ज्ञान एकीकरण के लिए एक नई वास्तुकला
माइक्रोसॉफ्ट के अनुसंधान प्रभाग ने लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) में बाहरी ज्ञान को एकीकृत करने के लिए एक अभूतपूर्व विधि का बीड़ा उठाया है। यह अभिनव प्रणाली, जिसे नॉलेज बेस-ऑगमेंटेड लैंग्वेज मॉडल्स (KBLaM) नाम दिया गया है, एक ‘प्लग-एंड-प्ले’ दर्शन को अपनाती है, जिससे पहले से मौजूद मॉडलों को बदलने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। यह पारंपरिक तकनीकों से एक महत्वपूर्ण प्रस्थान का प्रतिनिधित्व करता है, जो ज्ञान वृद्धि के लिए एक अधिक सुव्यवस्थित और कुशल दृष्टिकोण प्रदान करता है।
पारंपरिक तरीकों से प्रस्थान
वर्तमान कार्यप्रणालियाँ, जैसे रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) और इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग, आमतौर पर बाहरी जानकारी तक पहुँचने और शामिल करने के लिए अलग-अलग रिट्रीवल मैकेनिज्म पर निर्भर करती हैं। इसके विपरीत, KBLaM इन बाहरी प्रणालियों से परहेज करता है। यह चतुराई से ज्ञान को वेक्टर युग्मों में बदल देता है, माइक्रोसॉफ्ट द्वारा ‘रेक्टेंगुलर अटेंशन’ नामक एक नई तकनीक के माध्यम से उन्हें मॉडल की मूल वास्तुकला में सहजता से बुनता है।
मॉडल के भीतर ही ज्ञान का यह प्रत्यक्ष एकीकरण, बाहरी रिट्रीवल प्रक्रियाओं को दरकिनार करते हुए, उल्लेखनीय रूप से तेज़ और अधिक कुशल प्रतिक्रियाओं में परिणत होता है। यह पारंपरिक प्रणालियों पर एक महत्वपूर्ण लाभ है, जो अक्सर बाहरी डेटाबेस से क्वेरी करने की आवश्यकता के कारण विलंबता और कम्प्यूटेशनल ओवरहेड से ग्रस्त होते हैं।
द्विघात स्केलिंग समस्या का समाधान
मौजूदा RAG सिस्टम अक्सर एक द्विघात स्केलिंग समस्या से बाधित होते हैं, जो उनके सेल्फ-अटेंशन मैकेनिज्म का एक अंतर्निहित परिणाम है। इस मैकेनिज्म के लिए यह आवश्यक है कि प्रत्येक टोकन हर दूसरे टोकन के साथ इंटरैक्ट करे, जिससे इनपुट आकार बढ़ने पर कम्प्यूटेशनल मांगों में तेजी से वृद्धि होती है।
उदाहरण के लिए, एक ऐसे परिदृश्य पर विचार करें जहां एक नॉलेज बेस से 1,000 टोकन संदर्भ में पेश किए जाते हैं। मॉडल तब एक चौंका देने वाले दस लाख टोकन युग्मों को संसाधित करने के लिए मजबूर होता है। यदि टोकन की संख्या बढ़कर 10,000 हो जाती है, तो कम्प्यूटेशनल बोझ बढ़कर 100 मिलियन इंटरैक्शन हो जाता है। यह द्विघात स्केलिंग जल्दी से एक बाधा बन जाती है, जो बड़े नॉलेज बेस के साथ RAG सिस्टम की व्यावहारिक प्रयोज्यता को सीमित करती है।
रेक्टेंगुलर अटेंशन की दक्षता
KBLaM इस कम्प्यूटेशनल दलदल को चतुराई से दरकिनार कर देता है। इसका अभिनव ‘रेक्टेंगुलर अटेंशन’ मैकेनिज्म उपयोगकर्ता के इनपुट को सभी ज्ञान टोकन तक पहुंचने की अनुमति देता है, लेकिन महत्वपूर्ण रूप से, ये ज्ञान टोकन एक-दूसरे या इनपुट के साथ इंटरैक्ट नहीं करते हैं। इस रणनीतिक डिजाइन विकल्प के स्केलेबिलिटी के लिए गहन निहितार्थ हैं।
जैसे-जैसे नॉलेज बेस का विस्तार होता है, आवश्यक कम्प्यूटेशनल शक्ति केवल रैखिक रूप से बढ़ती है, जो पारंपरिक तरीकों की द्विघात स्केलिंग के बिल्कुल विपरीत है। KBLaM के पीछे के शोधकर्ताओं का दावा है कि एक एकल GPU आराम से 10,000 से अधिक ज्ञान त्रिक को संभाल सकता है, जो लगभग 200,000 टोकन में अनुवाद करता है। यह ज्ञान एकीकरण की दक्षता में एक महत्वपूर्ण छलांग का प्रतिनिधित्व करता है।
आशाजनक प्रायोगिक परिणाम
