तर्क मॉडल, जिन्हें बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के विकास में अगले बड़े कदम के रूप में सराहा गया है, ने उल्लेखनीय प्रगति का प्रदर्शन किया है, विशेष रूप से उन क्षेत्रों में जो जटिल समस्या-समाधान की मांग करते हैं, जैसे कि गणित और कंप्यूटर प्रोग्रामिंग। ये परिष्कृत प्रणालियाँ, जिन्हें एक अतिरिक्त "तर्क प्रशिक्षण" चरण द्वारा प्रतिष्ठित किया जाता है, जटिल चुनौतियों का सामना करने के लिए अपनी क्षमताओं को ठीक करने के लिए सुदृढीकरण सीखने का लाभ उठाती हैं। OpenAI का o3 एक अग्रणी उदाहरण के रूप में खड़ा है, जो बेंचमार्क मूल्यांकन के अनुसार, अपने पूर्ववर्ती o1 से महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्रदर्शित करता है। अब क्षेत्र में मंडराने वाला केंद्रीय प्रश्न इस प्रगति की स्थिरता है। क्या ये मॉडल केवल कम्प्यूटेशनल शक्ति बढ़ाकर उसी दर से आगे बढ़ सकते हैं?
एपोच एआई, एक अनुसंधान संगठन जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सामाजिक प्रभावों पर केंद्रित है, ने इस प्रश्न को सुलझाने का काम किया है। एपोच एआई में एक डेटा विश्लेषक जोश यू ने तर्क प्रशिक्षण में वर्तमान कम्प्यूटेशनल निवेश के स्तर को निर्धारित करने और विस्तार के लिए शेष क्षमता का आकलन करने के लिए एक व्यापक विश्लेषण किया है।
तर्क मॉडल के पीछे कम्प्यूटेशन सर्ज
OpenAI ने सार्वजनिक रूप से कहा है कि o3 को o1 की तुलना में तर्क के लिए समर्पित दस गुना कम्प्यूटेशनल संसाधनों के साथ प्रशिक्षित किया गया था - केवल चार महीनों में प्राप्त एक पर्याप्त वृद्धि। OpenAI द्वारा निर्मित एक चार्ट AIME गणित बेंचमार्क पर कम्प्यूटेशनल शक्ति और प्रदर्शन के बीच घनिष्ठ संबंध को स्पष्ट रूप से दर्शाता है। एपोच एआई का अनुमान है कि ये आंकड़े विशेष रूप से प्रशिक्षण के दूसरे चरण, तर्क प्रशिक्षण के लिए प्रासंगिक हैं, न कि पूर्ण मॉडल प्रशिक्षण प्रक्रिया के लिए।
इन आंकड़ों को परिप्रेक्ष्य में रखने के लिए, एपोच एआई ने तुलनीय मॉडलों की जांच की। उदाहरण के लिए, DeepSeek-R1 ने लगभग 6e23 FLOP (फ्लोटिंग पॉइंट ऑपरेशंस प्रति सेकंड) के साथ प्रशिक्षण लिया, जिसकी अनुमानित लागत $1 मिलियन थी, और o1 के समान बेंचमार्क परिणाम प्राप्त हुए।
टेक दिग्गज Nvidia और Microsoft ने भी सार्वजनिक रूप से सुलभ प्रशिक्षण डेटा प्रदान करके तर्क मॉडल के विकास में योगदान दिया है। Nvidia के Llama-Nemotron Ultra 253B ने अपने तर्क प्रशिक्षण चरण के लिए लगभग 140,000 H100 GPU-घंटों का उपयोग किया, जो मोटे तौर पर 1e23 FLOP के बराबर है। Microsoft के Phi-4-reasoning ने और भी कम कम्प्यूटेशनल शक्ति का उपयोग किया, 1e20 FLOP से नीचे। इन मॉडलों को अलग करने वाला एक महत्वपूर्ण कारक अन्य AI प्रणालियों द्वारा उत्पन्न सिंथेटिक प्रशिक्षण डेटा पर उनकी भारी निर्भरता है। एपोच एआई इस बात पर जोर देता है कि यह निर्भरता o3 जैसे मॉडलों के साथ सीधी तुलना को और अधिक कठिन बना देती है, क्योंकि वास्तविक और सिंथेटिक डेटा के बीच अंतर्निहित अंतर और मॉडल सीखने और सामान्यीकरण पर इसका प्रभाव पड़ता है।
"तर्क प्रशिक्षण" को परिभाषित करना: एक अस्पष्ट क्षेत्र
