हाल के वर्षों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, विशेष रूप से भाषा से संबंधित शाखा, पर बड़े भाषा मॉडल (Large Language Models - LLMs) के विशाल पैमाने और शक्ति का प्रभुत्व रहा है। डेटा के विशाल महासागरों पर प्रशिक्षित इन भीमकाय मॉडलों ने उल्लेखनीय क्षमताएं प्रदर्शित कीं, जिससे जनता की कल्पना और निवेश डॉलर आकर्षित हुए। फिर भी, लगातार बड़े होते मॉडलों की घोषणा करने वाली सुर्खियों के नीचे, एक शांत लेकिन संभावित रूप से अधिक परिवर्तनकारी क्रांति पनप रही है: छोटे भाषा मॉडल (Small Language Models - SLMs) का उदय। ये दुबले-पतले, अधिक केंद्रित AI सिस्टम तेजी से एक महत्वपूर्ण स्थान बना रहे हैं, जो उन वातावरणों में परिष्कृत AI क्षमताओं को लाने का वादा करते हैं जहां उनके बड़े समकक्ष बस कुशलतापूर्वक या आर्थिक रूप से काम नहीं कर सकते हैं।
SLMs में बढ़ती रुचि केवल अकादमिक नहीं है; यह ठोस बाजार गति में तब्दील हो रही है। उद्योग विश्लेषक SLM क्षेत्र के लिए एक नाटकीय चढ़ाई की भविष्यवाणी करते हैं, 2025 में अनुमानित बाजार आकार लगभग $0.93 बिलियन से बढ़कर 2032 तक आश्चर्यजनक रूप से $5.45 बिलियन तक विस्तार का अनुमान लगाते हैं। यह प्रक्षेपवक्र पूर्वानुमान अवधि में लगभग 28.7% की मजबूत चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर (CAGR) का प्रतिनिधित्व करता है। इस तरह की विस्फोटक वृद्धि शून्य में नहीं होती है; यह शक्तिशाली तकनीकी और बाजार शक्तियों के संगम से प्रेरित है।
इन चालकों में प्रमुख है Edge AI और ऑन-डिवाइस इंटेलिजेंस की निरंतर मांग। असंख्य क्षेत्रों के व्यवसाय तेजी से ऐसे AI समाधानों की तलाश कर रहे हैं जो सीधे स्मार्टफोन, सेंसर, औद्योगिक उपकरण और अन्य एम्बेडेड सिस्टम पर प्रदर्शन कर सकें, बिना विलंबता, लागत या गोपनीयता संबंधी चिंताओं के जो निरंतर क्लाउड कनेक्टिविटी से जुड़े होते हैं। स्थानीय रूप से AI चलाने से वास्तविक समय की प्रतिक्रिया संभव होती है जो स्वायत्त वाहन प्रणालियों से लेकर इंटरैक्टिव मोबाइल सहायकों और स्मार्ट फैक्ट्री स्वचालन तक के अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है। SLMs, LLMs की तुलना में अपने काफी छोटे कम्प्यूटेशनल पदचिह्न के साथ, इन संसाधन-विवश वातावरणों के लिए आदर्श रूप से अनुकूल हैं।
साथ ही, मॉडल संपीड़न तकनीकों (model compression techniques) में महत्वपूर्ण प्रगति ने एक शक्तिशाली त्वरक के रूप में काम किया है। क्वांटाइजेशन (quantization) (मॉडल में उपयोग की जाने वाली संख्याओं की सटीकता को कम करना) और प्रूनिंग (pruning) (न्यूरल नेटवर्क के भीतर कम महत्वपूर्ण कनेक्शन हटाना) जैसे नवाचार डेवलपर्स को मॉडल का आकार छोटा करने और प्रसंस्करण गति को नाटकीय रूप से बढ़ाने की अनुमति देते हैं। महत्वपूर्ण रूप से, ये तकनीकें मॉडल के प्रदर्शन और सटीकता पर प्रभाव को कम करते हुए अधिक दक्षता प्राप्त करने के लिए विकसित हो रही हैं। यह दोहरा लाभ - छोटा आकार और बरकरार क्षमता - SLMs को कार्यों की बढ़ती श्रृंखला के लिए LLMs के व्यवहार्य विकल्प बनाता है।
