कृत्रिम बुद्धिमत्ता के गतिशील परिदृश्य में, माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च से एक अभूतपूर्व विकास हुआ है जो जेनरेटिव AI की पहुंच और दक्षता को फिर से परिभाषित करने का वादा करता है। उनके हालिया पेपर में बिटनेट b1.58 2B4T पेश किया गया है, जो ‘1-बिट’ वेट या अधिक सटीक रूप से, 1-ट्रिट वेट के साथ अपने मूल प्रशिक्षण द्वारा प्रतिष्ठित एक अग्रणी बड़े भाषा मॉडल (LLM) है। यह अभिनव दृष्टिकोण पारंपरिक तरीकों से एक प्रस्थान का प्रतीक है जो शुरू में पूर्ण परिशुद्धता में प्रशिक्षित मॉडलों को क्वांटिज़िंग करने पर निर्भर करता है।
पारंपरिक LLM की सीमाओं पर काबू पाना
पारंपरिक LLM, अपने उल्लेखनीय प्रदर्शन के बावजूद, पर्याप्त बाधाओं से जूझते हैं जो उनके व्यापक अपनाने में बाधा डालते हैं। ये सीमाएं मुख्य रूप से उनके बड़े मेमोरी फुटप्रिंट, महत्वपूर्ण ऊर्जा खपत और उल्लेखनीय अनुमान विलंबता से उत्पन्न होती हैं। नतीजतन, इन मॉडलों को एज डिवाइस, संसाधन-बाधित वातावरण और वास्तविक समय के अनुप्रयोगों के लिए तैनात करना अव्यावहारिक हो जाता है।
इन चुनौतियों को कम करने के लिए, AI समुदाय ने तेजी से परिमाणित मॉडलों की खोज पर ध्यान केंद्रित किया है। ये मॉडल अपने वेट को कम-बिट प्रारूप में परिवर्तित करके पूर्ण-परिशुद्धता समकक्षों से प्राप्त होते हैं। जबकि परिमाणीकरण मॉडल आकार और कम्प्यूटेशनल मांगों को कम करने के लिए एक मार्ग प्रदान करता है, यह अक्सर परिशुद्धता हानि की कीमत पर आता है, जिससे मॉडल की सटीकता और समग्र प्रदर्शन से समझौता हो सकता है।
बिटनेट b1.58 2B4T आर्किटेक्चर
बिटनेट b1.58 2B4T LLM डिजाइन में एक प्रतिमान बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है, जो 1-बिट वेट का उपयोग करके ग्राउंड अप से मॉडल को प्रशिक्षित करके परिमाणीकरण से जुड़े परिशुद्धता नुकसान को दरकिनार करता है। यह दृष्टिकोण मॉडल को छोटे वेट के लाभों को बनाए रखने की अनुमति देता है, जिसमें कम मेमोरी फुटप्रिंट और कम कम्प्यूटेशनल लागत शामिल है।
माइक्रोसॉफ्ट के शोधकर्ताओं ने 4 ट्रिलियन टोकन के एक विशाल कोष पर बिटनेट b1.58 2B4T को प्रशिक्षित करके इस महत्वाकांक्षी प्रयास की शुरुआत की। इस व्यापक प्रशिक्षण डेटासेट ने यह सुनिश्चित किया कि मॉडल जटिल भाषा पैटर्न को प्रभावी ढंग से सीख सके और मानव संचार की बारीकियों की व्यापक समझ विकसित कर सके।
प्रदर्शन मूल्यांकन और बेंचमार्किंग
बिटनेट b1.58 2B4T की प्रभावकारिता का आकलन करने के लिए, माइक्रोसॉफ्ट ने कठोर बेंचमार्क आयोजित किए, इसके प्रदर्शन की तुलना समान आकार के प्रमुख ओपन-वेट, पूर्ण-परिशुद्धता मॉडल से की। परिणामों से पता चला कि नए मॉडल ने भाषा की समझ और तर्क, विश्व ज्ञान, पढ़ने की समझ, गणित और कोड, और निर्देश का पालन और बातचीत सहित कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला में तुलनीय प्रदर्शन किया।
ये निष्कर्ष दक्षता और संसाधन उपयोग के मामले में महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करते हुए, अपनी पूर्ण-परिशुद्धता समकक्षों के साथ प्रदर्शन समता प्राप्त करने के लिए 1-बिट LLM की क्षमता को रेखांकित करते हैं।
प्रमुख वास्तुशिल्प नवाचार
