AI मॉडलों का वेक्टर संस्थान विश्लेषण

वेक्टर इंस्टीट्यूट ऑफ कनाडा ने हाल ही में प्रमुख बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के अपने स्वतंत्र मूल्यांकन के निष्कर्ष जारी किए हैं, जो एक निष्पक्ष दृष्टिकोण प्रदान करते हैं कि ये अत्याधुनिक AI मॉडल प्रदर्शन बेंचमार्क के एक व्यापक सेट के मुकाबले कैसा प्रदर्शन करते हैं। यह अध्ययन इन मॉडलों की क्षमताओं की सावधानीपूर्वक जांच करता है, जिसमें सामान्य ज्ञान, कोडिंग दक्षता, साइबर सुरक्षा मजबूती और अन्य महत्वपूर्ण क्षेत्र शामिल हैं। परिणाम इन प्रमुख AI एजेंटों की ताकत और सीमाओं दोनों में आवश्यक जानकारी प्रदान करते हैं।

AI मॉडलों का प्रसार और बेंचमार्क की आवश्यकता

AI परिदृश्य नए और तेजी से शक्तिशाली LLMs के विकास और रिलीज में अभूतपूर्व वृद्धि देख रहा है। प्रत्येक नया मॉडल अधिक मानव-जैसे टेक्स्ट जनरेशन से लेकर परिष्कृत समस्या-समाधान और निर्णय लेने की क्षमताओं तक, बढ़ी हुई क्षमताओं का वादा करता है। यह तीव्र उन्नति AI सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए व्यापक रूप से अपनाए गए और विश्वसनीय बेंचमार्क की महत्वपूर्ण आवश्यकता को रेखांकित करती है। ये बेंचमार्क शोधकर्ताओं, डेवलपर्स और उपयोगकर्ताओं के लिए आवश्यक उपकरण के रूप में काम करते हैं, जिससे वे सटीकता, विश्वसनीयता और निष्पक्षता के संदर्भ में इन मॉडलों के प्रदर्शन विशेषताओं को पूरी तरह से समझ पाते हैं। AI प्रौद्योगिकियों की जिम्मेदारीपूर्ण तैनाती के लिए ऐसी समझ सर्वोपरि है।

वेक्टर संस्थान का मूल्यांकन अध्ययन की स्थिति

अपने व्यापक ‘स्टेट ऑफ इवैल्यूएशन’ अध्ययन में, वेक्टर की AI इंजीनियरिंग टीम ने दुनिया के विभिन्न कोनों से 11 प्रमुख LLMs का मूल्यांकन करने का काम किया। चयन में सार्वजनिक रूप से सुलभ (‘ओपन’) मॉडल शामिल थे, जैसे कि डीपसेक-R1 और कोहेर के कमांड R+, और व्यावसायिक रूप से उपलब्ध (‘क्लोज्ड’) मॉडल, जिनमें OpenAI का GPT-4o और Google से Gemini 1.5 शामिल हैं। प्रत्येक AI एजेंट को 16 अलग-अलग प्रदर्शन बेंचमार्क से जुड़ी एक कठोर परीक्षण प्रक्रिया से गुजारा गया, जिससे यह आज तक किए गए सबसे विस्तृत और स्वतंत्र मूल्यांकनों में से एक बन गया।

प्रमुख बेंचमार्क और मूल्यांकन मानदंड

अध्ययन में उपयोग किए गए 16 प्रदर्शन बेंचमार्क को AI मॉडल की प्रभावी और जिम्मेदारीपूर्ण तैनाती के लिए महत्वपूर्ण क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला का आकलन करने के लिए सावधानीपूर्वक चुना गया था। इन बेंचमार्क में शामिल हैं:

• सामान्य ज्ञान: विभिन्न क्षेत्रों में तथ्यात्मक जानकारी तक पहुंचने और उसका उपयोग करने की मॉडल की क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किए गए परीक्षण।
• कोडिंग दक्षता: आकलन जो विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में कोड को समझने, उत्पन्न करने और डिबग करने की मॉडल की क्षमता को मापते हैं।
• साइबर सुरक्षा मजबूती: संभावित साइबर खतरों के खिलाफ कमजोरियों की पहचान करने और मॉडल के लचीलेपन का आकलन करने पर केंद्रित मूल्यांकन।
• तर्क और समस्या-समाधान: बेंचमार्क जो जटिल परिदृश्यों का विश्लेषण करने, तार्किक अनुमान निकालने और प्रभावी समाधान विकसित करने की मॉडल की क्षमता का परीक्षण करते हैं।
• प्राकृतिक भाषा समझ: आकलन जो मॉडल की मानव भाषा को समझने और व्याख्या करने की क्षमता को मापते हैं, जिसमें सूक्ष्म अभिव्यक्तियाँ और प्रासंगिक संकेत शामिल हैं।
• पूर्वाग्रह और निष्पक्षता: मॉडल के आउटपुट में संभावित पूर्वाग्रहों की पहचान करने और कम करने के लिए डिज़ाइन किए गए मूल्यांकन, जो विविध आबादी के लिए निष्पक्ष और समान परिणाम सुनिश्चित करते हैं।