जटिलता की एक और परत "तर्क प्रशिक्षण" की सार्वभौमिक रूप से स्वीकृत परिभाषा की कमी से उपजी है। सुदृढीकरण सीखने के अलावा, कुछ मॉडल पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग जैसी तकनीकों को शामिल करते हैं। कंप्यूट अनुमानों में शामिल घटकों के आसपास की अस्पष्टता असंगति पेश करती है, जिससे विभिन्न मॉडलों में संसाधनों की सटीक तुलना करना चुनौतीपूर्ण हो जाता है।
अब तक, तर्क मॉडल अभी भी सबसे व्यापक एआई प्रशिक्षण रनों की तुलना में काफी कम कम्प्यूटेशनल शक्ति का उपभोग करते हैं, जैसे कि ग्रोके 3, जो 1e26 FLOP से अधिक है। समकालीन तर्क प्रशिक्षण चरण आमतौर पर 1e23 और 1e24 FLOP के बीच काम करते हैं, जिससे संभावित विस्तार के लिए काफी जगह बचती है - या ऐसा पहली नज़र में लगता है।
एन्थ्रोपिक के सीईओ डारियो अमोदेई का एक समान दृष्टिकोण है। उनका कहना है कि तर्क प्रशिक्षण में $1 मिलियन का निवेश महत्वपूर्ण प्रगति कर सकता है। हालाँकि, कंपनियाँ सक्रिय रूप से इस द्वितीयक प्रशिक्षण चरण के लिए बजट को सैकड़ों मिलियन डॉलर और उससे भी आगे बढ़ाने के तरीकों की खोज कर रही हैं, जो एक ऐसे भविष्य का सुझाव देता है जहाँ प्रशिक्षण का अर्थशास्त्र नाटकीय रूप से बदल जाता है।
यदि प्रत्येक तीन से पाँच महीनों में कम्प्यूटेशनल शक्ति में लगभग दस गुना वृद्धि की वर्तमान प्रवृत्ति जारी रहती है, तो तर्क प्रशिक्षण कंप्यूट संभावित रूप से अगले साल की शुरुआत में अग्रणी मॉडलों के कुल प्रशिक्षण कंप्यूट को पकड़ सकता है। हालाँकि, जोश यू को उम्मीद है कि विकास अंततः लगभग 4x प्रति वर्ष की वृद्धि के साथ धीमा हो जाएगा, जो व्यापक उद्योग के रुझानों के साथ तालमेल रखता है। यह मंदी संभवतः प्रशिक्षण में निवेश पर घटते रिटर्न, कम्प्यूट संसाधनों की बढ़ती लागत और उपलब्ध प्रशिक्षण डेटा की सीमाओं सहित कारकों के संयोजन से प्रेरित होगी।
कंप्यूट से परे: क्षितिज पर बाधाएँ
एपोच एआई इस बात पर जोर देता है कि कम्प्यूटेशनल शक्ति एकमात्र सीमित कारक नहीं है। तर्क प्रशिक्षण के लिए उच्च गुणवत्ता वाले, चुनौतीपूर्ण कार्यों की पर्याप्त मात्रा की आवश्यकता होती है। इस तरह के डेटा प्राप्त करना मुश्किल है; इसे सिंथेटिक रूप से उत्पन्न करना और भी मुश्किल है। सिंथेटिक डेटा के साथ समस्या केवल प्रामाणिकता नहीं है; कई लोग तर्क देते हैं कि गुणवत्ता खराब है। इसके अतिरिक्त, गणित और कंप्यूटर प्रोग्रामिंग जैसे अत्यधिक संरचित डोमेन के बाहर इस दृष्टिकोण की प्रभावशीलता अनिश्चित बनी हुई है। फिर भी, ChatGPT में "डीप रिसर्च" जैसी परियोजनाएं, जो o3 के कस्टम-ट्यून किए गए संस्करण का उपयोग करती हैं, व्यापक प्रयोज्यता की संभावना का सुझाव देती हैं।
उपयुक्त कार्यों का चयन करना, इनाम कार्यों को डिजाइन करना और प्रशिक्षण रणनीतियों को विकसित करना जैसे श्रम-गहन पर्दे के पीछे के कार्य भी चुनौतियों का सामना करते हैं। ये विकासात्मक लागतें, जिन्हें अक्सर कंप्यूट अनुमानों से बाहर रखा जाता है, तर्क प्रशिक्षण के समग्र व्यय में महत्वपूर्ण योगदान करती हैं।
इन चुनौतियों के बावजूद, OpenAI और अन्य डेवलपर आशावादी बने हुए हैं। जैसा कि एपोच एआई ने उल्लेख किया है, तर्क प्रशिक्षण के लिए स्केलिंग वक्र वर्तमान में प्री-ट्रेनिंग में देखी गई क्लासिक लॉग-लीनियर प्रगति के समान हैं। इसके अलावा, o3 न केवल गणित में बल्कि एजेंट-आधारित सॉफ़्टवेयर कार्यों में भी पर्याप्त लाभ प्रदर्शित करता है, जो इस नए दृष्टिकोण की बहुमुखी क्षमता को इंगित करता है।