बिटनेट b1.58 2B4T के केंद्र में इसका अभिनव वास्तुकला है, जो मानक पूर्ण-परिशुद्धता रैखिक परतों को कस्टम BitLinear परतों से बदलता है। ये परतें अग्रेषित पास के दौरान त्रिक मानों (trits) के रूप में भार को एन्कोड करने के लिए 1.58-बिट प्रतिनिधित्व का उपयोग करती हैं।
त्रिक मानों का उपयोग, जिसे {-1, 0, +1} के रूप में दर्शाया गया है, मॉडल आकार में भारी कमी को सक्षम बनाता है और कुशल गणितीय संचालन की सुविधा प्रदान करता है। यह एक पूर्ण माध्य (absmean) परिमाणीकरण योजना के माध्यम से प्राप्त किया जाता है, जो इन त्रिक मानों को भार को मैप करता है।
BitLinear परतों के अलावा, बिटनेट b1.58 2B4T में कई स्थापित LLM तकनीकें शामिल हैं, जैसे कि स्क्वेयर्ड ReLU एक्टिवेशन फ़ंक्शन, रोटरी पोजिशनल एम्बेडिंग और पूर्वाग्रह शब्द हटाना। ये तकनीकें मॉडल के आकार को कम करने और प्रशिक्षण स्थिरता में सुधार करने में और योगदान करती हैं।
प्रशिक्षण स्थिरता और दक्षता बढ़ाना
BitLinear परतों में नियोजित दो अतिरिक्त तकनीकें - सक्रियण परिमाणीकरण और सामान्यीकरण - मॉडल के आकार को कम करने और प्रशिक्षण स्थिरता को बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं। सक्रियण परिमाणीकरण सक्रियण की परिशुद्धता को कम करता है, जबकि सामान्यीकरण तकनीक सक्रियण को बहुत बड़ा या बहुत छोटा होने से रोकने में मदद करती है।
ये तकनीकें, 1-बिट वेट के उपयोग के साथ, बिटनेट b1.58 2B4T को बड़े डेटासेट पर भी अधिक कुशलता से और प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाती हैं।
प्रशिक्षण पद्धतियां
प्रशिक्षण के लिए, बिटनेट b1.58 2B4T तीन प्रमुख तकनीकों का लाभ उठाता है: बड़े पैमाने पर पूर्व-प्रशिक्षण, पर्यवेक्षित ठीक-ट्यूनिंग और प्रत्यक्ष प्राथमिकता अनुकूलन।
बड़े पैमाने पर पूर्व-प्रशिक्षण
इस प्रारंभिक चरण में मॉडल को टेक्स्ट और कोड के एक विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित करना शामिल है, जिससे इसे सामान्य भाषा पैटर्न सीखने और दुनिया की व्यापक समझ विकसित करने की अनुमति मिलती है।
पर्यवेक्षित ठीक-ट्यूनिंग
इस चरण में, मॉडल को एक छोटे, अधिक विशिष्ट डेटासेट पर ठीक-ट्यून किया जाता है, जिसे किसी विशेष कार्य या डोमेन के अनुरूप बनाया जाता है। यह मॉडल को कार्य की विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए अपने ज्ञान और कौशल को अनुकूलित करने की अनुमति देता है।
प्रत्यक्ष प्राथमिकता अनुकूलन
इस तकनीक में फीडबैक या रेटिंग के माध्यम से व्यक्त की गई मानव प्राथमिकताओं के लिए सीधे अनुकूलन करने के लिए मॉडल को प्रशिक्षित करना शामिल है। यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि मॉडल का आउटपुट मानव मूल्यों और अपेक्षाओं के साथ संरेखित है।
शोधकर्ताओं का कहना है कि गणितीय क्षमताओं और विचार की श्रृंखला तर्क को बढ़ाने के लिए भविष्य में प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन या ग्रुप रिलेटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन जैसी अधिक उन्नत तकनीकों का पता लगाया जाएगा।
बिटनेट.cpp इन्फेरेंस लाइब्रेरी
बिटनेट b1.58 2B4T की अनूठी परिमाणीकरण योजना को देखते हुए, मॉडल का उपयोग Llama.cpp जैसे मानक डीप लर्निंग लाइब्रेरी के साथ नहीं किया जा सकता है और इसके लिए एक विशेष कर्नेल की आवश्यकता होती है। इस चुनौती का समाधान करने के लिए, माइक्रोसॉफ्ट ने एक ओपन-सोर्स समर्पित इन्फेरेंस लाइब्रेरी, bitnet.cpp विकसित की है।
