NVIDIA के नवाचार: Llama Nemotron Ultra और Parakeet – जॉय कॉनवे के साथ एक विशेष साक्षात्कार
एक जानकारीपूर्ण बातचीत में, NVIDIA के जॉय कॉनवे ओपन-सोर्स बड़े भाषा मॉडल (LLM) और स्वचालित वाक् पहचान (ASR) में कंपनी की नवीनतम प्रगति पर गहरी नज़र डालते हैं। चर्चा Llama Nemotron Ultra और Parakeet पर केंद्रित है, जो दो अभूतपूर्व परियोजनाएँ हैं जो AI तकनीक की सीमाओं को आगे बढ़ाने के लिए NVIDIA की प्रतिबद्धता को दर्शाती हैं।
NVIDIA की ओपन सोर्स रणनीति
NVIDIA तेजी से ओपन-सोर्स AI क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण शक्ति के रूप में उभर रहा है। Llama Nemotron Ultra और Parakeet TDT जैसे उन्नत मॉडल की रिलीज़ AI तकनीक का लोकतंत्रीकरण करने और समुदाय के भीतर नवाचार को बढ़ावा देने के लिए एक रणनीतिक कदम को दर्शाती है। इन अत्याधुनिक उपकरणों को उपलब्ध कराके, NVIDIA का लक्ष्य विभिन्न उद्योगों में AI समाधानों के अनुसंधान, विकास और तैनाती को गति देना है।
Llama Nemotron Ultra: दक्षता और प्रदर्शन को फिर से परिभाषित करना
Llama Nemotron Ultra, एक 253 बिलियन पैरामीटर मॉडल, NVIDIA की इंजीनियरिंग कौशल का प्रमाण है। जो बात इसे अलग करती है, वह है इसकी अपने आकार के दोगुने मॉडल, जैसे कि Llama 405B और DeepSeek R1 के बराबर प्रदर्शन देने की क्षमता। यह उल्लेखनीय उपलब्धि इसे एकल 8x H100 नोड पर तैनात करने की अनुमति देती है, जिससे यह उपयोगकर्ताओं की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए सुलभ हो जाती है।
गुप्त सामग्री: FFN फ्यूजन
Llama Nemotron Ultra की प्रभावशाली दक्षता काफी हद तक FFN (Feed-Forward Network) फ्यूजन नामक एक अभिनव तकनीक के कारण है। यह अनुकूलन रणनीति, NVIDIA की पहेली तंत्रिका वास्तुकला खोज के माध्यम से खोजी गई, निरर्थक ध्यान परतों को कम करके मॉडल की वास्तुकला को सुव्यवस्थित करती है।
FFN परतों को एक क्रम में संरेखित करके, यह तकनीक GPU पर अधिक समानांतर संगणना को सक्षम बनाती है। शेष परतों को मर्ज या फ्यूज करने से दक्षता अधिकतम हो जाती है, जो विशेष रूप से Meta के Llama 3.1 - 405B पर आधारित बड़े मॉडल के लिए फायदेमंद है। FFN फ्यूजन के दो फायदे हैं: यह थ्रूपुट में काफी सुधार करता है, 3 से 5 गुना तक की गति प्राप्त करता है, और मॉडल के मेमोरी पदचिह्न को कम करता है। कम आकार KV कैश के अधिक उपयोग की अनुमति देता है, जिससे मॉडल बड़ी संदर्भ लंबाई को संभालने में सक्षम हो जाता है।
मांग पर तर्क: एक गेम-चेंजिंग फ़ीचर
Llama Nemotron Ultra की सबसे अनूठी और मूल्यवान विशेषताओं में से एक इसकी “तर्क को चालू/बंद” करने की क्षमता है। यह मॉडल की तर्क प्रक्रिया पर अभूतपूर्व नियंत्रण की अनुमति देता है, जो उत्पादन तैनाती और लागत अनुकूलन के लिए महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है।
सिस्टम प्रॉम्प्ट के माध्यम से तर्क को चालू और बंद करने की क्षमता उद्यमों को सटीकता को विलंबता और लागत के साथ संतुलित करने की सुविधा देती है। तर्क, जटिल समस्याओं को हल करने के लिए महत्वपूर्ण है, अधिक टोकन उत्पन्न करता है, जिससे उच्च विलंबता और लागत होती है। स्पष्ट नियंत्रण प्रदान करके, NVIDIA उपयोगकर्ताओं को यह तय करने के बारे में सूचित निर्णय लेने का अधिकार देता है कि कब तर्क का उपयोग किया जाए, इस प्रकार प्रदर्शन और संसाधन उपयोग का अनुकूलन किया जाए।