इस प्रगति का भविष्य तर्क प्रशिक्षण की स्केलेबिलिटी पर टिका है - तकनीकी रूप से, आर्थिक रूप से और सामग्री के संदर्भ में। निम्नलिखित बिंदु कई प्रमुख कारकों का पता लगाते हैं जो इन मॉडलों के भविष्य का निर्धारण करेंगे:
- तकनीकी स्केलेबिलिटी: तकनीकी बाधाओं का सामना किए बिना प्रशिक्षण में उपयोग किए जाने वाले कम्प्यूटेशनल संसाधनों को बढ़ाने की क्षमता को संदर्भित करता है। इसमें बड़े डेटासेट और अधिक शक्तिशाली कंप्यूटिंग अवसंरचना का कुशलतापूर्वक उपयोग करने के लिए हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर और एल्गोरिदम में प्रगति शामिल है। जैसे-जैसे मॉडल आकार और जटिलता में बढ़ते हैं, निरंतर प्रगति के लिए तकनीकी स्केलेबिलिटी तेजी से महत्वपूर्ण होती जाती है। अंतर्निहित आर्किटेक्चर को मॉडलों के सरासर पैमाने के साथ तालमेल बिठाने के लिए विकसित होने की आवश्यकता होगी।
- आर्थिक स्केलेबिलिटी: उचित बजट बाधाओं के भीतर कम्प्यूटेशनल संसाधनों को बढ़ाने की व्यवहार्यता पर जोर देता है। यदि प्रशिक्षण की लागत मॉडल आकार के साथ रैखिक रूप से या तेजी से बढ़ती है, तो आगे लाभ प्राप्त करना निषेधात्मक रूप से महंगा हो सकता है। इसलिए, सस्ता और अधिक कुशल प्रशिक्षण आवश्यक हो सकता है। हार्डवेयर और अनुकूलन तकनीकों में नवाचार जो FLOP प्रति लागत को कम करते हैं, आर्थिक स्केलेबिलिटी के लिए महत्वपूर्ण हैं। प्रवृत्ति हमेशा बड़े मॉडलों पर ध्यान केंद्रित करने की रही है, लेकिन एक सीमित बजट के साथ, प्रोत्साहन सबसे कुशल मॉडलों को प्रशिक्षित करने की ओर स्थानांतरित हो जाएंगे।
- सामग्री स्केलेबिलिटी: उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा की उपलब्धता पर प्रकाश डालता है जो तर्क क्षमता में प्रभावी ढंग से लाभ उठा सकता है। जैसे-जैसे मॉडल अधिक परिष्कृत होते जाते हैं, उन्हें चुनौती देने और अतिव्यापीकरण को रोकने के लिए अधिक कठिन और विविध डेटासेट की आवश्यकता होती है। ऐसे डेटासेट की उपलब्धता सीमित है, खासकर उन डोमेन में जो जटिल तर्क की आवश्यकता होती है। सिंथेटिक डेटा जनरेशन तकनीक इस बाधा को कम करने में मदद कर सकती है, लेकिन मॉडल प्रदर्शन को ख़राब करने वाली पूर्वाग्रहों या अशुद्धियों से बचने के लिए उन्हें सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किया जाना चाहिए।
कंप्यूट का भविष्य
आम लोगों के रूप में यह सोचना आसान है कि हम अनंत कंप्यूट के रास्ते पर हैं। हालाँकि, वास्तविकता में, यह सीमित है, और भविष्य में, वह सीमा अधिक स्पष्ट हो सकती है। इस अनुभाग में, हम कुछ ऐसे तरीकों का पता लगाएंगे जिनसे भविष्य में कंप्यूट विकसित हो सकता है और वे परिवर्तन LLM उद्योग को कैसे प्रभावित करेंगे।
क्वांटम कंप्यूटिंग
क्वांटम कंप्यूटिंग संगणना में एक प्रतिमान बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है, जो उन समस्याओं को हल करने के लिए क्वांटम यांत्रिकी के सिद्धांतों का लाभ उठाता है जो शास्त्रीय कंप्यूटरों के लिए असाध्य हैं। जबकि अभी भी अपने शैशवावस्था में है, क्वांटम कंप्यूटिंग में तर्क मॉडल प्रशिक्षण सहित एआई वर्कलोड को तेज करने की अपार क्षमता है। क्वांटम एल्गोरिदम जैसे क्वांटम एनेलिंग और वेरिएशन क्वांटम आइजेनसोल्वर (VQEs) संभावित रूप से शास्त्रीय अनुकूलन विधियों की तुलना में मॉडल मापदंडों को अधिक कुशलता से अनुकूलित कर सकते हैं, जिससे प्रशिक्षण के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल संसाधनों को कम किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, क्वांटम मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जटिल तंत्रिका नेटवर्क के अनुकूलन को बढ़ा सकते हैं, जिससे प्रशिक्षण समय कम हो सकता है और संभावित रूप से बेहतर मॉडल प्रदर्शन हो सकता है।