इसके अलावा, उद्यम अपने मुख्य संचालन में SLMs को एकीकृत करने के व्यावहारिक मूल्य को पहचान रहे हैं। IT स्वचालन (IT automation) से, जहां SLMs लॉग का विश्लेषण कर सकते हैं और सिस्टम विफलताओं की भविष्यवाणी कर सकते हैं, साइबर सुरक्षा (cybersecurity) तक, जहां वे नेटवर्क ट्रैफ़िक में विसंगतियों का पता लगा सकते हैं, और उत्पादकता बढ़ाने और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को परिष्कृत करने के उद्देश्य से विविध व्यावसायिक अनुप्रयोगों (business applications) तक, संभावित प्रभाव बहुत बड़ा है। SLMs AI को अधिक व्यापक रूप से तैनात करने का मार्ग प्रदान करते हैं, विशेष रूप से लागत, गोपनीयता के प्रति संवेदनशील या लगभग तात्कालिक प्रसंस्करण की आवश्यकता वाले परिदृश्यों में। एज कंप्यूटिंग की जरूरतों, संपीड़न के माध्यम से दक्षता लाभ और स्पष्ट उद्यम उपयोग के मामलों का यह संगम SLMs को केवल LLMs के छोटे संस्करणों के रूप में नहीं, बल्कि AI की एक विशिष्ट और महत्वपूर्ण श्रेणी के रूप में स्थापित करता है जो महत्वपूर्ण प्रभाव के लिए तैयार है।
रणनीतिक विभाजन: इकोसिस्टम नियंत्रण बनाम आला विशेषज्ञता
जैसे-जैसे SLM परिदृश्य आकार ले रहा है, प्रभुत्व के लिए प्रतिस्पर्धा करने वाले प्रमुख खिलाड़ियों के बीच विशिष्ट रणनीतिक दृष्टिकोण उभर रहे हैं। प्रतिस्पर्धी गतिशीलता बड़े पैमाने पर दो प्राथमिक दर्शनों के इर्द-गिर्द एकत्रित हो रही है, प्रत्येक अलग-अलग व्यावसायिक मॉडल और AI मूल्य कैसे प्राप्त किया जाएगा, इसके लिए दीर्घकालिक दृष्टिकोण को दर्शाता है।
एक प्रमुख मार्ग मालिकाना इकोसिस्टम नियंत्रण रणनीति (proprietary ecosystem control strategy) है। यह दृष्टिकोण कई प्रौद्योगिकी दिग्गजों और अच्छी तरह से वित्त पोषित AI प्रयोगशालाओं द्वारा पसंद किया जाता है जिनका उद्देश्य अपने SLM प्रस्तावों के चारों ओर दीवार वाले बगीचे बनाना है। OpenAI जैसी कंपनियां, अपने GPT वंश से प्राप्त वेरिएंट (जैसे कि प्रत्याशित GPT-4 मिनी परिवार) के साथ, Google अपने Gemma मॉडल के साथ, Anthropic अपने Claude Haiku का समर्थन करते हुए, और Cohere Command R+ को बढ़ावा देते हुए, प्रमुख उदाहरण हैं। उनकी रणनीति में आमतौर पर व्यापक प्लेटफार्मों के अभिन्न घटकों के रूप में SLMs का व्यावसायीकरण शामिल होता है, जो अक्सर सदस्यता-आधारित एप्लीकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस (APIs), एकीकृत क्लाउड सेवाओं (जैसे Azure AI या Google Cloud AI), या उद्यम लाइसेंसिंग समझौतों के माध्यम से वितरित किए जाते हैं।
इस रणनीति का आकर्षण स्थापित उद्यम वर्कफ़्लो के भीतर तंग एकीकरण, सुसंगत प्रदर्शन, बढ़ी हुई सुरक्षा और सरलीकृत परिनियोजन की क्षमता में निहित है। इकोसिस्टम को नियंत्रित करके, ये प्रदाता विश्वसनीयता और समर्थन के संबंध में गारंटी दे सकते हैं, जिससे उनके SLMs उन व्यवसायों के लिए आकर्षक बन जाते हैं जो मजबूत AI-संचालित स्वचालन, सॉफ्टवेयर सूट में एम्बेडेड परिष्कृत ‘कोपायलट’ सहायक और भरोसेमंद निर्णय-समर्थन उपकरण चाहते हैं। यह मॉडल सेवा वितरण और प्लेटफ़ॉर्म लॉक-इन के माध्यम से मूल्य पर कब्जा करने को प्राथमिकता देता है, प्रदाताओं के मौजूदा बुनियादी ढांचे और बाजार पहुंच का लाभ उठाता है। यह उन संगठनों को प्रभावी ढंग से पूरा करता है जो निर्बाध एकीकरण और प्रबंधित AI सेवाओं को प्राथमिकता देते हैं।
