ERNIE 4.5: मल्टीमॉडल फाउंडेशन मॉडेलची एक नवीन पिढी
ERNIE 4.5 हे Baidu चे नवीनतम स्वतंत्रपणे विकसित केलेले नेटिव्ह मल्टीमॉडल फाउंडेशन मॉडेल आहे. हे मॉडेल विविध प्रकारच्या माहितीवर (मजकूर, प्रतिमा, ऑडिओ, व्हिडिओ) एकत्रितपणे प्रक्रिया करून, उत्कृष्ट मल्टीमॉडल आकलन क्षमता प्राप्त करण्यासाठी तयार केले आहे. ERNIE 4.5 मध्ये सुधारित भाषिक कौशल्ये आहेत, तसेच आकलन, निर्मिती, तर्क आणि स्मृतीमध्ये सर्वांगीण वाढ झाली आहे. याव्यतिरिक्त, हे AI मॉडेल्ससाठी अनेकदा आव्हानात्मक असलेल्या, हॅल्युसिनेशन प्रतिबंध, तार्किक तर्क आणि कोडिंग क्षमता यांसारख्या क्षेत्रांमध्ये महत्त्वपूर्ण सुधारणा दर्शवते.
ERNIE 4.5 ची मल्टीमॉडल क्षमता विविध प्रकारच्या सामग्री प्रकारांना अखंडपणे एकत्रित आणि समजून घेण्याच्या क्षमतेमध्ये स्पष्ट आहे, ज्यामध्ये हे समाविष्ट आहे:
- मजकूर (Text): लिखित माहितीवर प्रक्रिया करणे आणि समजून घेणे.
- प्रतिमा (Images): दृश्य सामग्रीचा अर्थ लावणे आणि विश्लेषण करणे.
- ऑडिओ (Audio): बोलली जाणारी भाषा समजून घेणे आणि प्रतिसाद देणे.
- व्हिडिओ (Video): डायनॅमिक व्हिज्युअल आणि श्रवणविषयक माहितीचे विश्लेषण आणि आकलन करणे.
ही व्यापक मल्टीमॉडल क्षमता ERNIE 4.5 ला जटिल प्रश्नांची उत्तरे देण्यापासून ते सर्जनशील सामग्री तयार करण्यापर्यंत, विस्तृत कार्ये हाताळण्यास सक्षम करते.
त्याच्या मुख्य मल्टीमॉडल कार्यांव्यतिरिक्त, ERNIE 4.5 उल्लेखनीय बुद्धिमत्ता आणि परिस्थितीजन्य जागरूकता दर्शवते. हे समकालीन इंटरनेट संस्कृती, मेम्स आणि व्यंगचित्रे सहजपणे समजून घेते, जे विकसित होत असलेल्या भाषा आणि संवाद शैलींशी जुळवून घेण्याची त्याची क्षमता दर्शवते.
Baidu चे प्रमुख फाउंडेशन मॉडेल आणि नेटिव्ह मल्टीमॉडल ऑफरिंग म्हणून, ERNIE 4.5 विविध बेंचमार्क चाचण्यांमध्ये GPT-4.5 ला मागे टाकण्यासाठी तयार आहे. विशेष म्हणजे, ते GPT-4.5 च्या खर्चाच्या केवळ एका अंशात (अंदाजे 1%) ही उत्कृष्ट कामगिरी साध्य करते. ही खर्च-प्रभावीता, त्याच्या प्रगत क्षमतांसह, ERNIE 4.5 ला AI च्या जगात एक अत्यंत स्पर्धात्मक आणि सुलभ पर्याय बनवते.
ERNIE 4.5 च्या क्षमतांमधील महत्त्वपूर्ण वाढ अनेक प्रमुख तांत्रिक प्रगतींचा थेट परिणाम आहे:
- ‘FlashMask’ डायनॅमिक अटेन्शन मास्किंग: हे तंत्र मॉडेलला इनपुट डेटाच्या सर्वात संबंधित भागांवर डायनॅमिकपणे लक्ष केंद्रित करण्यास अनुमती देते, ज्यामुळे कार्यक्षमता आणि अचूकता सुधारते.