इस सुविधा को लागू करने के लिए, NVIDIA ने पर्यवेक्षित फ़ाइन-ट्यूनिंग चरण के दौरान मॉडल को स्पष्ट रूप से सिखाया कि कब तर्क करना है और कब नहीं। इसमें एक ही प्रश्न को दो अलग-अलग उत्तरों के साथ प्रस्तुत करना शामिल था: एक विस्तृत तर्क के साथ और दूसरा बिना, अनिवार्य रूप से इस विशिष्ट उद्देश्य के लिए डेटासेट को दोगुना करना। परिणाम एक एकल मॉडल है जहाँ उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट में “विस्तृत सोच का उपयोग करें” या “विस्तृत सोच का उपयोग बंद करें” शामिल करके तर्क प्रक्रिया को नियंत्रित कर सकते हैं।
Parakeet TDT के साथ वाक् पहचान में क्रांति
Parakeet TDT, NVIDIA का अत्याधुनिक ASR मॉडल, ने वाक् पहचान में गति और सटीकता के लिए बेंचमार्क को फिर से परिभाषित किया है। यह केवल एक सेकंड में एक घंटे के ऑडियो को असाधारण 6% शब्द त्रुटि दर के साथ ट्रांसक्रिप्ट कर सकता है - अन्य ओपन-सोर्स विकल्पों की तुलना में 50 गुना तेज।
वास्तुशिल्प नवाचार: Parakeet के प्रदर्शन का “कैसे”
Parakeet TDT का प्रभावशाली प्रदर्शन वास्तुशिल्प विकल्पों और विशिष्ट अनुकूलन के संयोजन का परिणाम है। यह एक फास्ट कन्फॉर्मर आर्किटेक्चर पर आधारित है, जिसे डेप्थ-वाइज सेपरेबल कनवल्शनल डाउनसैंपलिंग और लिमिटेड कॉन्टेक्स्ट अटेंशन जैसी तकनीकों से बढ़ाया गया है।
इनपुट चरण में डेप्थ-वाइज सेपरेबल कनवल्शन डाउनसैंपलिंग प्रसंस्करण के लिए कम्प्यूटेशनल लागत और मेमोरी आवश्यकताओं को काफी कम कर देता है। छोटे, अतिव्यापी ऑडियो भागों पर ध्यान केंद्रित करके, सीमित संदर्भ ध्यान प्रसंस्करण में गति प्राप्त करते हुए सटीकता बनाए रखता है। एन्कोडर पक्ष पर, एक स्लाइडिंग विंडो अटेंशन तकनीक मॉडल को लंबे ऑडियो फ़ाइलों को छोटे खंडों में विभाजित किए बिना संसाधित करने की अनुमति देती है, जो लंबे-रूप ऑडियो को संभालने के लिए महत्वपूर्ण है।
टोकन अवधि ट्रांसड्यूसर (TDT): गति की कुंजी
कन्फॉर्मर आर्किटेक्चर से परे, Parakeet TDT में एक टोकन और अवधि ट्रांसड्यूसर (TDT) शामिल है। पारंपरिक आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (RNN) ट्रांसड्यूसर तकनीक ऑडियो फ्रेम को फ्रेम द्वारा संसाधित करती है। TDT मॉडल को टोकन और उन टोकन की अपेक्षित अवधि दोनों की भविष्यवाणी करने में सक्षम बनाता है, जिससे यह अनावश्यक फ़्रेम को छोड़ सकता है और ट्रांसक्रिप्शन प्रक्रिया को काफी तेज कर सकता है।
यह TDT नवाचार अकेले लगभग 1.5 से 2 गुना गति में योगदान करता है। इसके अतिरिक्त, एक लेबल लूपिंग एल्गोरिथ्म बैच अनुमान के दौरान विभिन्न नमूनों के लिए टोकन की स्वतंत्र प्रगति की अनुमति देता है, जिससे डीकोडिंग प्रक्रिया और तेज हो जाती है। डीकोडर पक्ष पर कुछ संगणना को CUDA ग्राफ़ में ले जाने से 3 गुना गति और मिलती है। ये नवाचार Parakeet TDT को कनेक्शनिस्ट टेम्पोरल क्लासिफिकेशन (CTC) डिकोडर के बराबर गति प्राप्त करने में सक्षम बनाते हैं, जो अपनी गति के लिए जाने जाते हैं, जबकि उच्च सटीकता बनाए रखते हैं।
ओपन डेटा के साथ AI का लोकतंत्रीकरण
ओपन-सोर्स समुदाय के प्रति NVIDIA की प्रतिबद्धता मॉडल रिलीज़ से परे भाषा और वाक् दोनों के लिए बड़े पैमाने पर, उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट को साझा करने तक फैली हुई है। डेटा क्यूरेशन के लिए कंपनी का दृष्टिकोण पारदर्शिता और खुलेपन पर जोर देता है, जिसका लक्ष्य अपने डेटा, तकनीकों और टूलिंग के बारे में जितना संभव हो उतना साझा करना है ताकि समुदाय उन्हें समझ सके और उनका उपयोग कर सके।