इकोसिस्टम प्ले के बिल्कुल विपरीत विशेष डोमेन-विशिष्ट मॉडल रणनीति (specialized domain-specific model strategy) है। यह दृष्टिकोण विशिष्ट उद्योगों की अनूठी मांगों, शब्दावली और नियामक बाधाओं के लिए सावधानीपूर्वक तैयार और ठीक-ठाक किए गए SLMs को विकसित करने पर केंद्रित है। व्यापक प्रयोज्यता का लक्ष्य रखने के बजाय, इन मॉडलों को वित्त, स्वास्थ्य सेवा, कानूनी सेवाओं, या सॉफ्टवेयर विकास जैसे विशेष तकनीकी क्षेत्रों जैसे कार्यक्षेत्रों के भीतर उच्च प्रदर्शन के लिए सम्मानित किया जाता है।
इस क्षेत्र में अग्रणी लोगों में Hugging Face जैसे प्लेटफ़ॉर्म शामिल हैं, जो Zephyr 7B जैसे मॉडल होस्ट करता है जो स्पष्ट रूप से कोडिंग कार्यों के लिए अनुकूलित हैं, और IBM जैसे स्थापित उद्यम खिलाड़ी, जिनके Granite मॉडल परिवार को उद्यम AI आवश्यकताओं, जिसमें डेटा गवर्नेंस और अनुपालन शामिल है, को ध्यान में रखकर डिज़ाइन किया गया है। यहां रणनीतिक लाभ चौड़ाई के बजाय गहराई में निहित है। उद्योग-विशिष्ट डेटासेट पर मॉडल को प्रशिक्षित करके और उन्हें विशेष कार्यों के लिए अनुकूलित करके (उदाहरण के लिए, वित्तीय शब्दजाल को समझना, चिकित्सा नोटों की व्याख्या करना, कानूनी खंडों का मसौदा तैयार करना), ये SLMs अपने निर्दिष्ट डोमेन के भीतर बेहतर सटीकता और प्रासंगिक प्रासंगिकता प्राप्त कर सकते हैं। यह रणनीति विनियमित या ज्ञान-गहन क्षेत्रों में संगठनों के साथ दृढ़ता से प्रतिध्वनित होती है जहां सामान्य मॉडल कम पड़ सकते हैं, जिससे उन्हें विशेष, मिशन-महत्वपूर्ण उपयोग के मामलों के लिए अत्यधिक सटीक, संदर्भ-जागरूक AI समाधान तैनात करने में सक्षम बनाया जा सकता है। यह विशिष्ट दर्द बिंदुओं और अनुपालन आवश्यकताओं को संबोधित करके अपनाने को बढ़ावा देता है जिन्हें व्यापक-आधारित मॉडल अनदेखा कर सकते हैं।
ये दो प्रमुख रणनीतियाँ पूरे बाजार के लिए आवश्यक रूप से परस्पर अनन्य नहीं हैं, लेकिन वे प्रतिस्पर्धा को आकार देने वाले प्राथमिक तनावों का प्रतिनिधित्व करती हैं। इकोसिस्टम खिलाड़ी पैमाने, एकीकरण और प्लेटफ़ॉर्म की ताकत पर दांव लगाते हैं, जबकि विशेषज्ञ गहराई, सटीकता और उद्योग विशेषज्ञता पर ध्यान केंद्रित करते हैं। SLM बाजार का विकास संभवतः इन दृष्टिकोणों के बीच परस्पर क्रिया और प्रतिस्पर्धा को शामिल करेगा, संभावित रूप से हाइब्रिड मॉडल या प्रौद्योगिकी के परिपक्व होने पर आगे रणनीतिक विविधीकरण की ओर ले जाएगा।
टाइटन्स मैदान में: मौजूदा कंपनियों की प्लेबुक
छोटे भाषा मॉडल द्वारा प्रस्तुत संभावित व्यवधान और अवसर प्रौद्योगिकी की दुनिया के स्थापित दिग्गजों द्वारा किसी का ध्यान नहीं गया है। अपने विशाल संसाधनों, मौजूदा ग्राहक संबंधों और व्यापक बुनियादी ढांचे का लाभ उठाते हुए, ये मौजूदा कंपनियां इस उभरते हुए क्षेत्र में अग्रणी स्थान हासिल करने के लिए रणनीतिक रूप से पैंतरेबाज़ी कर रही हैं।
Microsoft
Microsoft, एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर और क्लाउड कंप्यूटिंग में एक बारहमासी पावरहाउस, आक्रामक रूप से SLMs को अपने तकनीकी ताने-बाने में बुन रहा है। एक मालिकाना इकोसिस्टम नियंत्रण रणनीति (proprietary ecosystem control strategy) अपनाते हुए, रेडमंड जायंट इन फुर्तीले मॉडलों को अपने Azure क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म और एंटरप्राइज़ समाधानों के व्यापक सूट के भीतर गहराई से एकीकृत कर रहा है। Phi सीरीज़ (Phi-2 सहित) और Orca परिवार जैसे ऑफ़र व्यावसायिक रूप से उपलब्ध SLMs का प्रतिनिधित्व करते हैं जो विशेष रूप से एंटरप्राइज़ AI कार्यों के लिए अनुकूलित हैं, इसके Copilot सहायकों के भीतर सुविधाओं को शक्ति प्रदान करते हैं और Microsoft स्टैक पर निर्माण करने वाले डेवलपर्स के लिए शक्तिशाली उपकरण प्रदान करते हैं।