- विषम मल्टीमॉडल मिक्स्चर-ऑफ-एक्सपर्ट्स: हे सूचित करते की ERNIE 4.5 विविध विशेष उप-मॉडेल्सचा (sub-models) संच वापरते, प्रत्येक वेगवेगळ्या पद्धतींसाठी किंवा कार्यांसाठी ऑप्टिमाइझ केलेले आहे, जे नंतर एकत्रितपणे उत्कृष्ट कामगिरी साध्य करण्यासाठी वापरले जातात.
- स्पॅटिओटेम्पोरल रिप्रेझेंटेशन कॉम्प्रेशन: याचा अर्थ असा आहे की मॉडेल कालांतराने आणि जागेत बदलणाऱ्या डेटाचे, जसे की व्हिडिओ सामग्री, संकुचित आणि कार्यक्षमतेने प्रतिनिधित्व करण्यासाठी प्रगत तंत्रे वापरते.
- नॉलेज-सेंट्रिक ट्रेनिंग डेटा कन्स्ट्रक्शन: हे सूचित करते की ERNIE 4.5 साठी प्रशिक्षण डेटा काळजीपूर्वक तयार केला जातो आणि ज्ञानाचे संपादन आणि प्रतिनिधित्वावर जोर देण्यासाठी संरचित केला जातो, ज्यामुळे सुधारित तर्क क्षमता प्राप्त होतात.
- सेल्फ-फीडबॅक एन्हांस्ड पोस्ट-ट्रेनिंग: हे सूचित करते की मॉडेल सुरुवातीच्या प्रशिक्षणानंतर एक सुधारणा प्रक्रियेतून जाते, जिथे ते स्वतःच्या आउटपुटमधून शिकते आणि त्याची कार्यक्षमता पुनरावृत्तीने सुधारते.
या तांत्रिक प्रगती एकत्रितपणे ERNIE 4.5 च्या प्रभावी कामगिरी आणि बहुमुखी प्रतिभेमध्ये योगदान देतात.
ERNIE X1: वर्धित AI क्षमतांसाठी एक डीप-थिंकिंग रीझनिंग मॉडेल
ERNIE X1 AI साठी एक वेगळा दृष्टिकोन दर्शवतो, जो डीप-थिंकिंग आणि रीझनिंग क्षमतांवर लक्ष केंद्रित करतो. हे मॉडेल अशा कार्यांमध्ये उत्कृष्ट कामगिरी करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे, ज्यासाठी प्रगत संज्ञानात्मक कार्ये आवश्यक आहेत, जसे की:
- आकलन (Understanding): जटिल माहिती आणि संकल्पना समजून घेणे.
- नियोजन (Planning): ध्येये साध्य करण्यासाठी रणनीती आणि कृतींचा क्रम विकसित करणे.
- चिंतन (Reflection): स्वतःच्या तर्क प्रक्रियेचे मूल्यांकन करणे आणि सुधारणेसाठी क्षेत्र ओळखणे.
- उत्क्रांती (Evolution): नवीन माहिती आणि अनुभवांमधून शिकणे आणि जुळवून घेणे.
Baidu चे पहिले मल्टीमॉडल डीप-थिंकिंग रीझनिंग मॉडेल म्हणून, ज्यात टूल-वापराच्या क्षमता आहेत, ERNIE X1 अनेक प्रमुख क्षेत्रांमध्ये विशेष सामर्थ्य दर्शवते:
- चायनीज नॉलेज प्रश्नोत्तरे (Chinese Knowledge Q&A): चीनी भाषा आणि संस्कृतीच्या विस्तृतज्ञानावर आधारित प्रश्नांची उत्तरे देणे.
- साहित्यिक निर्मिती (Literary Creation): कविता, पटकथा किंवा लेख यासारख्या सर्जनशील मजकूर स्वरूप तयार करणे.
- हस्तलिखित लेखन (Manuscript Writing): दीर्घ-स्वरूपातील लिखित सामग्रीचा मसुदा तयार करण्यात आणि लिहिण्यात मदत करणे.
- संवाद (Dialogue): नैसर्गिक आणि सुसंगत संभाषणांमध्ये गुंतणे.
- तार्किक तर्क (Logical Reasoning): तर्कशुद्ध आणि अनुमानात्मक तर्क आवश्यक असलेल्या समस्या सोडवणे.
