हुआवेई टेक्नोलॉजीज, एक कंपनी जो अमेरिकी प्रतिबंधों के कारण महत्वपूर्ण तकनीकी बाधाओं का सामना कर रही है, ने कथित तौर पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) मॉडल प्रशिक्षण में एक सफलता हासिल की है। हुआवेई के बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम), पांगु पर काम कर रहे शोधकर्ताओं ने डीपसीक की मूल पद्धति से बेहतर एक उन्नत दृष्टिकोण विकसित करने का दावा किया है। यह अभिनव विधि हुआवेई के अपने स्वामित्व वाले हार्डवेयर का लाभ उठाती है, जिससे अमेरिकी तकनीकों पर कंपनी की निर्भरता कम हो जाती है, जो वर्तमान भू-राजनीतिक परिदृश्य में एक महत्वपूर्ण उद्देश्य है।
मिश्रण विशेषज्ञ समूह (MoGE) का उदय
हुआवेई की उन्नति का आधार मिश्रण विशेषज्ञ समूह (MoGE) की अवधारणा में निहित है। हुआवेई की पांगु टीम द्वारा प्रकाशित एक पेपर में विस्तृत यह नई तकनीक, मिश्रण विशेषज्ञ (MoE) तकनीक के एक उन्नत संस्करण के रूप में प्रस्तुत की गई है। MoE ने डीपसीक की सफलता से प्रदर्शित लागत प्रभावी AI मॉडल बनाने में सहायक साबित हुई है।
MoE बड़े मॉडल मापदंडों के लिए फायदे प्रदान करता है, जिससे सीखने की क्षमता में वृद्धि होती है। हालांकि, हुआवेई के शोधकर्ताओं ने "विशेषज्ञों" की असमान सक्रियता से उत्पन्न अक्षमताओं की पहचान की, जो AI प्रशिक्षण में महत्वपूर्ण घटक हैं, जो एक साथ कई उपकरणों पर कार्यों को चलाने पर प्रदर्शन में बाधा डाल सकते हैं। हुआवेई का MoGE रणनीतिक रूप से इन चुनौतियों का समाधान करता है।
पारंपरिक MoE मॉडल में अक्षमताओं का समाधान
MoGE प्रणाली को वर्कलोड वितरण को अनुकूलित करने के लिए जटिल रूप से डिजाइन किया गया है। केंद्रीय विचार चयन प्रक्रिया के दौरान विशेषज्ञों को एक साथ "समूह" करना है, जिससे अधिक संतुलित वर्कलोड वितरण हो सके। अधिक समान रूप से कम्प्यूटेशनल बोझ को वितरित करके, शोधकर्ताओं ने समानांतर कंप्यूटिंग वातावरण के प्रदर्शन में उल्लेखनीय वृद्धि की सूचना दी, जो आधुनिक AI प्रशिक्षण का एक प्रमुख पहलू है।
AI प्रशिक्षण में "विशेषज्ञों" की अवधारणा एक बड़े, अधिक व्यापक मॉडल के भीतर विशेष उप-मॉडल या घटकों को संदर्भित करती है। प्रत्येक विशेषज्ञ को बहुत विशिष्ट कार्यों या डेटा प्रकारों को संभालने के लिए सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किया गया है। यह दृष्टिकोण विविध विशिष्ट विशेषज्ञता का उपयोग करता है, जिससे समग्र AI प्रणाली को अपने समग्र प्रदर्शन में काफी सुधार करने की अनुमति मिलती है।
चीन की AI उन्नति के लिए निहितार्थ
यह उन्नति विशेष रूप से समय पर है। चीनी AI कंपनियां, Nvidia से उन्नत AI चिप्स के आयात पर अमेरिकी प्रतिबंधों का सामना करने के बावजूद, मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान दक्षता को बढ़ावा देने के तरीकों को आक्रामक रूप से आगे बढ़ा रही हैं। इन विधियों में न केवल एल्गोरिथम सुधार शामिल हैं, बल्कि हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर का सहक्रियात्मक एकीकरण भी शामिल है।