प्रत्येक मॉडल को बेंचमार्क के इस व्यापक सूट के अधीन करके, वेक्टर संस्थान का उद्देश्य उनकी क्षमताओं और सीमाओं की समग्र और सूक्ष्म समझ प्रदान करना है।

स्वतंत्र और वस्तुनिष्ठ मूल्यांकन का महत्व

वेक्टर के AI इंजीनियरिंग के उपाध्यक्ष देवल पांड्या AI मॉडल की वास्तविक क्षमताओं को समझने में स्वतंत्र और वस्तुनिष्ठ मूल्यांकन की महत्वपूर्ण भूमिका पर जोर देते हैं। उनका कहना है कि इस तरह के मूल्यांकन ‘सटीकता, विश्वसनीयता और निष्पक्षता के संदर्भ में मॉडल के प्रदर्शन को समझने के लिए महत्वपूर्ण हैं।’ मजबूत बेंचमार्क और सुलभ मूल्यांकन की उपलब्धता शोधकर्ताओं, संगठनों और नीति निर्माताओं को इन तेजी से विकसित हो रहे AI मॉडल और प्रणालियों की ताकत, कमजोरियों और वास्तविक दुनिया के प्रभाव की गहरी समझ हासिल करने का अधिकार देती है। अंततः, यह AI प्रौद्योगिकियों में अधिक विश्वास को बढ़ावा देता है और उनके जिम्मेदार विकास और तैनाती को बढ़ावा देता है।

पारदर्शिता और नवाचार के लिए परिणामों को ओपन-सोर्स करना

एक अभूतपूर्व कदम में, वेक्टर संस्थान ने अपने अध्ययन के परिणामों, उपयोग किए गए बेंचमार्क और अंतर्निहित कोड को एक इंटरैक्टिव लीडरबोर्ड के माध्यम से खुले तौर पर उपलब्ध कराया है। इस पहल का उद्देश्य पारदर्शिता को बढ़ावा देना और AI नवाचार में प्रगति को बढ़ावा देना है। इस मूल्यवान जानकारी को ओपन-सोर्स करके, वेक्टर संस्थान शोधकर्ताओं, डेवलपर्स, नियामकों और अंतिम उपयोगकर्ताओं को स्वतंत्र रूप से परिणामों को सत्यापित करने, मॉडल प्रदर्शन की तुलना करने और अपने स्वयं के बेंचमार्क और मूल्यांकन विकसित करने में सक्षम बना रहा है। इस सहयोगात्मक दृष्टिकोण से AI मॉडल में सुधार होने और क्षेत्र में जवाबदेही बढ़ने की उम्मीद है।

वेक्टर के AI इंफ्रास्ट्रक्चर और रिसर्च इंजीनियरिंग मैनेजर जॉन विल्स, जिन्होंने इस परियोजना का नेतृत्व किया, इस ओपन-सोर्स दृष्टिकोण के लाभों पर प्रकाश डालते हैं। उनका कहना है कि यह हितधारकों को ‘स्वतंत्र रूप से परिणामों को सत्यापित करने, मॉडल प्रदर्शन की तुलना करने और सुधार और जवाबदेही को चलाने के लिए अपने स्वयं के बेंचमार्क और मूल्यांकन का निर्माण करने की अनुमति देता है।’

इंटरैक्टिव लीडरबोर्ड

इंटरैक्टिव लीडरबोर्ड अध्ययन के परिणामों की खोज के लिए एक उपयोगकर्ता के अनुकूल मंच प्रदान करता है। उपयोगकर्ता कर सकते हैं:

• मॉडल प्रदर्शन की तुलना करें: विभिन्न बेंचमार्क में विभिन्न AI मॉडलों के प्रदर्शन की आमने-सामने तुलना देखें।
• बेंचमार्क परिणामों का विश्लेषण करें: मॉडल क्षमताओं की अधिक विस्तृत समझ प्राप्त करने के लिए व्यक्तिगत बेंचमार्क के परिणामों में गहराई से जाएं।
• डेटा और कोड डाउनलोड करें: अपने स्वयं के विश्लेषण और प्रयोग करने के लिए अध्ययन में उपयोग किए गए अंतर्निहित डेटा और कोड तक पहुंचें।
• नए बेंचमार्क का योगदान करें: भविष्य के मूल्यांकनों में शामिल करने के लिए अपने स्वयं के बेंचमार्क सबमिट करें।

इन संसाधनों को प्रदान करके, वेक्टर संस्थान एक सहयोगी पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा दे रहा है जो AI प्रौद्योगिकियों की उन्नति को गति देता है और जिम्मेदार नवाचार को बढ़ावा देता है।

AI सुरक्षा में वेक्टर के नेतृत्व पर निर्माण

यह परियोजना व्यापक रूप से वैश्विक AI सुरक्षा समुदाय में उपयोग किए जाने वाले बेंचमार्क के विकास में वेक्टर के स्थापित नेतृत्व का एक स्वाभाविक विस्तार है। इन बेंचमार्क में MMLU-Pro, MMMU और OS-World शामिल हैं, जिन्हें वेक्टर इंस्टीट्यूट फैकल्टी मेंबर्स और कनाडा CIFAR AI चेयर वेनहु चेन और विक्टर झोंग द्वारा विकसित किया गया था। यह अध्ययन यूके AI सुरक्षा संस्थान के सहयोग से बनाए गए एक ओपन-सोर्स AI सुरक्षा परीक्षण प्लेटफॉर्म, इंस्पेक्ट इवल्स को विकसित करने के लिए वेक्टर की AI इंजीनियरिंग टीम द्वारा हाल ही में किए गए काम पर भी आधारित है। इस प्लेटफॉर्म का उद्देश्य वैश्विक सुरक्षा मूल्यांकनों को मानकीकृत करना और शोधकर्ताओं और डेवलपर्स के बीच सहयोग को सुविधाजनक बनाना है।

MMLU-Pro, MMMU और OS-World

ये बेंचमार्क विभिन्न क्षेत्रों में AI मॉडल की क्षमताओं और सीमाओं का मूल्यांकन करने के लिए आवश्यक उपकरण बन गए हैं:

• MMLU-Pro: AI मॉडल की मानविकी, सामाजिक विज्ञान और STEM क्षेत्रों सहित विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला में प्रश्नों का उत्तर देने की क्षमता का आकलन करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक बेंचमार्क।
• MMMU: AI मॉडल की छवियों और टेक्स्ट जैसे मल्टीमॉडल डेटा को समझने और तर्क करने की क्षमता का मूल्यांकन करने पर केंद्रित एक बेंचमार्क।
• OS-World: एक बेंचमार्क जो AI मॉडल की जटिल, खुले अंत वाले वातावरण में संचालित करने की क्षमता का परीक्षण करता है, जिसके लिए उन्हें नई स्थितियों को सीखने और अनुकूल बनाने की आवश्यकता होती है।

AI सुरक्षा समुदाय में इन बेंचमार्क का योगदान करके, वेक्टर संस्थान ने AI प्रौद्योगिकियों की समझ और जिम्मेदार विकास को आगे बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है।

इंस्पेक्ट इवल्स: AI सुरक्षा परीक्षण के लिए एक सहयोगी मंच

इंस्पेक्ट इवल्स एक ओपन-सोर्स प्लेटफॉर्म है जिसे AI सुरक्षा मूल्यांकनों को मानकीकृत करने और शोधकर्ताओं और डेवलपर्स के बीच सहयोग को सुविधाजनक बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। प्लेटफॉर्म AI सुरक्षा परीक्षण बनाने, चलाने और साझा करने के लिए एक ढांचा प्रदान करता है, जो शोधकर्ताओं को सक्षम बनाता है:

• मानकीकृत मूल्यांकन विकसित करें: कठोर और मानकीकृत मूल्यांकन बनाएं जिनका उपयोग विभिन्न AI मॉडलों की सुरक्षा की तुलना करने के लिए किया जा सकता है।
• मूल्यांकन और परिणाम साझा करें: अपने मूल्यांकनों और परिणामों को व्यापक AI समुदाय के साथ साझा करें, जिससे सहयोग और पारदर्शिता को बढ़ावा मिले।
• जोखिमों की पहचान करें और कम करें: AI प्रौद्योगिकियों से जुड़े संभावित जोखिमों की पहचान करें और कम करें, जिससे जिम्मेदार विकास और तैनाती को बढ़ावा मिले।