KBLaM के प्रारंभिक परीक्षण ने उत्साहजनक परिणाम दिए हैं। लगभग 200 ज्ञान आइटमों को शामिल करने वाले प्रयोगों में, KBLaM ने पारंपरिक मॉडलों की तुलना में मतिभ्रम - झूठी या निरर्थक जानकारी की पीढ़ी - को कम करने की बेहतर क्षमता का प्रदर्शन किया।
इसके अलावा, KBLaM ने उन प्रश्नों का उत्तर देने से परहेज करने की अधिक प्रवृत्ति प्रदर्शित की जिनके लिए उसके पास पर्याप्त जानकारी नहीं थी। यह ‘एपिस्टेमिक विनम्रता’ LLMs में एक वांछनीय विशेषता है, क्योंकि यह सटीकता और विश्वसनीयता को बढ़ावा देती है।
KBLaM का एक और उल्लेखनीय लाभ इसकी बढ़ी हुई पारदर्शिता है। इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग के विपरीत, KBLaM विशिष्ट ज्ञान तत्वों को संबंधित टोकन से आसानी से जोड़ सकता है, जो मॉडल की तर्क प्रक्रिया में अधिक अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
ओपन सोर्स उपलब्धता और भविष्य की दिशाएँ
KBLaM को रेखांकित करने वाले कोड और डेटासेट को GitHub पर सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है, जो समुदाय के भीतर सहयोग और आगे के शोध को बढ़ावा देता है। सिस्टम को मेटा के Llama 3 और माइक्रोसॉफ्ट के अपने Phi-3 सहित कई व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले मॉडलों के साथ संगत होने के लिए डिज़ाइन किया गया है। Hugging Face Transformers, LLMs के निर्माण और तैनाती के लिए एक लोकप्रिय मंच, के लिए समर्थन बढ़ाने की भी योजना है।
जबकि प्रारंभिक परिणाम आशाजनक हैं, शोधकर्ता इस बात पर जोर देते हैं कि KBLaM अभी व्यापक तैनाती के लिए परिपक्व नहीं है। यह सीधे प्रश्न-उत्तर परिदृश्यों को संभालने में उत्कृष्ट है, लेकिन अधिक जटिल तर्क कार्यों से निपटने के लिए आगे के विकास की आवश्यकता है।
कॉन्टेक्स्ट विंडो का विरोधाभास और RAG का उदय
LLMs एक आकर्षक विरोधाभास का सामना करते हैं: उनकी कॉन्टेक्स्ट विंडो - एक बार में वे जितनी जानकारी संसाधित कर सकते हैं - लगातार विस्तारित हो रही हैं, फिर भी डेटा की इस बढ़ती मात्रा को मज़बूती से संसाधित करना एक कठिन चुनौती बनी हुई है।
इस चुनौती ने रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) को एक उचित स्तर की विश्वसनीयता के साथ मॉडलों में विशिष्ट जानकारी इंजेक्ट करने के लिए पसंदीदा समाधान के रूप में सबसे आगे बढ़ा दिया है। RAG सिस्टम मध्यस्थ के रूप में कार्य करते हैं, बाहरी स्रोतों से प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करते हैं और इसे LLM में फीड करते हैं, जिससे इसका ज्ञान और सटीकता बढ़ती है।
KBLaM: एक संभावित प्रतिमान बदलाव
हालाँकि, KBLaM एक आकर्षक विकल्प प्रस्तुत करता है, जो आगे बढ़ने के लिए संभावित रूप से अधिक कुशल और सुरुचिपूर्ण मार्ग का सुझाव देता है। मॉडल की वास्तुकला में सीधे ज्ञान को एकीकृत करके, KBLaM तेज़, अधिक स्केलेबल और अधिक पारदर्शी ज्ञान-संवर्धित LLMs की संभावना प्रदान करता है।
KBLaM के मैकेनिक्स में गहराई से जाना
KBLaM का मूल नवाचार इसके ‘रेक्टेंगुलर अटेंशन’ मैकेनिज्म में निहित है। इसे समझने के लिए, पहले कई LLMs द्वारा नियोजित मानक सेल्फ-अटेंशन मैकेनिज्म पर विचार करना सहायक होता है।
सेल्फ-अटेंशन में, इनपुट अनुक्रम में प्रत्येक टोकन हर दूसरे टोकन पर ध्यान देता है, जिसमें स्वयं भी शामिल है। यह मॉडल को इनपुट के विभिन्न भागों के बीच संबंधों को पकड़ने की अनुमति देता है, लेकिन यह पहले उल्लिखित द्विघात स्केलिंग समस्या की ओर भी ले जाता है।