हुआवेई के शोधकर्ताओं ने अपने Ascend तंत्रिका प्रसंस्करण इकाई (NPU) पर MoGE आर्किटेक्चर का कड़ाई से परीक्षण किया, जिसे विशेष रूप से AI कार्यों को गति देने के लिए इंजीनियर किया गया है। परिणामों से संकेत मिलता है कि MoGE ने मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान दोनों चरणों के लिए बेहतर विशेषज्ञ लोड बैलेंसिंग और अधिक कुशल निष्पादन प्राप्त किया। यह एक साथ हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर स्टैक को अनुकूलित करने के लाभों का एक महत्वपूर्ण सत्यापन है।
अग्रणी AI मॉडल के खिलाफ पंगु की बेंचमार्किंग
MoGE आर्किटेक्चर और Ascend NPU द्वारा प्रबलित हुआवेई के पांगु मॉडल को अग्रणी AI मॉडल के खिलाफ बेंचमार्क किया गया था। इनमें DeepSeek-V3, अलीबाबा ग्रुप होल्डिंग का Qwen2.5-72B और मेटा प्लेटफॉर्म का Llama-405B शामिल था। बेंचमार्क के परिणामों से पता चला कि पांगु ने सामान्य अंग्रेजी बेंचमार्क की एक श्रृंखला में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त किया, और इसने सभी चीनी बेंचमार्क पर उत्कृष्ट प्रदर्शन किया। पांगु ने लंबी-संदर्भ प्रशिक्षण को संसाधित करने में भी उच्च दक्षता दिखाई, जो परिष्कृत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों के लिए महत्वपूर्ण महत्व का क्षेत्र है।
इसके अलावा, पांगु मॉडल ने सामान्य भाषा-समझ कार्यों में असाधारण क्षमताएं प्रदर्शित कीं, जिसमें तर्क कार्यों में विशेष ताकत थी। जटिल भाषा से बारीकियों को समझने और अर्थ निकालने की यह क्षमता AI में हुआवेई द्वारा हासिल की गई प्रगति को दर्शाती है।
हुआवेई का रणनीतिक महत्व
AI मॉडल आर्किटेक्चर में हुआवेई की प्रगति का रणनीतिक महत्व है। चल रहे प्रतिबंधों को देखते हुए, शेनझेन स्थित कंपनी रणनीतिक रूप से अमेरिकी तकनीकों पर अपनी निर्भरता को कम करने की कोशिश कर रही है। हुआवेई द्वारा विकसित Ascend चिप्स को Nvidia के प्रोसेसर के व्यवहार्य घरेलू विकल्प के रूप में माना जाता है और यह इस स्वतंत्रता का एक प्रमुख घटक है।
Pangu Ultra, NPU के लिए अनुकूलित 135 बिलियन मापदंडों वाला एक बड़ा भाषा मॉडल, हुआवेई के वास्तुशिल्प और व्यवस्थित सुव्यवस्थितता की प्रभावशीलता पर जोर देता है, जबकि इसके NPU की क्षमताओं को प्रदर्शित करता है। अपने हार्डवेयर-सॉफ्टवेयर एकीकरण की प्रभावशीलता का प्रदर्शन करना हुआवेई AI क्षमताओं को प्रदर्शित करने का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है।
विस्तृत प्रशिक्षण प्रक्रिया
हुआवेई के अनुसार, प्रशिक्षण प्रक्रिया को तीन प्रमुख चरणों में विभाजित किया गया है: पूर्व-प्रशिक्षण, लंबे संदर्भ विस्तार और उत्तर-प्रशिक्षण। पूर्व-प्रशिक्षण में शुरू में 13.2 ट्रिलियन टोकन के एक विशाल डेटासेट पर मॉडल को प्रशिक्षित करना शामिल है। लंबा संदर्भ विस्तार तब मॉडल की लंबी और अधिक जटिल ग्रंथों को संभालने की क्षमता का विस्तार करता है और प्रारंभिक डेटा पहचान पर बनाता है। यह चरण 8,192 Ascend चिप्स में एक बड़े पैमाने पर वितरित प्रसंस्करण का उपयोग करता है।
