वेगवान प्रगती: कार्यक्षम प्रशिक्षण आणि स्थानिक कौशल्य
फॉक्सब्रेनचा विकास कार्यक्षमतेची एक उल्लेखनीय कथा आहे. अवघ्या चार आठवड्यांत, फॉक्सकॉनच्या टीमने हे अत्याधुनिक LLM तयार केले. हा वेगवान विकास चक्र समस्येवर फक्त कम्प्युटेशनल शक्ती वापरण्याऐवजी प्रशिक्षण प्रक्रियेला ऑप्टिमाइझ करण्यावर केंद्रित असलेल्या धोरणात्मक दृष्टिकोनावर भर देतो. डॉ. युंग-हुई ली, AI रिसर्च सेंटर, हॉन है रिसर्च इन्स्टिट्यूटचे संचालक, या मुद्द्यावर जोर देऊन म्हणतात, “आमच्या फॉक्सब्रेन मॉडेलने एक अतिशय कार्यक्षम प्रशिक्षण धोरण स्वीकारले, जे कम्प्युटिंग पॉवरचा आंधळेपणाने साठा करण्याऐवजी प्रशिक्षण प्रक्रियेला ऑप्टिमाइझ करण्यावर लक्ष केंद्रित करते.”
कार्यक्षमतेमुळे क्षमतेमध्ये कोणतीही कमतरता येत नाही. फॉक्सब्रेन विशेषतः पारंपारिक चिनी भाषेच्या बारकाव्यांसाठी तयार केले गेले आहे, जे स्थानिक भाषेच्या नमुन्यांसाठी ऑप्टिमाइझ केलेल्या मजबूत तर्क क्षमता दर्शवते. स्थानिकीकरणावर लक्ष केंद्रित करणे महत्त्वाचे आहे, ज्यामुळे मॉडेलला भाषेतील गुंतागुंत समजून घेण्यास आणि प्रतिसाद देण्यास मदत होते, ज्यामध्ये सामान्य मॉडेलला संघर्ष करावा लागू शकतो.
अंतर्गत उपयोगांच्या पलीकडे: एक मुक्त-स्रोत दृष्टी
फॉक्सब्रेनची सुरूवात फॉक्सकॉनच्या अंतर्गत कामकाजाला सुलभ करण्यासाठी झाली, ज्यामध्ये डेटा विश्लेषण, निर्णय समर्थन, दस्तऐवज सहयोग आणि कोड निर्मिती यांसारख्या कामांचा समावेश आहे. हे गणित, तर्कशास्त्र आणि समस्या सोडवण्यासाठी डिझाइन केले होते. फॉक्सब्रेनचे भविष्य कंपनीच्या भिंतींच्या पलीकडे विस्तारलेले आहे. फॉक्सकॉनने हे मॉडेल ओपन-सोर्स तंत्रज्ञान म्हणून प्रसिद्ध करण्याची आपली इच्छा जाहीर केली आहे. हे पाऊल प्रगत AI क्षमता सर्वांसाठी सुलभ करण्यासाठी तयार आहे, ज्यामुळे तैवान आणि संभाव्यत: त्याच्या पलीकडे असलेल्या विकासक आणि संशोधकांना फॉक्सब्रेनच्या क्षमतेचा लाभ घेण्यास सक्षम केले जाईल.
ओपन सोर्ससाठीची ही बांधिलकी AI समुदायातील व्यापक प्रवृत्तीशी जुळते, हे ओळखून की सहयोग आणि सामायिक ज्ञान हे नावीन्यपूर्णतेचे मुख्य चालक आहेत. फॉक्सब्रेनला व्यापक समुदायासाठी उपलब्ध करून, फॉक्सकॉन केवळ AI च्या प्रगतीमध्ये योगदान देत नाही तर सामायिक प्रगतीची भावना देखील वाढवत आहे.
भागीदारीची शक्ती: Nvidia च्या कौशल्याचा लाभ
फॉक्सब्रेनची निर्मिती एक सहयोगी प्रयत्न होता, ज्यामध्ये Nvidia ने महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावली. प्रशिक्षण प्रक्रियेमध्ये 120 Nvidia H100 GPUs ची शक्ती वापरली गेली, जे Nvidia च्या Quantum-2 InfiniBand नेटवर्किंग तंत्रज्ञानाद्वारे एकमेकांशी जोडलेले होते. या सेटअपमुळे उच्च-गती डेटा हस्तांतरण शक्य झाले, जे या स्केलच्या मॉडेलला कार्यक्षमतेने प्रशिक्षित करण्यासाठी एक महत्त्वपूर्ण घटक आहे.