सहयोग और मानकीकरण को बढ़ावा देकर, इंस्पेक्ट इवल्स का उद्देश्य सुरक्षित और अधिक विश्वसनीय AI प्रणालियों के विकास को गति देना है।

सुरक्षित और जिम्मेदार AI अपनाने को सक्षम करने में वेक्टर की भूमिका

जैसे-जैसे संगठन AI के परिवर्तनकारी लाभों को अनलॉक करने के लिए तेजी से उत्सुक हैं, वेक्टर विशिष्ट रूप से स्वतंत्र, विश्वसनीय विशेषज्ञता प्रदान करने के लिए तैयार है जो उन्हें सुरक्षित और जिम्मेदारी से ऐसा करने में सक्षम बनाता है। पांड्या संस्थान के उन कार्यक्रमों पर प्रकाश डालते हैं जिनमें उसके उद्योग भागीदार AI सुरक्षा और अनुप्रयोग में सबसे आगे विशेषज्ञ शोधकर्ताओं के साथ सहयोग करते हैं। ये कार्यक्रम एक मूल्यवान सैंडबॉक्स वातावरण प्रदान करते हैं जहां भागीदार अपनी विशिष्ट AI-संबंधित व्यावसायिक चुनौतियों का समाधान करने के लिए मॉडल और तकनीकों के साथ प्रयोग और परीक्षण कर सकते हैं।

उद्योग भागीदारी कार्यक्रम

वेक्टर के उद्योग भागीदारी कार्यक्रम कई प्रकार के लाभ प्रदान करते हैं, जिनमें शामिल हैं:

• विशेषज्ञ शोधकर्ताओं तक पहुंच: अग्रणी AI शोधकर्ताओं के साथ सहयोग जो AI सुरक्षा और अनुप्रयोग पर मार्गदर्शन और सहायता प्रदान कर सकते हैं।
• सैंडबॉक्स वातावरण: AI मॉडल और तकनीकों के साथ प्रयोग करने के लिए एक सुरक्षित और नियंत्रित वातावरण तक पहुंच।
• अनुकूलित समाधान: प्रत्येक भागीदार की विशिष्ट आवश्यकताओं और चुनौतियों के अनुरूप अनुकूलित AI समाधानों का विकास।
• ज्ञान हस्तांतरण: ज्ञान हस्तांतरण और क्षमता निर्माण के अवसर, भागीदारों को अपनी AI विशेषज्ञता विकसित करने में सक्षम बनाते हैं।

इन संसाधनों को प्रदान करके, वेक्टर संगठनों को संभावित जोखिमों को कम करते हुए और जिम्मेदार तैनाती सुनिश्चित करते हुए AI की शक्ति का दोहन करने में मदद कर रहा है।

विशिष्ट व्यावसायिक चुनौतियों का समाधान करना

वेक्टर के उद्योग भागीदार वित्तीय सेवाओं, प्रौद्योगिकी नवाचार और स्वास्थ्य सेवा सहित विभिन्न क्षेत्रों से आते हैं। ये भागीदार विभिन्न AI-संबंधित व्यावसायिक चुनौतियों का समाधान करने के लिए वेक्टर की विशेषज्ञता का लाभ उठाते हैं, जैसे कि:

• धोखाधड़ी का पता लगाना: वित्तीय लेनदेन में धोखाधड़ी वाली गतिविधियों का पता लगाने और रोकने के लिए AI मॉडल विकसित करना।
• व्यक्तिगत चिकित्सा: स्वास्थ्य सेवा में उपचार योजनाओं को निजीकृत करने और रोगियों के परिणामों में सुधार के लिए AI का उपयोग करना।
• आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन: AI-पावर्ड पूर्वानुमान और लॉजिस्टिक्स प्रबंधन का उपयोग करके आपूर्ति श्रृंखला संचालन को अनुकूलित करना।
• साइबर सुरक्षा खतरा पहचान: वास्तविक समय में साइबर सुरक्षा खतरों का पता लगाने और उनका जवाब देने के लिए AI सिस्टम विकसित करना।

अपने उद्योग भागीदारों के साथ मिलकर काम करके, वेक्टर विभिन्न उद्योगों में नवाचार को चलाने और AI की परिवर्तनकारी क्षमता को अनलॉक करने में मदद कर रहा है।