हुआवेई ने खुलासा किया कि मॉडल और सिस्टम जल्द ही अपने वाणिज्यिक ग्राहकों के लिए सुलभ कर दिए जाएंगे, जिससे इसके भागीदारों के साथ एकीकरण और विकास के लिए नए अवसर खुलेंगे।
मिश्रण विशेषज्ञ (MoE) और इसकी सीमाओं में गहराई से उतरें
हुआवेई के MoGE के महत्व को पूरी तरह से समझने के लिए, यह समझना महत्वपूर्ण है कि यह किन नींवों पर बनाता है: मिश्रण विशेषज्ञ (MoE) आर्किटेक्चर। MoE बड़े AI मॉडल को डिजाइन और प्रशिक्षित करने के तरीके में एक आदर्श बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है, जो कम्प्यूटेशनल लागत में आनुपातिक वृद्धि के बिना मॉडल के आकार और जटिलता को बढ़ाने का मार्ग प्रदान करता है।
एक पारंपरिक तंत्रिका नेटवर्क में, प्रत्येक इनपुट को प्रत्येक परत में प्रत्येक न्यूरॉन द्वारा संसाधित किया जाता है। जबकि यह दृष्टिकोण उच्च सटीकता प्रदान कर सकता है, यह बहुत बड़े मॉडल के लिए कम्प्यूटेशनल रूप से निषेधात्मक हो जाता है। MoE, इसके विपरीत, "विशेषज्ञों" की अवधारणा को पेश करता है - छोटे, विशेष तंत्रिका नेटवर्क जो इनपुट डेटा के विशिष्ट उपसमुच्चय पर ध्यान केंद्रित करते हैं।
एक "गेट" नेटवर्क गतिशील रूप से प्रत्येक इनपुट को सबसे प्रासंगिक विशेषज्ञ (विशेषज्ञों) को रूट करता है। यह चयनात्मक सक्रियण एक विरल गणना की अनुमति देता है, जिसका अर्थ है कि किसी भी दिए गए इनपुट के लिए मॉडल के मापदंडों का केवल एक अंश ही लगा होता है। यह विरलता अनुमान (भविष्यवाणी के लिए मॉडल का उपयोग करके) और प्रशिक्षण की कम्प्यूटेशनल लागत को नाटकीय रूप से कम करती है। इसके अलावा, क्योंकि विभिन्न विशेषज्ञ इनपुट डेटा के विभिन्न भागों पर कार्य कर सकते हैं, यह मॉडल में अधिक विशेषज्ञता की अनुमति देता है।
MoE के फायदों के बावजूद, इसकी पूरी क्षमता को अनलॉक करने के लिएकई सीमाओं को संबोधित किया जाना चाहिए। विशेषज्ञों की असमान सक्रियता एक प्रमुख चिंता का विषय है। कई MoE कार्यान्वयन में, कुछ विशेषज्ञ भारी उपयोग किए जाते हैं, जबकि अन्य अपेक्षाकृत निष्क्रिय रहते हैं। यह असंतुलन डेटा की अंतर्निहित विशेषताओं और गेट नेटवर्क के डिजाइन से उत्पन्न होता है।
यह असंतुलन समानांतर कंप्यूटिंग वातावरण में अक्षमताओं को जन्म दे सकता है। चूंकि वर्कलोड विशेषज्ञों में समान रूप से वितरित नहीं किया जाता है, इसलिए कुछ प्रसंस्करण इकाइयां कम उपयोग की जाती हैं जबकि अन्य अभिभूत हो जाती हैं। यह असमानता MoE की स्केलेबिलिटी को बाधित करती है और इसके समग्र प्रदर्शन को कम करती है। इसके अलावा, यह असंतुलन अक्सर प्रशिक्षण डेटा में पूर्वाग्रहों से उत्पन्न होता है, जिससे कम सक्रिय विशेषज्ञों का कम प्रतिनिधित्व और अल्प प्रशिक्षण होता है। इसके परिणामस्वरूप लंबे समय में एक उप-इष्टतम मॉडल होता है।
MoE को संभालने में एक और आम समस्या गेट नेटवर्क को डिजाइन करते समय अतिरिक्त जटिलता शामिल है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि विशेषज्ञों को ठीक से चुना गया है, गेट नेटवर्क को परिष्कृत तकनीकों की आवश्यकता होती है, अन्यथा, MoE अपेक्षाओं के अनुरूप प्रदर्शन नहीं कर सकता है और अनावश्यक ओवरहेड का कारण बन सकता है।