Llama Nemotron Ultra के लिए डेटा क्यूरेशन
Llama Nemotron Ultra के लिए डेटा क्यूरेशन का प्राथमिक लक्ष्य गणित और कोडिंग जैसे तर्क कार्यों, साथ ही टूल कॉलिंग, निर्देश पालन और चैट जैसे गैर-तर्क कार्यों सहित कई प्रमुख डोमेन में सटीकता में सुधार करना था।
रणनीति में इन क्षेत्रों में प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए विशिष्ट डेटासेट को क्यूरेट करना शामिल था। पर्यवेक्षित फ़ाइन-ट्यूनिंग प्रक्रिया के भीतर, NVIDIA ने “तर्क को चालू” और “तर्क को बंद” परिदृश्यों के बीच अंतर किया। समुदाय के उच्च-गुणवत्ता वाले मॉडल को विशिष्ट डोमेन में “विशेषज्ञ” के रूप में उपयोग किया गया था। उदाहरण के लिए, DeepSeek R-1 का उपयोग बड़े पैमाने पर तर्क-गहन गणित और कोडिंग कार्यों के लिए किया गया था, जबकि Llama और Qwen जैसे मॉडल का उपयोग बुनियादी गणित, कोडिंग, चैट और टूल कॉलिंग जैसे गैर-तर्क कार्यों के लिए किया गया था। लगभग 30 मिलियन प्रश्न-उत्तर जोड़ों से युक्त इस क्यूरेटेड डेटासेट को सार्वजनिक रूप से Hugging Face पर उपलब्ध कराया गया है।
डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करना: एक बहु-स्तरीय दृष्टिकोण
यह देखते हुए कि डेटा का एक महत्वपूर्ण हिस्सा अन्य मॉडलों का उपयोग करके उत्पन्न किया गया था, NVIDIA ने एक कठोर बहु-स्तरीय गुणवत्ता आश्वासन प्रक्रिया लागू की। इसमें शामिल थे:
- प्रत्येक विशेषज्ञ मॉडल का उपयोग करके एक ही प्रॉम्प्ट के लिए कई उम्मीदवार प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करना।
- सटीकता, सुसंगतता और प्रॉम्प्ट के पालन के आधार पर इन उम्मीदवारों का मूल्यांकन करने के लिए “आलोचना” मॉडल का एक अलग सेट नियोजित करना।
- एक स्कोरिंग तंत्र लागू करना जहां प्रत्येक उत्पन्न प्रश्न-उत्तर जोड़ी को आलोचक मॉडल के मूल्यांकन के आधार पर एक गुणवत्ता स्कोर प्राप्त हुआ, जिसमें स्वीकृति के लिए एक उच्च सीमा निर्धारित की गई।
- विभिन्न चरणों में मानव समीक्षा को एकीकृत करना, डेटा वैज्ञानिकों और इंजीनियरों ने उत्पन्न डेटा के नमूनों का मैन्युअल रूप से निरीक्षण करके किसी भी व्यवस्थित त्रुटि, पूर्वाग्रह या मतिभ्रम के उदाहरणों की पहचान की।
- प्रत्येक डोमेन के भीतर उदाहरणों की एक विस्तृत श्रृंखला सुनिश्चित करने के लिए उत्पन्न डेटा की विविधता पर ध्यान केंद्रित करना।
- इस क्यूरेटेड डेटा पर Llama Nemotron Ultra को प्रशिक्षित करने के बाद बेंचमार्क डेटासेट और वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामलों के खिलाफ व्यापक मूल्यांकन करना।
Parakeet TDT के लिए एक भाषण डेटासेट का ओपन-सोर्सिंग
NVIDIA 100,000 घंटे के आसपास एक पर्याप्त भाषण डेटासेट को ओपन-सोर्स करने की योजना बना रहा है, जिसे वास्तविक दुनिया की विविधता को प्रतिबिंबित करने के लिए सावधानीपूर्वक क्यूरेट किया गया है। इस डेटासेट में ध्वनि स्तरों, सिग्नल-टू-शोर अनुपात, पृष्ठभूमि शोर प्रकारों और यहां तक कि कॉल सेंटरों के लिए प्रासंगिक टेलीफोन ऑडियो प्रारूपों में भिन्नता शामिल होगी। लक्ष्य समुदाय को उच्च-गुणवत्ता, विविध डेटा प्रदान करना है जो मॉडल को वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों की एक विस्तृत श्रृंखला में अच्छा प्रदर्शन करने में सक्षम बनाता है।