Microsoft के जोर को रेखांकित करने वाली एक मुख्य क्षमता इसकी दुर्जेय AI अनुसंधान प्रभाग है जो इसके विश्व-विस्तारित Azure क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ युग्मित है। यह संयोजन Microsoft को न केवल अत्याधुनिक मॉडल विकसित करने की अनुमति देता है, बल्कि उन्हें अपने विशाल उद्यम ग्राहक आधार के लिए स्केलेबल, सुरक्षित और विश्वसनीय सेवाओं के रूप में वितरित करने की भी अनुमति देता है। OpenAI के साथ कंपनी की बहु-अरब डॉलर की रणनीतिक साझेदारी इसकी AI रणनीति का एक आधारशिला है, जो इसे OpenAI के मॉडल (संभावित SLM वेरिएंट सहित) तक विशेषाधिकार प्राप्त पहुंच प्रदान करती है और Microsoft उत्पादों जैसे Office 365, Bing और विभिन्न Azure AI सेवाओं में उनके तंग एकीकरण को सक्षम बनाती है। यह सहजीवी संबंध Microsoft को आंतरिक रूप से विकसित SLMs और जनरेटिव AI में यकीनन सबसे मान्यता प्राप्त ब्रांड तक पहुंच दोनों प्रदान करता है।
इसके अलावा, रणनीतिक अधिग्रहण Microsoft की स्थिति को मजबूत करते हैं। संवादी AI और हेल्थकेयर दस्तावेज़ीकरण प्रौद्योगिकी में अग्रणी Nuance Communications की खरीद ने वर्टिकल-विशिष्ट AI अनुप्रयोगों में इसकी क्षमताओं को काफी मजबूत किया, विशेष रूप से हेल्थकेयर और एंटरप्राइज़ ऑटोमेशन परिदृश्यों में जहां विशेष भाषा समझ सर्वोपरि है। ये परिकलित चालें - आंतरिक विकास, रणनीतिक साझेदारी, अधिग्रहण, और इसके प्रमुख क्लाउड और सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म के साथ गहरे एकीकरण का सम्मिश्रण - Microsoft को एक दुर्जेय शक्ति के रूप में स्थापित करती हैं जिसका उद्देश्य विभिन्न उद्योगों में एंटरप्राइज़ SLM अपनाने के लिए अपने इकोसिस्टम को डिफ़ॉल्ट विकल्प बनाना है।
IBM
इंटरनेशनल बिजनेस मशीन्स (IBM), जिसका लंबा इतिहास एंटरप्राइज़ कंप्यूटिंग में गहराई से निहित है, व्यावसायिक-केंद्रित अनुप्रयोगों, विश्वास और शासन पर एक विशिष्ट फोकस के साथ SLM बाजार तक पहुंच रहा है। बिग ब्लू सक्रिय रूप से अपने watsonx.ai प्लेटफॉर्म के भीतर SLMs का विकास और अनुकूलन कर रहा है, उन्हें लागत प्रभावी, कुशल और डोमेन-जागरूक AI समाधानों के रूप में तैयार कर रहा है जो विशेष रूप से संगठनात्मक आवश्यकताओं के अनुरूप हैं।
IBM की रणनीति जानबूझकर उन दृष्टिकोणों के विपरीत है जो उपभोक्ता-सामना करने वाले या सामान्य-उद्देश्य वाले मॉडल को प्राथमिकता देते हैं। इसके बजाय, जोर पूरी तरह से उद्यम परिनियोजन के लिए महत्वपूर्ण विशेषताओं पर है: विश्वसनीयता, डेटा शासन, और AI नैतिकता सिद्धांतों का पालन। यह IBM के SLM प्रस्तावों, जैसे कि Granite मॉडल, को सुरक्षित वातावरण और कड़े नियामक अनुपालन के अधीन उद्योगों में परिनियोजन के लिए विशेष रूप से उपयुक्त बनाता है। IBM समझता है कि कई बड़े संगठनों के लिए, विशेष रूप से वित्त और स्वास्थ्य सेवा में, AI के जिम्मेदार उपयोग का ऑडिट, नियंत्रण और सुनिश्चित करने की क्षमता गैर-परक्राम्य है।