समूहीकृत विशेषज्ञ (MoGE): MoE की चुनौतियों का समाधान
हुआवेई का मिश्रण विशेषज्ञ समूह (MoGE) आर्किटेक्चर लोड बैलेंसिंग और कुशल समानांतर निष्पादन पर ध्यान केंद्रित करके पारंपरिक MoE का एक परिष्कृत विकल्प प्रदान करता है। विधि में रणनीतिक रूप से विशेषज्ञों को समूहीकृत करना शामिल है, जो इनपुट डेटा की रूटिंग प्रक्रिया को बदल देता है, जिससे अधिक समान वर्कलोड वितरण होता है।
चयन के दौरान विशेषज्ञों को समूहीकृत करके, MoGE यह सुनिश्चित करता है कि विशेषज्ञों के प्रत्येक समूह को अधिक संतुलित वर्कलोड प्राप्त हो। प्रत्येक इनपुट को स्वतंत्र रूप से रूट करने के बजाय, गेट नेटवर्क अब इनपुट के समूहों को विशेषज्ञों के समूहों को निर्देशित करता है। यह दृष्टिकोण कम्प्यूटेशनल बोझ के अधिक समान वितरण को बढ़ावा देता है।
समूहीकरण तंत्र डेटा पूर्वाग्रहों के प्रभावों को कम करने में भी मदद करता है। यह सुनिश्चित करके कि समूह के सभी विशेषज्ञों को इनपुट के विविध सेट पर प्रशिक्षित किया गया है, MoGE कम प्रतिनिधित्व और अल्प प्रशिक्षण के जोखिम को कम करता है। इसके अलावा, विशेषज्ञों को समूहीकृत करने से बेहतर संसाधन उपयोग सक्षम होता है। चूंकि प्रत्येक समूह अधिक संगत वर्कलोड को संभालता है, इसलिए कम्प्यूटेशनल संसाधनों को कुशलतापूर्वक आवंटित करना आसान हो जाता है, जिससे समग्र प्रदर्शन बेहतर होता है।
अंतिम परिणाम बेहतर विशेषज्ञ लोड बैलेंसिंग और मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान दोनों के लिए अधिक कुशल निष्पादन है। यह तेजी से प्रशिक्षण समय, कम कम्प्यूटेशनल लागत और बेहतर समग्र प्रदर्शन में तब्दील होता है।
Ascend NPU: AI के लिए हार्डवेयर त्वरण
Ascend NPU (तंत्रिका प्रसंस्करण इकाई) हुआवेई की AI रणनीति में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। इन प्रोसेसर को विशेष रूप से AI कार्यों को गति देने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान शामिल हैं। वे डीप लर्निंग वर्कलोड के लिए अनुकूलित विभिन्न प्रकार की सुविधाएँ प्रदान करते हैं, जैसे उच्च मेमोरी बैंडविड्थ, मैट्रिक्स गुणन के लिए विशेष प्रसंस्करण इकाइयाँ और कम विलंबता संचार इंटरफेस। इसके अलावा, हुआवेई के Ascend NPU डेटा प्रकारों और परिशुद्धता स्तरों की एक श्रृंखला का समर्थन करते हैं, जो प्रदर्शन और सटीकता पर ठीक-ठीक नियंत्रण की अनुमति देते हैं।
MoGE और Ascend NPU का सहक्रियात्मक संयोजन AI नवाचार के लिए एक शक्तिशाली मंच बनाता है। MoGE लोड बैलेंसिंग और समानांतर निष्पादन में सुधार करके सॉफ़्टवेयर पक्ष को अनुकूलित करता है, जबकि Ascend NPU इन लाभों को साकार करने के लिए आवश्यक हार्डवेयर त्वरण प्रदान करता है। यह एकीकृत दृष्टिकोण हुआवेई को AI प्रदर्शन और दक्षता की सीमाओं को आगे बढ़ाने की अनुमति देता है।
Ascend NPU उच्च कंप्यूटिंग घनत्व और ऊर्जा दक्षता की विशेषता है। ये सुविधाएँ क्लाउड सर्वर को शक्तिशाली किनारे वाले उपकरणों से सीमित पावर बजट के साथ विभिन्न सेटिंग्स में AI मॉडल को तैनात करने के लिए महत्वपूर्ण हैं।
