IBM Granite 4.0 Tiny: झलक

IBM ने हाल ही में Granite 4.0 Tiny का पूर्वावलोकन जारी किया है, जो आगामी Granite 4.0 श्रृंखला के भाषा मॉडल में सबसे छोटा है। Apache 2.0 लाइसेंस के तहत वितरित, इस मॉडल को लंबे संदर्भ प्रसंस्करण और निर्देश-चालित अनुप्रयोगों दोनों के लिए सावधानीपूर्वक इंजीनियर किया गया है, संसाधन दक्षता, खुली पहुंच और मजबूत प्रदर्शन को ध्यान में रखते हुए। यह लॉन्च नींव मॉडल के विकास और तैनाती के लिए IBM की निरंतर प्रतिबद्धता को रेखांकित करता है जो न केवल खुले और पारदर्शी हैं, बल्कि विशेष रूप से उद्यम-ग्रेड अनुप्रयोगों के लिए तैयार किए गए हैं।

Granite 4.0 Tiny Preview में दो अलग-अलग संस्करण शामिल हैं: Base-Preview, जो एक अभिनव डिकोडर-ओनली आर्किटेक्चर प्रदर्शित करता है, और Tiny-Preview (Instruct), जिसे संवादात्मक और बहुभाषी दोनों तरह की बातचीत के लिए परिष्कृत किया गया है। इसके कम पैरामीटर गणना के बावजूद, Granite 4.0 Tiny तर्क और पीढ़ी बेंचमार्क की एक श्रृंखला में प्रतिस्पर्धी परिणाम प्राप्त करता है, जो इसके हाइब्रिड डिज़ाइन की प्रभावशीलता को उजागर करता है।

आर्किटेक्चर में गहराई से: माम्बा-2-प्रेरित डायनेमिक्स के साथ एक हाइब्रिड मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स फ्रेमवर्क

Granite 4.0 Tiny के मूल में एक परिष्कृत हाइब्रिड मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स (MoE) आर्किटेक्चर है, जिसमें कुल 7 बिलियन पैरामीटर शामिल हैं, जिसमें से प्रत्येक फॉरवर्ड पास के दौरान केवल 1 बिलियन पैरामीटर सक्रिय रूप से लगे हुए हैं। यह अंतर्निहित विरलता मॉडल को कम्प्यूटेशनल मांगों को काफी कम करते हुए स्केलेबल प्रदर्शन देने में सक्षम बनाती है, जिससे यह संसाधन-बाधित वातावरण में और एज-आधारित अनुमान परिदृश्यों के लिए तैनाती के लिए विशेष रूप से उपयुक्त हो जाता है।

Base-Preview वैरिएंट माम्बा-2-शैली परतों के साथ उन्नत एक डिकोडर-ओनली आर्किटेक्चर का लाभ उठाता है, जो पारंपरिक ध्यान तंत्रों के लिए एक रैखिक आवर्ती विकल्प प्रदान करता है। यह वास्तुशिल्प नवाचार मॉडल को बढ़ती इनपुट लंबाई के साथ अधिक प्रभावी ढंग से स्केल करने की अनुमति देता है, जिससे गहन दस्तावेज़ विश्लेषण, व्यापक संवाद सारांश और ज्ञान-गहन प्रश्न उत्तर जैसे लंबे संदर्भ कार्यों में इसकी प्रभावकारिता बढ़ जाती है।

एक और उल्लेखनीय वास्तुशिल्प निर्णय NoPE (नो पोजीशनल एन्कोडिंग) का कार्यान्वयन है। फिक्स्ड या लर्नड पोजीशनल एम्बेडिंग पर निर्भर रहने के बजाय, मॉडल स्थिति की जानकारी को सीधे अपनी परत की गतिशीलता में शामिल करता है। यह दृष्टिकोण अलग-अलग इनपुट लंबाई में बेहतर सामान्यीकरण को बढ़ावा देता है और लंबी-अनुक्रम पीढ़ी में स्थिरता बनाए रखने में मदद करता है।

बेंचमार्क प्रदर्शन: क्षमता का त्याग किए बिना दक्षता

एक पूर्वावलोकन रिलीज के रूप में भी, Granite 4.0 Tiny पहले से ही IBM की Granite श्रृंखला के भीतर पिछले मॉडलों पर महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार दर्शाता है। बेंचमार्क मूल्यांकन में, Base-Preview प्रदर्शित करता है:

• DROP पर 5.6-पॉइंट की वृद्धि (पैराग्राफ पर अलग तर्क), मल्टी-हॉप प्रश्न उत्तर के लिए एक व्यापक रूप से मान्यता प्राप्त बेंचमार्क जो उत्तर प्राप्त करने के लिए पाठ के कई खंडों में तर्क करने की मॉडल की क्षमता का आकलन करता है।
• AGIEval पर 3.8-पॉइंट का सुधार, एक व्यापक बेंचमार्क जिसे सामान्य भाषा की समझ और तर्क क्षमताओं का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें भाषाई और संज्ञानात्मक कार्यों का एक विस्तृत स्पेक्ट्रम शामिल है।

ये प्रदर्शन लाभ मॉडल के उन्नत वास्तुकला और इसके व्यापक प्रीट्रेनिंग रेजिमेन दोनों के लिए जिम्मेदार ठहराए जा सकते हैं, जिसमें विविध डोमेन और भाषाई संरचनाओं से लिए गए 2.5 ट्रिलियन टोकन को संसाधित करना शामिल है। यह व्यापक प्रीट्रेनिंग मॉडल को डेटा के भीतर पैटर्न और संबंधों की एक विस्तृत श्रृंखला को पकड़ने की अनुमति देता है, जिससे विभिन्न कार्यों में बेहतर सामान्यीकरण और प्रदर्शन होता है।

निर्देश-ट्यूनड वैरिएंट: संवाद, स्पष्टता और व्यापक बहुभाषी समर्थन के लिए तैयार किया गया

Granite-4.0-Tiny-Preview (Instruct) वैरिएंट सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग (SFT) और रेनफोर्समेंट लर्निंग (RL) के संयोजन के माध्यम से बेस मॉडल पर बनाता है, जो एक Tülu-शैली डेटासेट का उपयोग करता है जिसमें खुले और सिंथेटिक रूप से उत्पन्न संवाद दोनों शामिल हैं। यह अनुरूप दृष्टिकोण निर्देश-अनुसरण और इंटरैक्टिव अनुप्रयोगों के लिए मॉडल को अनुकूलित करता है।

8,192 टोकन इनपुट विंडो और 8,192 टोकन पीढ़ी लंबाई का समर्थन करते हुए, मॉडल विस्तारित बातचीत में सामंजस्य और निष्ठा बनाए रखता है। एनकोडर-डिकोडर हाइब्रिड के विपरीत, जो अक्सर प्रदर्शन लाभ के लिए व्याख्यात्मकता का त्याग करते हैं, यहां डिकोडर-ओनली सेटअप स्पष्ट और अधिक पता लगाने योग्य आउटपुट उत्पन्न करता है, जिससे यह उद्यम और सुरक्षा-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से मूल्यवान हो जाता है जहां पारदर्शिता और पूर्वानुमान क्षमता सर्वोपरि है।

विस्तृत मूल्यांकन मेट्रिक्स:

• IFEval पर 86.1, निर्देश-अनुसरण बेंचमार्क में मजबूत प्रदर्शन का संकेत देता है, जो जटिल निर्देशों को सटीक और प्रभावी ढंग से निष्पादित करने की मॉडल की क्षमता को दर्शाता है।
• GSM8K पर 70.05, ग्रेड-स्कूल गणित की समस्या को हल करने पर केंद्रित एक बेंचमार्क, मात्रात्मक तर्क और अंकगणितीय संचालन के लिए मॉडल की योग्यता का प्रदर्शन करता है।
• HumanEval पर 82.41, पायथन कोड जनरेशन सटीकता को मापता है, जो सिंटैक्टिक रूप से सही और अर्थपूर्ण कोड स्निपेट उत्पन्न करने में मॉडल की दक्षता को दर्शाता है।

इसके अलावा, निर्देश मॉडल 12 भाषाओं में बहुभाषी बातचीत का समर्थन करता है, जिससे ग्राहक सेवा, उद्यम स्वचालन और शैक्षिक उपकरणों में वैश्विक तैनाती की सुविधा मिलती है। यह बहुभाषी क्षमता मॉडल की पहुंच और प्रयोज्यता का विस्तार करती है, जिससे यह विभिन्न भाषाई संदर्भों में उपयोगकर्ताओं और उपयोग के मामलों की एक विविध श्रेणी को पूरा करने में सक्षम हो जाता है। समर्थित भाषाओं में अंग्रेजी, स्पेनिश, फ्रेंच, जर्मन, इतालवी, पुर्तगाली, डच, रूसी, चीनी, जापानी, कोरियाई और अरबी शामिल हैं, जो दुनिया की आबादी का एक महत्वपूर्ण हिस्सा कवर करती हैं।