रेक्टेंगुलर अटेंशन, इसके विपरीत, अटेंशन प्रक्रिया को दो अलग-अलग भागों में विभाजित करता है:
- यूजर इनपुट अटेंशन: उपयोगकर्ता का इनपुट सभी ज्ञान टोकन पर ध्यान देता है, जिससे मॉडल को नॉलेज बेस से प्रासंगिक जानकारी तक पहुंचने की अनुमति मिलती है।
- नॉलेज टोकन अटेंशन: नॉलेज टोकन एक-दूसरे या यूजर इनपुट पर ध्यान नहीं देते हैं। यह KBLaM की दक्षता की कुंजी है।
नॉलेज टोकन के बीच इंटरेक्शन को रोककर, KBLaM आवश्यक गणनाओं की संख्या को काफी कम कर देता है। यह मॉडल को नॉलेज बेस के आकार के साथ रैखिक रूप से स्केल करने की अनुमति देता है, जिससे बाहरी जानकारी की विशाल मात्रा को शामिल करना संभव हो जाता है।
प्रत्यक्ष ज्ञान एकीकरण के लाभ
मॉडल की वास्तुकला में ज्ञान का प्रत्यक्ष एकीकरण कई लाभ प्रदान करताहै:
- कम विलंबता: क्योंकि KBLaM बाहरी रिट्रीवल सिस्टम पर निर्भर नहीं करता है, यह RAG-आधारित मॉडलों की तुलना में बहुत तेजी से प्रतिक्रिया दे सकता है।
- बेहतर दक्षता: KBLaM की रैखिक स्केलिंग इसे पारंपरिक तरीकों की तुलना में काफी अधिक कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल बनाती है।
- बढ़ी हुई पारदर्शिता: KBLaM ज्ञान को विशिष्ट टोकन से जोड़ सकता है, जिससे यह समझना आसान हो जाता है कि मॉडल अपने उत्तर पर कैसे पहुंचा।
- कम मतिभ्रम: KBLaM ने झूठी या निरर्थक जानकारी उत्पन्न करने से बचने की अधिक क्षमता दिखाई है।
सीमाएँ और भविष्य का शोध
जबकि KBLaM एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है, इसकी वर्तमान सीमाओं को स्वीकार करना महत्वपूर्ण है:
- जटिल तर्क: KBLaM वर्तमान में सीधे प्रश्न-उत्तर कार्यों के लिए सबसे उपयुक्त है। इसकी क्षमताओं को अधिक जटिल तर्क परिदृश्यों तक विस्तारित करने के लिए और अधिक शोध की आवश्यकता है।
- ज्ञान प्रतिनिधित्व: KBLaM का वर्तमान कार्यान्वयन ज्ञान त्रिक का उपयोग करता है, जो सभी प्रकार के ज्ञान के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है। वैकल्पिक ज्ञान प्रतिनिधित्व प्रारूपों की खोज भविष्य के काम के लिए एक क्षेत्र है।
- वास्तविक दुनिया की तैनाती: KBLaM अभी भी एक शोध परियोजना है और अभी तक व्यापक तैनाती के लिए तैयार नहीं है। वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में इसका उपयोग करने से पहले आगे के परीक्षण और परिशोधन की आवश्यकता है।
AI के क्षेत्र पर व्यापक प्रभाव
KBLaM के विकास का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के व्यापक क्षेत्र के लिए महत्वपूर्ण प्रभाव है। यह ऐसे LLMs बनाने की दिशा में एक कदम का प्रतिनिधित्व करता है जो न केवल शक्तिशाली हैं बल्कि:
- अधिक जानकार: बाहरी ज्ञान की विशाल मात्रा को कुशलतापूर्वक एकीकृत करके, KBLaM LLMs की तथ्यात्मक सटीकता और व्यापकता को बढ़ा सकता है।
- अधिक विश्वसनीय: KBLaM की कम मतिभ्रम दर और बढ़ी हुई पारदर्शिता अधिक विश्वसनीयता और भरोसेमंदता में योगदान करती है।
- अधिक स्केलेबल: KBLaM की रैखिक स्केलिंग LLMs के निर्माण की संभावनाओं को खोलती है जो वास्तव में भारी मात्रा में जानकारी को संभाल सकते हैं।
KBLaM और इसी तरह के दृष्टिकोणों का चल रहा अनुसंधान और विकास LLMs और नॉलेज बेस के बीच की रेखाओं को और धुंधला करने का वादा करता है, जिससे AI सिस्टम की एक नई पीढ़ी का मार्ग प्रशस्त होता है जो बुद्धिमान और गहराई से सूचित दोनों हैं। परियोजना की ओपन-सोर्स प्रकृति सहयोग को प्रोत्साहित करती है और इस रोमांचक क्षेत्र में नवाचार की गति को तेज करती है।