Nvidia चा पाठिंबा केवळ हार्डवेअर पुरवण्यापुरता मर्यादित नव्हता. कंपनीची Taipei-1 सुपर कॉम्प्युटर सुविधा आणि तांत्रिक सल्लामसलत फॉक्सकॉनला Nvidia चे NeMo फ्रेमवर्क वापरण्यास सक्षम करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण ठरले, जे AI मॉडेल तयार करण्यासाठी आणि सानुकूलित करण्यासाठी एक शक्तिशाली टूलकिट आहे. ही भागीदारी हार्डवेअर आणि सॉफ्टवेअर कौशल्यामधील समन्वयाचे उदाहरण देते, AI विकासाच्या सीमांना पुढे ढकलण्यासाठी सहकार्याचे महत्त्व अधोरेखित करते.
एका मजबूत पायावर आधारित: Llama 3.1 आर्किटेक्चर
फॉक्सब्रेनचे आर्किटेक्चर मेटाच्या Llama 3.1 वर आधारित आहे, जे ओपन-सोर्स सहकार्याच्या सामर्थ्याचे प्रमाण आहे. हा पाया एक मजबूत आणि चांगल्या प्रकारे तपासलेले फ्रेमवर्क प्रदान करतो, ज्यामध्ये 70 अब्ज पॅरामीटर्स समाविष्ट आहेत. हे पॅरामीटर्स समायोजित करण्यायोग्य मूल्ये आहेत जी AI प्रणाली डेटावरून शिकत असताना बारीक-बारीक गोष्टी शिकवते, जे मॉडेलचे एकत्रित ज्ञान दर्शवते.
सुरुवातीचा बिंदू म्हणून Llama 3.1 ची निवड हे विद्यमान, सिद्ध तंत्रज्ञानाचा लाभ घेण्याचे धोरणात्मक निर्णय दर्शवते. हा दृष्टिकोन फॉक्सकॉनला पारंपारिक चिनी भाषेच्या विशिष्ट गरजा पूर्ण करण्यासाठी आणि त्याच्या हेतूनुसार मॉडेलला अनुकूल बनवण्यासाठी मदत करतो.
स्पर्धेला मागे टाकणे: फॉक्सब्रेनच्या क्षमतांचे बेंचमार्किंग
फॉक्सकॉनच्या अंतर्गत चाचणीमध्ये असे दिसून आले आहे की फॉक्सब्रेनने Llama-3-Taiwan-70B ला मागे टाकले आहे, जे अनेक महत्त्वाच्या श्रेणींमध्ये तुलना करता येण्याजोगे पारंपारिक चिनी भाषेचे मॉडेल आहे. हे उत्कृष्ट कार्यप्रदर्शन फॉक्सकॉनच्या प्रशिक्षण धोरणांची आणि स्थानिकीकरणावरील लक्ष केंद्रित करण्याची प्रभावीता अधोरेखित करते.
विशेष म्हणजे, फॉक्सब्रेन बेस मेटा Llama 3.1 मॉडेलच्या तुलनेत गणितातील कामगिरीमध्ये लक्षणीय सुधारणा दर्शवते. ही वर्धित गणितीय क्षमता विशेषतः उत्पादन, पुरवठा साखळी व्यवस्थापन आणि परिमाणात्मक विश्लेषणावर अवलंबून असलेल्या इतर क्षेत्रांमधील अनुप्रयोगांसाठी संबंधित आहे.
कामगिरीमध्ये खोलवर जाणे: TMMLU+ बेंचमार्क
फॉक्सब्रेनच्या क्षमतांचे कठोरपणे मूल्यांकन करण्यासाठी, फॉक्सकॉनने TMMLU+ बेंचमार्क वापरला, ही एक व्यापक चाचणी आहे जी ज्ञानाच्या विस्तृत श्रेणीमध्ये कामगिरी मोजते. परिणाम फॉक्सब्रेनची गणित आणि तार्किक तर्कशक्तीमधील बलस्थाने दर्शवतात, जे वास्तविक-जगातील अनुप्रयोगांसाठी त्याची क्षमता दर्शवतात.