ओपन-सोर्स उपलब्धता का महत्व

IBM का Granite 4.0 Tiny मॉडल को Apache 2.0 लाइसेंस के तहत जारी करने का निर्णय AI समुदाय के भीतर पारदर्शिता और सहयोग को बढ़ावा देने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है। मॉडल वेट, कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों और नमूना उपयोग स्क्रिप्ट तक खुली पहुंच प्रदान करके, IBM शोधकर्ताओं, डेवलपर्स और संगठनों को अपने स्वयं के NLP वर्कफ़्लो में मॉडल को स्वतंत्र रूप से प्रयोग, फाइन-ट्यून और एकीकृत करने के लिए सशक्त बनाता है। यह ओपन-सोर्स दृष्टिकोण न केवल नवाचार को गति देता है बल्कि मॉडल की क्षमताओं और सीमाओं की गहरी समझ को भी बढ़ावा देता है।

Apache 2.0 लाइसेंस विशेष रूप से फायदेमंद है क्योंकि यह उपयोगकर्ताओं को किसी भी संशोधन या व्युत्पन्न कार्यों का खुलासा करने की आवश्यकता के बिना, सॉफ़्टवेयर के वाणिज्यिक और गैर-वाणिज्यिक दोनों उपयोगों की अनुमति देता है। यह अनुमेय लाइसेंस व्यापक अपनाने और प्रयोग को प्रोत्साहित करता है, Granite 4.0 Tiny मॉडल के आसपास एक जीवंत पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देता है। इसके अलावा, Hugging Face पर मॉडल की उपलब्धता, पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को साझा करने और खोजने के लिए एक लोकप्रिय प्लेटफ़ॉर्म, यह सुनिश्चित करता है कि वे व्यापक दर्शकों के लिए आसानी से सुलभ हैं।

Granite 4.0 Tiny की ओपन-सोर्स उपलब्धता जिम्मेदार AI विकास के लिए IBM की व्यापक प्रतिबद्धता के साथ भी संरेखित है। मॉडल को पारदर्शी और ऑडिट करने योग्य बनाकर, IBM उपयोगकर्ताओं को उनके व्यवहार की जांच करने, संभावित पूर्वाग्रहों की पहचान करने और यह सुनिश्चित करने में सक्षम बनाता है कि उनका उपयोग सुरक्षित और नैतिक तरीके से किया जाए। AI सिस्टम में विश्वास बनाने और विभिन्न डोमेन में उनकी जिम्मेदार तैनाती को बढ़ावा देने के लिए पारदर्शिता के प्रति यह प्रतिबद्धता महत्वपूर्ण है।

Granite 4.0 के लिए नींव रखना: भविष्य की एक झलक

Granite 4.0 Tiny Preview IBM की अगली पीढ़ी के भाषा मॉडल सूट के लिए एक व्यापक रणनीति का शुरुआती संकेत देता है। कुशल MoE आर्किटेक्चर, मजबूत लंबे संदर्भ समर्थन और निर्देश-केंद्रित ट्यूनिंग को एकीकृत करके, Granite 4.0 मॉडल परिवार एक प्रबंधनीय और संसाधन-अनुकूलित पैकेज में अत्याधुनिक क्षमताएं देने का प्रयास करता है। यह दृष्टिकोण AI समाधान विकसित करने के लिए IBM की प्रतिबद्धता को रेखांकित करता है जो न केवल शक्तिशाली हैं बल्कि व्यावहारिक और सुलभ भी हैं।