हालाँकि, क्वांटम कंप्यूटरों को स्केल करने और मजबूत क्वांटम एल्गोरिदम विकसित करने में महत्वपूर्ण चुनौतियाँ बनी हुई हैं। प्रौद्योगिकी अभी भी काफी हद तक प्रायोगिक है, और पर्याप्त क्यूबिट (क्वांटम बिट्स) और सामंजस्य समय वाले व्यावहारिक क्वांटम कंप्यूटर अभी तक आसानी से उपलब्ध नहीं हैं। इसके अलावा, विशिष्ट एआई कार्यों के अनुरूप क्वांटम एल्गोरिदम विकसित करने के लिए विशेष विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है और यह अनुसंधान का एक सतत क्षेत्र है। एआई में क्वांटम कंप्यूटिंग को व्यापक रूप से अपनाने में कई साल लगेंगे और यह केवल तभी व्यावहारिक होने की संभावना है जब कंप्यूटर उपलब्ध हों।
न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग
न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग संगणना करने के लिए मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्य की नकल करता है। पारंपरिक कंप्यूटरों के विपरीत जो बाइनरी लॉजिक और क्रमिक प्रसंस्करण पर निर्भर करते हैं, न्यूरोमॉर्फिक चिप्स समानांतर और ऊर्जा-कुशल तरीके से जानकारी संसाधित करने के लिए कृत्रिम न्यूरॉन्स और सिनैप्स का उपयोग करते हैं। यह आर्किटेक्चर एआई कार्यों के लिए अच्छी तरह से अनुकूल है जिसमें पैटर्न मान्यता, सीखना और अनुकूलन शामिल है, जैसे कि तर्क मॉडल प्रशिक्षण। न्यूरोमॉर्फिक चिप्स संभावित रूप से बड़े एआई मॉडलों के प्रशिक्षण से जुड़े ऊर्जा खपत और विलंबता को कम कर सकते हैं, जिससे यह अधिक आर्थिक रूप से व्यवहार्य और पर्यावरणीय रूप से टिकाऊ हो सकता है।
इंटेल का लोइही और आईबीएम का ट्रूनॉर्थ न्यूरोमॉर्फिक चिप्स के उदाहरण हैं जिन्होंने एआई अनुप्रयोगों में आशाजनक परिणाम दिखाए हैं। ये चिप्स पारंपरिक सीपीयू और जीपीयू की तुलना में काफी कम बिजली खपत के साथ जटिल एआई कार्य करने में सक्षम हैं। हालाँकि, न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग अभी भी एक अपेक्षाकृत नया क्षेत्र है, और न्यूरोमॉर्फिक आर्किटेक्चर के लिए मजबूत प्रोग्रामिंग टूल विकसित करने और एल्गोरिदम को अनुकूलित करने में चुनौतियाँ बनी हुई हैं। इसके अलावा, न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर की सीमित उपलब्धता और न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग में व्यापक विशेषज्ञता की कमी ने मुख्यधारा के एआई अनुप्रयोगों में इस तकनीक को अपनाने में बाधा डाली है।
एनालॉग कंप्यूटिंग
एनालॉग कंप्यूटिंग जानकारी का प्रतिनिधित्व और संसाधित करने के लिए निरंतर भौतिक मात्राओं, जैसे कि वोल्टेज या करंट का उपयोग करता है, न कि अलग-अलग डिजिटल संकेतों का। एनालॉग कंप्यूटर कुछ गणितीय कार्यों, जैसे कि विभेदक समीकरण और रैखिक बीजगणित को डिजिटल कंप्यूटरों की तुलना में बहुत तेजी से और अधिक कुशलता से कर सकते हैं, खासकर उन कार्यों में जो तर्क के लिए उपयोगी हो सकते हैं। एनालॉग संगणना मॉडल को प्रशिक्षित करने या आवश्यकता पड़ने पर अनुमान चलाने के लिए उपयोगी हो सकती है।