- जटिल गणना (Complex Calculations): क्लिष्ट गणिती गणना करणे.
ERNIE X1 ची साधने वापरण्याची क्षमता एक महत्त्वपूर्ण फरक आहे. हे त्याच्या कार्यक्षमतेत वाढ करण्यासाठी आणि अधिक व्यापक उपाय प्रदान करण्यासाठी विविध साधने वापरू शकते. या साधनांमध्ये हे समाविष्ट आहे:
- प्रगत शोध (Advanced Search): शोध इंजिनांमधून माहिती मिळवणे आणि पुनर्प्राप्त करणे.
- दिलेल्या दस्तऐवजावर प्रश्नोत्तरे (Q&A on Given Document): विशिष्ट दस्तऐवजाच्या सामग्रीवर आधारित प्रश्नांची उत्तरे देणे.
- प्रतिमा आकलन (Image Understanding): दृश्य माहितीचे विश्लेषण आणि अर्थ लावणे.
- AI प्रतिमा निर्मिती (AI Image Generation): मजकूर वर्णनांवर आधारित नवीन प्रतिमा तयार करणे.
- कोड इंटरप्रिटिंग (Code Interpreting): संगणक कोड समजून घेणे आणि कार्यान्वित करणे.
- वेबपेज वाचन (Webpage Reading): वेब पृष्ठांमधून माहिती काढणे.
- ट्रीमंड मॅपिंग (TreeMind Mapping): माइंड मॅप तयार करणे आणि हाताळणे.
- बायडू अकॅडमिक सर्च (Baidu Academic Search): Baidu च्या शैक्षणिक शोध इंजिनमधून माहिती मिळवणे आणि पुनर्प्राप्त करणे.
- व्यवसाय माहिती शोध (Business Information Search): व्यवसाय आणि संस्थांबद्दल माहिती गोळा करणे.
- फ्रँचायझी माहिती शोध (Franchise Information Search): फ्रँचायझी संधींशी संबंधित माहिती मिळवणे.
साधनांच्या वापराचे हे एकत्रीकरण ERNIE X1 ला जटिल, वास्तविक-जगातील समस्या हाताळण्यास अनुमती देते, ज्यासाठी अनेक स्त्रोतांकडून माहिती मिळवणे आणि त्यावर प्रक्रिया करणे आवश्यक आहे.
ERNIE X1 च्या वर्धित क्षमता अनेक प्रमुख तांत्रिक प्रगतींवर आधारित आहेत:
- प्रोग्रेसिव्ह रीइन्फोर्समेंट लर्निंग मेथड (Progressive Reinforcement Learning Method): या दृष्टिकोनामध्ये मॉडेलला वाढत्या आव्हानात्मक कार्यांच्या मालिकेद्वारे प्रशिक्षित करणे समाविष्ट आहे, ज्यामुळे ते हळूहळू त्याची कार्यक्षमता सुधारण्यास सक्षम होते.
- एंड-टू-एंड ट्रेनिंग अप्रोच इंटिग्रेटिंग चेन्स ऑफ थॉट अँड ॲक्शन (End-to-End Training Approach Integrating Chains of Thought and Action): हे सूचित करते की मॉडेल केवळ आउटपुट तयार करण्यासाठीच नाही तर त्या आउटपुटपर्यंत पोहोचण्यासाठी आवश्यक असलेल्या चरणांबद्दल तर्क करण्यासाठी देखील प्रशिक्षित केले जाते, ज्यामुळे अधिक स्पष्ट आणि विश्वासार्ह परिणाम मिळतात.
- युनिफाइड मल्टी-फेसिटेड रिवॉर्ड सिस्टम (A Unified Multi-Faceted Reward System): याचा अर्थ असा आहे की मॉडेलला विविध प्रकारची उद्दिष्ट्ये साध्य करण्यासाठी पुरस्कृत केले जाते, ज्यामुळे त्याला विस्तृत कौशल्ये आणि क्षमता विकसित करण्यास प्रोत्साहन मिळते.
या तंत्रज्ञान ERNIE X1 च्या जटिल तर्क कार्ये पार पाडण्याच्या आणि त्याच्या वातावरणाशी प्रभावीपणे संवाद साधण्याच्या क्षमतेमध्ये योगदान देतात.