बेंचमार्क और प्रदर्शन मेट्रिक्स
हुआवेई के बेंचमार्क परिणाम MoGE आर्किटेक्चर और Ascend NPU की प्रभावशीलता को प्रदर्शित करते हैं। DeepSeek-V3, Qwen2.5-72B और Llama-405B जैसे अग्रणी AI मॉडल के खिलाफ पंगु की तुलना करके, हुआवेई ने दिखाया कि इसकी तकनीक विभिन्न कार्यों पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करती है।
सामान्य अंग्रेजी और चीनी बेंचमार्क पर पंगु की सफलता इसकी बहुमुखी प्रतिभा और अनुकूलन क्षमता को उजागर करती है। लंबी-संदर्भ प्रशिक्षण में मॉडल की प्रवीणता विशेष रूप से उल्लेखनीय है क्योंकि यह वास्तविक दुनिया के डेटा को संभालने की क्षमताओं को दर्शाती है। इसके अलावा, तर्क कार्यों पर पंगु का मजबूत प्रदर्शन जटिल रिश्तों को समझने और संसाधित करने की इसकी क्षमता को रेखांकित करता है।
ये बेंचमार्क केवल शैक्षणिक अभ्यास नहीं हैं, वे हुआवेई द्वारा की गई तकनीकी प्रगति के ठोस प्रमाण प्रदान करते हैं। वे AI नवाचार के मोर्चे पर होने के कंपनी के दावे को पुष्ट करते हैं और वैश्विक बाजार में अपनी स्थिति को मजबूत करते हैं।
हुआवेई के भविष्य के लिए निहितार्थ
AI मॉडल प्रशिक्षण में हुआवेई की प्रगति का कंपनी के कृत्रिम बुद्धिमत्ता में तकनीकी संप्रभुता स्थापित करने की रणनीतिक दृष्टि में महत्वपूर्ण निहितार्थ है। जैसा कि कंपनी चल रहे व्यापार संघर्ष के बीच अमेरिकी प्रौद्योगिकियों पर अपनी निर्भरता को कम करती है, Ascend चिप्स का विकास Nvidia और AMD दोनों के प्रोसेसर के विकल्प के रूप में काम करता है। NPU के लिए 135 बिलियन मापदंडों की विशेषता वाला LLM, Pangu Ultra, अपने अत्याधुनिक चिप्स की क्षमताओं को प्रदर्शित करके Huawei वास्तुशिल्प और व्यवस्थित सुव्यवस्थितता की प्रभावशीलता पर प्रकाश डालता है।
इन प्रयासों से लंबी अवधि में Huawei की समग्र प्रतिस्पर्धात्मकता में योगदान करने की उम्मीद है, क्योंकि यह विशेष रूप से चीन के भीतर AI के लिए एक बड़े बाजार की सेवा करने का प्रयास करता है। अनुसंधान और विकास पर निवेश पर ध्यान केंद्रित करना जारी रखते हुए, Huawei वर्तमान बाजार की बाधाओं को दूर करते हुए, AI क्षेत्र में खुद को नेता के रूप में स्थापित करने की उम्मीद करता है।
भविष्य का अनुसंधान
सिस्टम और एल्गोरिथम-स्तरीय अनुकूलन के माध्यम से AI मॉडल आर्किटेक्चर में Huawei के निरंतर संवर्द्धन, Ascend चिप जैसे हार्डवेयर विकास के साथ-साथ, कृत्रिम बुद्धिमत्ता में तकनीकी वक्र का नेतृत्व करने में इसके महत्व को चिह्नित करते हैं। जबकि पंगु जैसे बेंचमार्क इसे अत्याधुनिक मॉडल साबित करते हैं, फिर भी बहुत सुधार किया जाना बाकी है। MoGE आर्किटेक्चर का और परिष्करण इसे बड़े और अधिक जटिल गणनाओं को आगे बढ़ाने में सक्षम कर सकता है। Ascend NPU के आर्किटेक्चर को विशेषज्ञता प्रदान करने पर अधिक काम करने से डीप लर्निंग प्रक्रियाएं और तेज हो सकती हैं और लागत कम हो सकती है। भविष्य की जांच बेहतर AI मॉडल बनाने और मौजूदा मॉडलों में सुधार करने के निरंतर प्रयासों को देखेगी।