भविष्य की दिशाएँ: छोटे मॉडल, बहुभाषी समर्थन और रीयल-टाइम स्ट्रीमिंग
भविष्य के लिए NVIDIA के दृष्टिकोण में बहुभाषी समर्थन, और भी छोटे एज-अनुकूलित मॉडल और वाक् पहचान के लिए रीयल-टाइम स्ट्रीमिंग में सुधार शामिल हैं।
बहुभाषी क्षमताएँ
बड़े उद्यमों के लिए कई भाषाओं का समर्थन करना महत्वपूर्ण है। NVIDIA का लक्ष्य कुछ प्रमुख भाषाओं पर ध्यान केंद्रित करना और उनमें तर्क, टूल कॉलिंग और चैट के भीतर विश्व स्तरीय सटीकता सुनिश्चित करना है। यह शायद विस्तार का अगला प्रमुख क्षेत्र है।
एज-अनुकूलित मॉडल
NVIDIA लगभग 50 मिलियन पैरामीटर तक के मॉडल पर विचार कर रहा है ताकि एज पर उपयोग के मामलों को संबोधित किया जा सके जहां एक छोटे पदचिह्न की आवश्यकता होती है, जैसे शोर वातावरण में रोबोट के लिए रीयल-टाइम ऑडियो प्रोसेसिंग को सक्षम करना।
Parakeet TDT के लिए रीयल-टाइम स्ट्रीमिंग
तकनीकी रूप से, NVIDIA रीयल-टाइम, लाइव ट्रांसक्रिप्शन को सक्षम करने के लिए TDT के लिए स्ट्रीमिंग क्षमताओं पर काम करने की योजना बना रहा है।
उत्पादन-तैयार AI: वास्तविक दुनिया की तैनाती के लिए डिज़ाइन करना
Llama Nemotron Ultra और Parakeet TDT दोनों को वास्तविक दुनिया की तैनाती चुनौतियों को ध्यान में रखते हुए डिज़ाइन किया गया है, जो सटीकता, दक्षता और लागत-प्रभावशीलता पर ध्यान केंद्रित करते हैं।
स्केलेबिलिटी और लागत दक्षता के लिए तर्क को चालू/बंद करना
अत्यधिक तर्क से उत्पादन वातावरण में स्केलेबिलिटी समस्याएं और विलंबता बढ़ सकती है। Llama Nemotron Ultra में पेश किया गया तर्क चालू/बंद फ़ीचर प्रति-क्वेरी आधार पर तर्क को नियंत्रित करने की सुविधा प्रदान करता है, जो कई उत्पादन उपयोग के मामलों को सक्षम करता है।
सटीकता और दक्षता को संतुलित करना
सटीकता और दक्षता को संतुलित करना एक सतत चुनौती है। NVIDIA का दृष्टिकोण प्रशिक्षण के दौरान प्रत्येक कौशल के लिए चरणों की संख्या पर सावधानीपूर्वक विचार करना और लगातार सटीकता को मापना शामिल है। लक्ष्य सभी प्रमुख क्षेत्रों में प्रदर्शन में सुधार करना है।
ओपन-सोर्स इकोसिस्टम में NVIDIA के मॉडल की भूमिका
NVIDIA Llama Nemotron Ultra और Parakeet TDT की भूमिका को व्यापक ओपन-सोर्स और LLM इकोसिस्टम के भीतर मौजूदा नींव पर निर्माण और महत्वपूर्ण मूल्य जोड़ने के लिए विशिष्ट क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करने के रूप में देखता है। कंपनी उन विशिष्ट क्षेत्रों की पहचान करना जारी रखने का लक्ष्य रखती है जहां वह योगदान कर सकती है, जबकि अन्य उद्यम उत्पादन के लिए उपयुक्त उत्कृष्ट सामान्य-उद्देश्य मॉडल का निर्माण जारी रखते हैं।
मुख्य बातें: ओपन सोर्स, तेज, उच्च-थ्रूपुट, लागत प्रभावी
Llama Nemotron Ultra और Parakeet TDT पर NVIDIA के काम से मुख्य बातें हर चीज को ओपन-सोर्स करने, अत्याधुनिक सटीकता प्राप्त करने, विलंबता और थ्रूपुट के संदर्भ में कुशल GPU उपयोग के लिए पदचिह्नों को अनुकूलित करने और समुदाय को सशक्त बनाने की प्रतिबद्धता है।
सभी मॉडल और डेटासेट Hugging Face पर उपलब्ध हैं। उन्हें चलाने के लिए सॉफ़्टवेयर स्टैक NVIDIA से आता है और NGC पर उपलब्ध है, इसकी सामग्री भंडार। अंतर्निहित सॉफ़्टवेयर का अधिकांश भाग भी ओपन-सोर्स है और GitHub पर पाया जा सकता है। Nemo फ़्रेमवर्क इस सॉफ़्टवेयर स्टैक के अधिकांश भाग के लिए केंद्रीय केंद्र है।