प्रवेश आणि एकत्रीकरण: ERNIE 4.5 आणि X1 वापरकर्त्यांपर्यंत पोहोचवणे
Baidu ची सुलभतेसाठीची वचनबद्धता ERNIE 4.5 आणि ERNIE X1 दोन्ही ERNIE Bot वेबसाइटद्वारे वैयक्तिक वापरकर्त्यांसाठी विनामूल्य उपलब्ध करण्याच्या निर्णयातून स्पष्ट होते. हे पाऊल मोठ्या प्रेक्षकांना या प्रगत AI मॉडेल्सच्या सामर्थ्याचा प्रत्यक्ष अनुभव घेण्यास अनुमती देते.
एंटरप्राइझ वापरकर्ते आणि विकासकांसाठी, ERNIE 4.5 Baidu AI Cloud च्या MaaS प्लॅटफॉर्म, Qianfan वर API द्वारे उपलब्ध आहे. हे प्लॅटफॉर्म ERNIE 4.5 च्या क्षमतांना विस्तृत ऍप्लिकेशन्समध्ये एकत्रित करण्यासाठी एक मजबूत आणि स्केलेबल इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रदान करते. Qianfan वर ERNIE 4.5 ची किंमत अत्यंत स्पर्धात्मक आहे, इनपुट किंमती RMB 0.004 प्रति हजार टोकनपासून सुरू होतात आणि आउटपुट किंमती RMB 0.016 प्रति हजार टोकन आहेत. ERNIE X1 लवकरच Qianfan प्लॅटफॉर्मवर उपलब्ध होणार आहे, ज्यामुळे एंटरप्राइझ वापरकर्त्यांसाठी पर्याय आणखी वाढतील.
Baidu ने ERNIE 4.5 आणि X1 दोन्ही त्याच्या विस्तृत उत्पादन इकोसिस्टममध्ये (product ecosystem) एकत्रित करण्याची योजना आखली आहे. या एकत्रीकरणामध्ये विविध Baidu उत्पादनांचा समावेश असेल, ज्यात हे समाविष्ट आहे:
- Baidu Search: प्रगत AI क्षमतांसह शोध अनुभव वाढवणे.
- Wenxiaoyan App: मॉडेल्सना Baidu च्या लोकप्रिय लेखन सहाय्यक ॲपमध्ये एकत्रित करणे.
- इतर उत्पादने (Other Offerings): ERNIE 4.5 आणि X1 चा विस्तार Baidu च्या इतर उत्पादने आणि सेवांपर्यंत करणे.
हे व्यापक एकत्रीकरण सुनिश्चित करेल की या प्रगत AI मॉडेल्सचे फायदे वापरकर्त्यांच्या विस्तृत अनुभवांमध्ये जाणवतील.
या प्रगती कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या (artificial intelligence) क्षेत्रात एक महत्त्वपूर्ण पाऊल दर्शवतात. मल्टीमॉडल आकलन आणि डीप-थिंकिंग रीझनिंग या दोन्हीवर लक्ष केंद्रित करून, Baidu ने दोन शक्तिशाली मॉडेल्स तयार केली आहेत जी AI क्षमतेच्या विविध पैलूंना संबोधित करतात. विनामूल्य सार्वजनिक प्रवेश आणि एंटरप्राइझ वापरकर्त्यांसाठी स्पर्धात्मक किंमतींद्वारे सुलभतेसाठीची वचनबद्धता हे सुनिश्चित करते की या प्रगतींचा व्यापक परिणाम होईल. या मॉडेल्सचे Baidu च्या उत्पादन इकोसिस्टममध्ये एकत्रीकरण कंपनीच्या AI धोरणाचे महत्त्वाचे घटक म्हणून त्यांचे स्थान अधिक मजबूत करते. कृत्रिम बुद्धिमत्ता, डेटा केंद्रे आणि क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चरमधील सतत गुंतवणूक Baidu च्या AI क्षमता वाढवण्यासाठी आणि भविष्यात आणखी हुशार आणि अधिक शक्तिशाली पुढील पिढीची मॉडेल्स विकसित करण्यासाठी असलेल्या समर्पणाला अधोरेखित करते.