इन शासन-केंद्रित SLMs को अपने हाइब्रिड क्लाउड समाधानों और परामर्श सेवाओं में शामिल करके, IBM का उद्देश्य व्यवसायों को स्वचालन बढ़ाने, डेटा-संचालित निर्णय लेने में सुधार करने और सुरक्षा या नैतिक मानकों से समझौता किए बिना परिचालन दक्षता को सुव्यवस्थित करने के लिए सशक्त बनाना है। उनके गहरे उद्यम संबंध और विश्वसनीयता के लिए प्रतिष्ठा जटिल संगठनात्मक संरचनाओं के भीतर डिजिटल परिवर्तन के लिए व्यावहारिक, भरोसेमंद उपकरणों के रूप में SLMs को बढ़ावा देने में प्रमुख संपत्ति के रूप में काम करती है। IBM इस बात पर दांव लगा रहा है कि कई व्यवसायों के लिए, AI परिनियोजन का ‘कैसे’ - सुरक्षित और जिम्मेदारी से - उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि ‘क्या’।
हालांकि शायद Gemini जैसे अपने बड़े पैमाने के मॉडल के साथ अधिक स्पष्ट रूप से जुड़ा हुआ है, Google SLM क्षेत्र में भी एक महत्वपूर्ण खिलाड़ी है, मुख्य रूप से अपने विशाल इकोसिस्टम और अनुसंधान क्षमताओं का लाभ उठा रहा है। Gemma (जैसे, Gemma 7B) जैसे मॉडलों के माध्यम से, Google अपेक्षाकृत हल्के लेकिन सक्षम खुले मॉडल प्रदान करता है, जिसका उद्देश्य डेवलपर अपनाने और अपने स्वयं के इकोसिस्टम, विशेष रूप से Google Cloud Platform (GCP) के भीतर एकीकरण को बढ़ावा देना है।
Google की रणनीति इकोसिस्टम नियंत्रण और एक व्यापक समुदाय को बढ़ावा देने दोनों के तत्वों को मिश्रित करती प्रतीत होती है। Gemma जैसे मॉडल जारी करके, यह प्रयोग को प्रोत्साहित करता है और डेवलपर्स को Google के अंतर्निहित बुनियादी ढांचे (जैसे कुशल प्रशिक्षण और अनुमान के लिए TPUs) का लाभ उठाने वाले एप्लिकेशन बनाने की अनुमति देता है। यह दृष्टिकोण GCP AI सेवाओं के उपयोग को चलाने में मदद करता है और Google को मूलभूत मॉडल और उन्हें प्रभावी ढंग से तैनात करने के लिए उपकरणों दोनों के प्रदाता के रूप में स्थापित करता है। खोज, मोबाइल (Android), और क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर में उनकी गहरी विशेषज्ञता मौजूदा उत्पादों को बढ़ाने या नए ऑन-डिवाइस अनुभव बनाने के लिए SLMs को एकीकृत करने के कई रास्ते प्रदान करती है। Google की भागीदारी यह सुनिश्चित करती है कि SLM बाजार अत्यधिक प्रतिस्पर्धी बना रहे, दक्षता और पहुंच की सीमाओं को आगे बढ़ाते हुए।
AWS
Amazon Web Services (AWS), क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर में प्रमुख खिलाड़ी, स्वाभाविक रूप से SLMs को अपने व्यापक AI और मशीन लर्निंग पोर्टफोलियो में एकीकृत कर रहा है। Amazon Bedrock जैसी सेवाओं के माध्यम से, AWS व्यवसायों को विभिन्न प्रदाताओं से फाउंडेशन मॉडल के क्यूरेटेड चयन तक पहुंच प्रदान करता है, जिसमें SLMs भी शामिल हैं (संभावित रूप से इसके अपने भी, जैसे कि कुछ संदर्भों में उल्लिखित वैचारिक Nova मॉडल, हालांकि विवरण भिन्न हो सकते हैं)।
AWS की रणनीति काफी हद तक अपने शक्तिशाली क्लाउड वातावरण के भीतर विकल्प और लचीलापन प्रदान करने पर केंद्रित है। Bedrock के माध्यम से SLMs की पेशकश करके, AWS अपने ग्राहकों को परिचित AWS टूल और इंफ्रास्ट्रक्चर का उपयोग करके इन मॉडलों के साथ आसानी से प्रयोग करने, अनुकूलित करने और तैनात करने की अनुमति देता है। यह प्लेटफ़ॉर्म-केंद्रित दृष्टिकोण SLMs को प्रबंधित सेवाओं के रूप में सुलभ बनाने पर केंद्रित है, उन व्यवसायों के लिए परिचालन बोझ को कम करता है जो अंतर्निहित हार्डवेयर या जटिल मॉडल परिनियोजन पाइपलाइनों का प्रबंधन किए बिना AI का लाभ उठाना चाहते हैं। AWS का लक्ष्य वह मूलभूत प्लेटफ़ॉर्म बनना है जहाँ उद्यम अपने AI अनुप्रयोगों का निर्माण और संचालन कर सकते हैं, भले ही वे बड़े या छोटे मॉडल चुनें, AI युग में अपने क्लाउड नेतृत्व को बनाए रखने के लिए अपने पैमाने, सुरक्षा और व्यापक सेवा प्रस्तावों का लाभ उठाते हुए।
