइजेशन का अनुकरण करता है जिसे अनुमान के दौरान लागू किया जाएगा।
ढाल समायोजन: क्वांटाइजेशन के प्रभावों को ध्यान में रखते हुए ढालों को भी समायोजित किया जाता है। यह मॉडल को क्वांटाइजेशन के कारण होने वाली त्रुटि को कम करने के तरीके को सीखने में मदद करता है।
ठीक ट्यूनिंग: सिमुलेटेड क्वांटाइजेशन के साथ प्रशिक्षण के बाद, क्वांटाइज्ड weights और activations के साथ मॉडल को ठीक ट्यून किया जाता है। यह क्वांटाइज्ड मॉडल की सटीकता को और बेहतर बनाता है।
QAT के लाभ:
- बेहतर सटीकता: QAT प्रशिक्षण के बाद क्वांटाइजेशन (PTQ) की तुलना में क्वांटाइज्ड मॉडल की सटीकता में काफी सुधार करता है, जो प्रशिक्षित होने के बाद मॉडल को क्वांटाइज करता है।
- क्वांटाइजेशन के लिए मजबूती: QAT मॉडल को क्वांटाइजेशन के प्रभावों के प्रति अधिक मजबूत बनाता है, जिससे सटीकता का त्याग किए बिना उच्च संपीड़न अनुपात प्राप्त करना संभव हो जाता है।
- हार्डवेयर संगतता: QAT मॉडल को हार्डवेयर प्लेटफॉर्म पर तैनात करने की अनुमति देता है जो पूर्णांक संचालन का समर्थन करते हैं, जैसे कि मोबाइल डिवाइस और एम्बेडेड सिस्टम।
जेम्मा 3 के लिए गूगल का QAT कार्यान्वयन:
जेम्मा 3 के लिए गूगल का QAT कार्यान्वयन उच्च सटीकता और संपीड़न अनुपात प्राप्त करने के लिए क्वांटाइजेशन तकनीकों में नवीनतम प्रगति का लाभ उठाता है। उनके कार्यान्वयन के विशिष्ट विवरण सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नहीं हैं, लेकिन यह संभावना है कि वे तकनीकों को नियोजित करते हैं जैसे कि:
- मिश्रित-परिशुद्धता क्वांटाइजेशन: सटीकता और संपीड़न को अनुकूलित करने के लिए मॉडल के विभिन्न भागों के लिए विभिन्न परिशुद्धता स्तरों का उपयोग करना।
- प्रति-टेन्सर क्वांटाइजेशन: क्वांटाइजेशन के कारण होने वाली त्रुटि को कम करने के लिए प्रत्येक टेन्सर को स्वतंत्र रूप से क्वांटाइज करना।
- सीखने योग्य क्वांटाइजेशन पैरामीटर: सटीकता को और बेहतर बनाने के लिए प्रशिक्षण के दौरान क्वांटाइजेशन पैरामीटर सीखना।
QAT और जेम्मा 3 के व्यापक निहितार्थ
जेम्मा 3 के लिए QAT मॉडल का रिलीज अधिक सुलभ और कुशल AI मॉडल के विकास में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है। इन मॉडलों के मेमोरी पदचिह्न और कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं को कम करके, गूगल डेवलपर्स और उपयोगकर्ताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को उनकी क्षमताओं का लाभ उठाने में सक्षम बना रहा है। इसके कई महत्वपूर्ण निहितार्थ हैं:
AI का लोकतंत्रीकरण:
उपभोक्ता-ग्रेड हार्डवेयर पर शक्तिशाली AI मॉडल चलाने की क्षमता AI तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाती है, जिससे व्यक्तियों और छोटे व्यवसायों के लिए महंगी क्लाउड-आधारित सेवाओं पर भरोसा किए बिना AI-पावर्ड अनुप्रयोगों को विकसित और तैनात करना संभव हो जाता है।
एज कंप्यूटिंग:
QAT मॉडल एज कंप्यूटिंग अनुप्रयोगों के लिए अच्छी तरह से अनुकूल हैं, जहां डेटा को क्लाउड के बजाय स्थानीय रूप से उपकरणों पर संसाधित किया जाता है। यह विलंबता को कम करता है, गोपनीयता में सुधार करता है और स्वायत्त वाहनों और स्मार्ट सेंसर जैसे नए अनुप्रयोगों को सक्षम बनाता है।
मोबाइल AI:
QAT मॉडल का कम मेमोरी पदचिह्न उन्हें मोबाइल उपकरणों के लिए आदर्श बनाता है, जिससे वास्तविक समय अनुवाद, छवि पहचान और वैयक्तिकृत सिफारिशें जैसी नई AI-पावर्ड सुविधाएँ सक्षम होती हैं।
अनुसंधान और विकास:
जेम्मा 3 के लिए ओपन-सोर्स QAT मॉडल की उपलब्धता AI के क्षेत्र में अनुसंधान और विकास को गति देगी, जिससे शोधकर्ताओं को नई क्वांटाइजेशन तकनीकों के साथ प्रयोग करने और क्वांटाइज्ड मॉडल के लिए नए अनुप्रयोगों का पता लगाने की अनुमति मिलेगी।
पर्यावरणीय स्थिरता:
AI मॉडल की ऊर्जा खपत को कम करके, QAT पर्यावरणीय स्थिरता में योगदान देता है। यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि AI हमारे जीवन में अधिक प्रचलित होता जा रहा है।
निष्कर्ष में, जेम्मा 3 के लिए गूगल का QAT मॉडल का रिलीज एक महत्वपूर्ण प्रगति है जिसका AI के क्षेत्र पर स्थायी प्रभाव पड़ेगा। AI मॉडल को अधिक सुलभ, कुशल और टिकाऊ बनाकर, गूगल समाज के लाभ के लिए AI की पूरी क्षमता को अनलॉक करने में मदद कर रहा है। जेम्मा 3 की शक्तिशाली वास्तुकला और QAT की कुशल क्वांटाइजेशन तकनीकों का संयोजन मोबाइल उपकरणों से लेकर एज कंप्यूटिंग और उससे आगे तक अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला में नवाचार को चलाने का वादा करता है।