bitnet.cpp 1-बिट LLM के लिए आधिकारिक इन्फेरेंस फ्रेमवर्क के रूप में कार्य करता है, जैसे कि बिटनेट b1.58। यह अनुकूलित कर्नेल का एक सूट प्रदान करता है जो CPU पर 1.58-बिट मॉडल के तेज़ और दोषरहित इन्फेरेंस का समर्थन करता है, भविष्य में NPU और GPU को समर्थन बढ़ाने की योजनाओं के साथ।
यह इन्फेरेंस लाइब्रेरी बिटनेट b1.58 2B4T को उपकरणों और प्लेटफार्मों की एक विस्तृत श्रृंखला पर तैनात करने में सक्षम करने के लिए महत्वपूर्ण है, जिससे यह डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए अधिक सुलभ हो जाता है।
भविष्य के अनुसंधान निर्देश
शोधकर्ताओं का कहना है कि वर्तमान GPU हार्डवेयर 1-बिट मॉडल के लिए अनुकूलित नहीं है और कम-बिट संचालन के लिए समर्पित तर्क को शामिल करके आगे प्रदर्शन लाभ प्राप्त किया जा सकता है। इससे पता चलता है कि भविष्य के हार्डवेयर आर्किटेक्चर को विशेष रूप से 1-बिट LLM का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया जा सकता है, जिससे और भी अधिक दक्षता और प्रदर्शन हो सकता है।
हार्डवेयर ऑप्टिमाइज़ेशन के अलावा, भविष्य के अनुसंधान निर्देशों में बड़े मॉडल को प्रशिक्षित करना, बहु-भाषी क्षमताओं और बहु-मोडल एकीकरण को जोड़ना और संदर्भ विंडो की लंबाई को बढ़ाना शामिल है। ये प्रगति बिटनेट b1.58 2B4T और अन्य 1-बिट LLM की क्षमताओं और बहुमुखी प्रतिभा को और बढ़ाएगी।
निहितार्थ और संभावित प्रभाव
बिटनेट b1.58 2B4T के विकास का AI के भविष्य के लिए महत्वपूर्ण प्रभाव है, खासकर जेनरेटिव AI के क्षेत्र में। यह प्रदर्शित करके कि केवल 1-बिट वेट का उपयोग करके उच्च-प्रदर्शन LLM को प्रशिक्षित करना संभव है, माइक्रोसॉफ्ट ने अधिक कुशल और सुलभ AI सिस्टम बनाने के लिए नई संभावनाएं खोली हैं।
यह सफलता स्मार्टफोन, IoT डिवाइस और अन्य संसाधन-बाधित प्लेटफॉर्म सहित उपकरणों की एक विस्तृत श्रृंखला पर AI मॉडल की तैनाती का कारण बन सकती है। यह अधिक ऊर्जा-कुशल AI सिस्टम के विकास को भी सक्षम कर सकता है, जिससे उनके पर्यावरणीय प्रभाव को कम किया जा सकता है।
इसके अलावा, 1-बिट वेट के साथ LLM को प्रशिक्षित करने की क्षमता विशिष्ट अनुप्रयोगों के लिए AI मॉडल को अनुकूलित और निजीकृत करना आसान बना सकती है। यह अधिक प्रभावी और उपयोगकर्ता के अनुकूल AI सिस्टम के विकास को जन्म दे सकता है जो व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं और संगठनों की अनूठी जरूरतों के अनुरूप हैं।
निष्कर्ष
माइक्रोसॉफ्ट का बिटनेट b1.58 2B4T अधिक कुशल और सुलभ AI की खोज में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है। यह प्रदर्शित करके कि केवल 1-बिट वेट का उपयोग करके उच्च-प्रदर्शन LLM को प्रशिक्षित करना संभव है, माइक्रोसॉफ्ट ने पारंपरिक ज्ञान को चुनौती दी है और AI के भविष्य के लिए नई संभावनाएं खोली हैं।
चूंकि इस क्षेत्र में अनुसंधान जारी है, हम 1-बिट LLM के और भी अधिक अभिनव अनुप्रयोगों को देखने की उम्मीद कर सकते हैं, जिससे एक ऐसा भविष्य हो सकता है जहां AI अधिक सर्वव्यापी, कुशल और समाज के लिए फायदेमंद हो।