हालाँकि, एनालॉग कंप्यूटिंग को परिशुद्धता, स्केलेबिलिटी और प्रोग्रामेबिलिटी में चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। एनालॉग सर्किट शोर और बहाव के लिए अतिसंवेदनशील होते हैं, जो संगणनाओं की सटीकता को ख़राब कर सकते हैं। बड़े और जटिल एआई मॉडल को संभालने के लिए एनालॉग कंप्यूटरों का स्केल बढ़ाना भी एक तकनीकी चुनौती है। इसके अलावा, एनालॉग कंप्यूटरों को प्रोग्राम करने के लिए आमतौर पर विशेष विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है और यह डिजिटल कंप्यूटरों को प्रोग्राम करने की तुलना में अधिक कठिन होता है। इन चुनौतियों के बावजूद, विशिष्ट एआई अनुप्रयोगों के लिए डिजिटल कंप्यूटिंग के संभावित विकल्प के रूप में एनालॉग कंप्यूटिंग में बढ़ती रुचि है, विशेष रूप से उन लोगों के लिए जो उच्च गति और ऊर्जा दक्षता की मांग करते हैं।
वितरित कंप्यूटिंग
वितरित कंप्यूटिंग में एक नेटवर्क से जुड़े कई मशीनों या उपकरणों में एआई वर्कलोड का वितरण शामिल है। यह दृष्टिकोण संगठनों को एआई प्रशिक्षण और अनुमान लगाने में तेजी लाने के लिए बड़ी संख्या में संसाधनों की सामूहिक कंप्यूटिंग शक्ति का लाभ उठाने की अनुमति देता है। बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) और अन्य जटिल एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए वितरित कंप्यूटिंग आवश्यक है जिसके लिए बड़े पैमाने पर डेटासेट और कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है।
टेन्सरफ्लो, पाइटरच और अपाचे स्पार्क जैसे फ्रेमवर्क मशीनों के क्लस्टर में एआई वर्कलोड वितरित करने के लिए टूल और एपीआई प्रदान करते हैं। ये फ्रेमवर्क संगठनों को आवश्यकतानुसार अधिक कंप्यूटिंग संसाधन जोड़कर अपनी एआई क्षमताओं को बढ़ाने की अनुमति देते हैं। हालाँकि, वितरित कंप्यूटिंग डेटा प्रबंधन, संचार ओवरहेड और सिंक्रोनाइज़ेशन में चुनौतियाँ पेश करती है। कई मशीनों में डेटा को कुशलतापूर्वक वितरित करना और संचार में देरी को कम करना वितरित एआई सिस्टम के प्रदर्शन को अधिकतम करने के लिए महत्वपूर्ण है। इसके अतिरिक्त, यह सुनिश्चित करना कि विभिन्न मशीनों या उपकरणों को ठीक से सिंक्रोनाइज़ और समन्वित किया गया है, सटीक और विश्वसनीय परिणाम प्राप्त करने के लिए आवश्यक है।
निष्कर्ष
तर्क मॉडलों का प्रक्षेपवक्र निर्विवाद रूप से कम्प्यूटेशनल संसाधनों की उपलब्धता और स्केलेबिलिटी के साथ जुड़ा हुआ है। जबकि बढ़ी हुई कंप्यूट द्वारा संचालित प्रगति की वर्तमान गति प्रभावशाली है, कई कारक, जिनमें उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा की कमी, कंप्यूट की बढ़ती लागत और वैकल्पिक कंप्यूटिंग प्रतिमानों का उद्भव शामिल है, सुझाव देते हैं कि अनियंत्रित कंप्यूट स्केलिंग का युग अपनी सीमाओं के करीब आ रहा है। तर्क मॉडलों का भविष्य संभवतः इन सीमाओं को दूर करने और एआई क्षमताओं को बढ़ाने के लिए नए दृष्टिकोणों का पता लगाने की हमारी क्षमता पर निर्भर करेगा। इन सभी जानकारियों के साथ, हम मान सकते हैं तर्क मॉडल क्षमताओं में वृद्धि जल्द ही चर्चा की गई कई बाधाओं में से एक के लिए धीमी हो सकती है।