विघटनकर्ता और विशेषज्ञ: नए रास्ते बनाना
स्थापित प्रौद्योगिकी दिग्गजों से परे, नए प्रवेशकों और विशेष फर्मों का एक जीवंत समूह छोटे भाषा मॉडल बाजार की दिशा और गतिशीलता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर रहा है। ये कंपनियां अक्सर नए दृष्टिकोण लाती हैं, ओपन-सोर्स सिद्धांतों, विशिष्ट उद्योग निशानों या अद्वितीय तकनीकी दृष्टिकोणों पर ध्यान केंद्रित करती हैं।
OpenAI
OpenAI, यकीनन जनरेटिव AI रुचि में हालिया उछाल के लिए उत्प्रेरक, SLM स्पेस में एक कमांडिंग उपस्थिति रखता है, जो अपने अग्रणी अनुसंधान और सफल परिनियोजन रणनीतियों पर आधारित है। जबकि अपने बड़े मॉडलों के लिए प्रसिद्ध है, OpenAI सक्रिय रूप से छोटे, अधिक कुशल वेरिएंट विकसित और तैनात कर रहा है, जैसे कि प्रत्याशित GPT-4o मिनी परिवार, o1-मिनी परिवार, और o3-मिनी परिवार। यह एक रणनीतिक समझ को दर्शाता है कि विभिन्न उपयोग के मामलों में विभिन्न मॉडल आकार और प्रदर्शन विशेषताओं की आवश्यकता होती है।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में एक पथप्रदर्शक के रूप में, OpenAI की प्रतिस्पर्धी बढ़त इसकी गहरी अनुसंधान विशेषज्ञता और अनुसंधान को व्यावसायिक रूप से व्यवहार्य उत्पादों में अनुवाद करने की इसकी सिद्ध क्षमता से उपजी है। इसका ध्यान कच्ची क्षमता से परे दक्षता, सुरक्षा, और AI के नैतिक परिनियोजन जैसे महत्वपूर्ण पहलुओं को शामिल करने तक फैला हुआ है, जो विशेष रूप से प्रासंगिक हैं क्योंकि मॉडल अधिक व्यापक हो जाते हैं। कंपनी का API-आधारित डिलीवरी मॉडल शक्तिशाली AI तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाने में सहायक रहा है, जिससे दुनिया भर के डेवलपर्स और व्यवसायों को इसकी तकनीक को एकीकृत करने की अनुमति मिलती है। Microsoft के साथ रणनीतिक साझेदारी महत्वपूर्ण पूंजी और अद्वितीय बाजार पहुंच प्रदान करती है, OpenAI की तकनीक को एक विशाल उद्यम इकोसिस्टम के भीतर एम्बेड करती है।
OpenAI सक्रिय रूप से उन्नत मॉडल संपीड़न तकनीकों (model compression techniques) की खोज करके और हाइब्रिड आर्किटेक्चर की जांच करके लिफाफे को आगे बढ़ाना जारी रखता है जो कम्प्यूटेशनल मांगों को कम करते हुए प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए विभिन्न मॉडल आकारों की ताकत को जोड़ सकते हैं। मॉडल को फाइन-ट्यूनिंग और कस्टमाइज़िंग के लिए तकनीकों को विकसित करने में इसका नेतृत्व संगठनों को विशिष्ट उद्योग की जरूरतों और मालिकाना डेटासेट के लिए OpenAI के शक्तिशाली आधार मॉडल को अनुकूलित करने की अनुमति देता है, जिससे एक प्रर्वतक और लागू AI के प्रमुख प्रवर्तक दोनों के रूप में इसकी बाजार स्थिति और मजबूत होती है।
Anthropic