इन तीन प्रमुख तत्वों का संयोजन - कुशल वास्तुकला, लंबे संदर्भ समर्थन और निर्देश-केंद्रित ट्यूनिंग - Granite 4.0 को विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त एक बहुमुखी और अनुकूलनीय भाषा मॉडल के रूप में स्थान देता है। कुशल MoE वास्तुकला मॉडल को बढ़ते डेटा और जटिलता के साथ प्रभावी ढंग से स्केल करने में सक्षम बनाती है, जबकि लंबा संदर्भ समर्थन इसे लंबी दस्तावेजों और बातचीत को संसाधित करने और समझने की अनुमति देता है। दूसरी ओर, निर्देश-केंद्रित ट्यूनिंग यह सुनिश्चित करता है कि मॉडल जटिल निर्देशों को सटीक और प्रभावी ढंग से निष्पादित कर सकता है, जिससे यह प्रश्न उत्तर, पाठ सारांश और कोड जनरेशन जैसे कार्यों के लिए आदर्श बन जाता है।

जैसे-जैसे Granite 4.0 के अधिक संस्करण सामने आएंगे, हम IBM से जिम्मेदार और खुले AI में अपने निवेश को और मजबूत करने की उम्मीद कर सकते हैं, खुद को उद्यम और अनुसंधान अनुप्रयोगों दोनों के लिए पारदर्शी और उच्च-प्रदर्शन वाले भाषा मॉडल के प्रक्षेपवक्र को आकार देने में एक महत्वपूर्ण शक्ति के रूप में स्थापित कर रहे हैं। यह चल रहा निवेश IBM के इस विश्वास को दर्शाता है कि AI को ऐसे तरीके से विकसित और तैनात किया जाना चाहिए जो नैतिक और समाज के लिए फायदेमंद दोनों हो। पारदर्शिता, जवाबदेही और निष्पक्षता को प्राथमिकता देकर, IBM का लक्ष्य ऐसे AI सिस्टम का निर्माण करना है जो न केवल शक्तिशाली हैं बल्कि भरोसेमंद और मानवीय मूल्यों के साथ संरेखित भी हैं।

Granite 4.0 श्रृंखला भाषा मॉडल के विकास में एक महत्वपूर्ण कदम आगे का प्रतिनिधित्व करती है, जो प्रदर्शन, दक्षता और पारदर्शिता का एक सम्मोहक संयोजन पेश करती है। जैसा कि IBM इस क्षेत्र में नवाचार करना जारी रखता है, हम और भी अधिक अभूतपूर्व विकास देखने की उम्मीद कर सकते हैं जो AI के साथ हमारे संवाद करने और उपयोग करने के तरीके को और बदल देगा। Granite 4.0 Tiny Preview सिर्फ शुरुआत है, और भाषा मॉडल का भविष्य पहले से कहीं अधिक उज्ज्वल दिखता है। लंबे संदर्भ क्षमताओं पर जोर, विशेष रूप से, वैज्ञानिक अनुसंधान, कानूनी विश्लेषण और ऐतिहासिक दस्तावेज़ विश्लेषण जैसे डोमेन में AI अनुप्रयोगों के लिए नई संभावनाएं खोलता है, जहां लंबी और जटिल ग्रंथों को संसाधित करने और समझने की क्षमता महत्वपूर्ण है।

इसके अलावा, Granite 4.0 मॉडल की बहुभाषी क्षमताएं उन्हें ग्राहक सेवा से लेकर शिक्षा तक विभिन्न उद्योगों में वैश्विक तैनाती के लिए उपयुक्त बनाती हैं। भाषाओं की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करके, IBM यह सुनिश्चित कर रहा है कि इसके AI समाधान एक विविध दर्शकों के लिए सुलभ हैं, भले ही उनकी मूल भाषा कुछ भी हो। AI के व्यापक अपनाने को बढ़ावा देने और यह सुनिश्चित करने के लिए कि इसके लाभ सभी द्वारा साझा किए जाएं, समावेशिता के प्रति यह प्रतिबद्धता आवश्यक है।

अपनी तकनीकी क्षमताओं के अलावा, Granite 4.0 श्रृंखला जिम्मेदार AI विकास के लिए IBM की प्रतिबद्धता को भी दर्शाती है। पारदर्शिता, जवाबदेही और निष्पक्षता को प्राथमिकता देकर, IBM ऐसे AI सिस्टम का निर्माण कर रहा है जो न केवल शक्तिशाली हैं बल्कि भरोसेमंद और मानवीय मूल्यों के साथ संरेखित भी हैं। AI में सार्वजनिक विश्वास बनाने और यह सुनिश्चित करने के लिए कि इसका उपयोग समाज के लाभ के लिए किया जाए, जिम्मेदार AI के प्रति यह प्रतिबद्धता महत्वपूर्ण है।