Anthropic ने अपने विकास दर्शन में सुरक्षा, विश्वसनीयता और नैतिक विचारों को सबसे आगे रखकर AI परिदृश्य में एक विशिष्ट पहचान बनाई है। यह फोकस इसके SLMs के दृष्टिकोण में स्पष्ट रूप से परिलक्षित होता है, जैसा कि Claude Haiku जैसे मॉडलों द्वारा उदाहरण दिया गया है। उद्यम संदर्भों में सुरक्षित और भरोसेमंद प्रदर्शन के लिए स्पष्ट रूप से डिज़ाइन किया गया, Haiku का उद्देश्य हानिकारक, पक्षपाती या असत्य सामग्री उत्पन्न करने के जोखिमों को कम करते हुए उपयोगी AI क्षमताएं प्रदान करना है।
खुद को भरोसेमंद AI के प्रदाता के रूप में स्थापित करते हुए, Anthropic विशेष रूप से संवेदनशील डोमेन में काम करने वाले संगठनों या जिम्मेदार AI अपनाने को प्राथमिकता देने वालों से अपील करता है। संवैधानिक AI और कठोर सुरक्षा परीक्षण पर उनका जोर उन्हें उन प्रतिस्पर्धियों से अलग करता है जो कच्ची प्रदर्शन को सबसे ऊपर प्राथमिकता दे सकते हैं। SLMs की पेशकश करके जो न केवल सक्षम हैं बल्कि दुरुपयोग के खिलाफ रेलिंग के साथ डिज़ाइन किए गए हैं, Anthropic AI समाधानों की बढ़ती मांग को पूरा करता है जो कॉर्पोरेट मूल्यों और नियामक अपेक्षाओं के साथ संरेखित होते हैं, जिससे वे एक प्रमुख प्रतियोगी बन जाते हैं, खासकर उन व्यवसायों के लिए जो विश्वसनीय और नैतिक रूप से आधारित AI भागीदारों की तलाश में हैं।
Mistral AI
यूरोपीय तकनीकी परिदृश्य से तेजी से उभरते हुए, Mistral AI, 2023 में स्थापित एक फ्रांसीसी कंपनी, ने SLM क्षेत्र में महत्वपूर्ण लहरें पैदा की हैं। इसकी मुख्य रणनीति कॉम्पैक्ट, अत्यधिक कुशल AI मॉडल बनाने के इर्द-गिर्द घूमती है जो स्पष्ट रूप से प्रदर्शन और तैनाती के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, यहां तक कि स्थानीय उपकरणों पर या एज कंप्यूटिंग वातावरण के भीतर भी। Mistral 7B जैसे मॉडल (शुरुआत में जारी किए गए, हालांकि मूल पाठ भ्रामक रूप से 3B/8B का उल्लेख करता है - प्रसिद्ध 7B पर ध्यान केंद्रित करना सुरक्षित है) ने अपने मामूली आकार (7 बिलियन पैरामीटर) के सापेक्ष उल्लेखनीय प्रदर्शन देने के लिए व्यापक ध्यान आकर्षित किया, जिससे वे उन परिदृश्यों के लिए अत्यधिक उपयुक्त हो गए जहां कम्प्यूटेशनल संसाधन सीमित हैं।
Mistral AI के लिए एक प्रमुख विभेदक ओपन-सोर्स विकास के प्रति इसकी मजबूत प्रतिबद्धता है। अपने कई मॉडलों और उपकरणों को अनुमेय लाइसेंस के तहत जारी करके, Mistral AI व्यापक AI समुदाय के भीतर सहयोग, पारदर्शिता और तीव्र नवाचार को बढ़ावा देता है। यह दृष्टिकोण कुछ बड़े खिलाड़ियों के मालिकाना इकोसिस्टम के विपरीत है और इसने डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के बीच तेजी से एक वफादार अनुयायी बनाया है। अपने मूलभूत मॉडलों से परे, कंपनी ने मध्य पूर्वी और दक्षिण एशियाई भाषाओं के लिए तैयार किए गए Mistral Saba जैसे वेरिएंट का उत्पादन करके बहुमुखी प्रतिभा का प्रदर्शन किया है, और Pixtral (छवि समझ के उद्देश्य से) जैसी अवधारणाओं के साथ मल्टीमॉडल क्षमताओं की खोज की है, जो विविध भाषाई और कार्यात्मक जरूरतों को पूरा करने की अपनी महत्वाकांक्षा को दर्शाती है। Mistral AI का तेजी से उदय AI बाजार में उच्च-प्रदर्शन, कुशल और अक्सर ओपन-सोर्स विकल्पों के लिए महत्वपूर्ण भूख को उजागर करता है।
Infosys
Infosys, आईटी सेवाओं और परामर्श में एक वैश्विक दिग्गज, उद्योग-विशिष्ट समाधानों पर ध्यान केंद्रित करते हुए, SLM बाजार में एक जगह बनाने के लिए अपनी गहरी उद्योग विशेषज्ञता और ग्राहक संबंधों का लाभ उठा रहा है। Infosys Topaz BankingSLM और Infosys Topaz ITOpsSLM का लॉन्च इस रणनीति का उदाहरण है। ये मॉडल क्रमशः बैंकिंग और आईटी संचालन क्षेत्रों के भीतर अद्वितीय चुनौतियों और वर्कफ़्लो को संबोधित करने के लिए उद्देश्य-निर्मित हैं।
Infosys के लिए एक प्रमुख प्रवर्तक NVIDIA के साथ इसकी रणनीतिक साझेदारी है, जो इन विशेष SLMs की नींव के रूप में NVIDIA के AI स्टैक का उपयोग करती है। मॉडल मौजूदा उद्यम प्रणालियों के साथ निर्बाध एकीकरण के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जिसमें Infosys का अपना व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला Finacle बैंकिंग प्लेटफ़ॉर्म भी शामिल है। NVIDIA प्रौद्योगिकियों पर केंद्रित उत्कृष्टता के एक समर्पित केंद्र के भीतर विकसित, और Sarvam AI जैसे भागीदारों के साथ सहयोग के माध्यम से और मजबूत हुए, ये SLMs सामान्य-उद्देश्य और क्षेत्र-विशिष्ट डेटा दोनों पर प्रशिक्षण से लाभान्वित होते हैं। महत्वपूर्ण रूप से, Infosys केवल मॉडल प्रदान नहीं करता है; यह प्री-ट्रेनिंग और फाइन-ट्यूनिंग सेवाएं भी प्रदान करता है, जिससे उद्यमों को उनके मालिकाना डेटा और विशिष्ट परिचालन आवश्यकताओं के अनुरूप बीस्पोक AI मॉडल बनाने में सक्षम बनाया जा सके, जबकि प्रासंगिक उद्योग मानकों के साथ सुरक्षा और अनुपालन सुनिश्चित किया जा सके। यह सेवा-उन्मुख दृष्टिकोण Infosys को बड़े उद्यमों के लिए SLM प्रौद्योगिकी के एक इंटीग्रेटर और कस्टमाइज़र के रूप में स्थापित करता है।
अन्य उल्लेखनीय खिलाड़ी
SLM क्षेत्र इन हाइलाइट की गई कंपनियों से कहीं अधिक व्यापक है। अन्य महत्वपूर्ण योगदानकर्ता नवाचार को आगे बढ़ा रहे हैं और विशिष्ट बाजार खंडों को आकार दे रहे हैं:
- Cohere: एंटरप्राइज़ AI पर ध्यान केंद्रित करता है, Command R+ जैसे मॉडल पेश करता है जो व्यावसायिक उपयोग के मामलों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं और अक्सर डेटा गोपनीयता और परिनियोजन लचीलेपन (जैसे, विभिन्न क्लाउड पर या ऑन-प्रिमाइसेस) पर जोर देते हैं।
- Hugging Face: मुख्य रूप से एक प्लेटफ़ॉर्म और सामुदायिक केंद्र के रूप में जाना जाता है, Hugging Face मॉडल विकास (जैसे कोडिंग के लिए Zephyr 7B) में भी योगदान देता है और हजारों मॉडलों तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जिसमें कई SLMs शामिल हैं, अनुसंधान और अनुप्रयोग विकास को सुविधाजनक बनाता है।
- Stability AI: शुरुआत में इमेज जनरेशन (Stable Diffusion) में अपने काम के लिए प्रसिद्ध, Stability AI भाषा मॉडल में अपने पोर्टफोलियो का विस्तार कर रहा है, ऑन-डिवाइस परिनियोजन और विभिन्न उद्यम अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त कॉम्पैक्ट और कुशल SLMs की खोज कर रहा है, जनरेटिव AI में अपनी विशेषज्ञता का लाभ उठा रहा है।
ये कंपनियां, बड़े खिलाड़ियों के साथ, एक गतिशील और तेजी से विकसित हो रहे इकोसिस्टम में योगदान करती हैं। उनकी विविध रणनीतियाँ - ओपन सोर्स, मालिकाना प्लेटफ़ॉर्म, उद्योग विशेषज्ञता और मूलभूत अनुसंधान तक फैली हुई हैं - सामूहिक रूप से SLM दक्षता, पहुंच और क्षमता में प्रगति कर रही हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि ये छोटे मॉडल अनगिनत अनुप्रयोगों और उद्योगों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के भविष्य में तेजी से केंद्रीय भूमिका निभाते हैं।