TMMLU+ बेंचमार्क फॉक्सब्रेनच्या कामगिरीची इतर मॉडेल्सशी तुलना करण्याचा एक प्रमाणित मार्ग प्रदान करतो, ज्यामुळे त्याची बलस्थाने आणि संभाव्य सुधारणेसाठी क्षेत्रांचे स्पष्ट चित्र मिळते. वस्तुनिष्ठ मूल्यांकनासाठीची ही बांधिलकी फॉक्सकॉनचे पारदर्शकतेसाठी आणि सतत सुधारणेसाठीचे समर्पण अधोरेखित करते.
डेटा ऑगमेंटेशनची कला: प्रशिक्षण कॉर्पसचा विस्तार
फॉक्सब्रेनच्या यशाचा एक महत्त्वाचा घटक म्हणजे त्याची अत्याधुनिक डेटा ऑगमेंटेशन रणनीती. यामध्ये प्रशिक्षण डेटा विस्तृत करण्यासाठी आणि वर्धित करण्यासाठी तंत्रांचा वापर करणे समाविष्ट आहे, हे सुनिश्चित करणे की मॉडेल भाषिक नमुन्यांच्या विविध आणि प्रतिनिधी श्रेणींमध्ये येईल.
फॉक्सकॉनच्या टीमने 24 विशिष्ट विषयांच्या श्रेणींमध्ये डेटा ऑगमेंटेशनच्या पद्धती विकसित केल्या, ज्यामुळे पारंपारिक चिनी भाषेसाठी 98 अब्ज टोकन्सचा मोठा प्री-ट्रेनिंग डेटासेट तयार झाला. टोकन्स AI प्रणालीद्वारे प्रक्रिया केलेल्या मजकूराच्या युनिट्सचे प्रतिनिधित्व करतात, ज्यामध्ये सामान्यत: शब्द किंवा शब्दांचे भाग असतात. हा विस्तृत डेटासेट अशा मॉडेलला प्रशिक्षित करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे जो विविध प्रकारच्या भाषिक बारकावे समजू शकतो आणि प्रतिसाद देऊ शकतो.
संदर्भ महत्त्वाचा: समजून घेण्यासाठी विस्तृत विंडो
फॉक्सब्रेन 128,000 टोकन्सची संदर्भ विंडो अभिमानाने मिरवते. ही प्रभावी क्षमता मॉडेल एकाच वेळी किती माहिती विचारात घेऊ शकते हे निर्धारित करते, ज्यामुळे त्याला विस्तृत संभाषणाचा इतिहास किंवा दस्तऐवजातील सामग्रीची जाणीव ठेवता येते. लहान संदर्भ विंडो असलेल्या मॉडेल्सच्या तुलनेत हा एक महत्त्वपूर्ण फायदा आहे, ज्यामुळे फॉक्सब्रेनला संभाषण किंवा मजकूराचा व्यापक संदर्भ समजतो, ज्यामुळे अधिक सुसंगत आणि संबंधित प्रतिसाद मिळतात.
मोठी संदर्भ विंडो विशेषतः अशा कामांसाठी फायदेशीर आहे ज्यांना मजकूराच्या विविध भागांमधील जटिल संबंध समजून घेणे आवश्यक आहे, जसे की लांब दस्तऐवजांचा सारांश देणे किंवा एकाधिक स्त्रोतांकडून माहिती एकत्रित करणे आवश्यक असलेल्या प्रश्नांची उत्तरे देणे.
मुख्य नवकल्पना: तांत्रिक उपलब्धींचा सारांश
फॉक्सकॉनचा फॉक्सब्रेनचा विकास अनेक प्रमुख नवकल्पनांनी चिन्हांकित केला आहे:
- प्रोप्रायटरी डेटा ऑगमेंटेशन: 24 विषयांच्या श्रेणींसाठी अद्वितीय डेटा ऑगमेंटेशन आणि गुणवत्ता मूल्यांकन तंत्रांची निर्मिती केल्यामुळे प्रशिक्षण डेटा लक्षणीयरीत्या समृद्ध झाला.
- कार्यक्षम GPU वापर: मॉडेलला 120 Nvidia H100 GPUs वापरून एकूण 2,688 GPU दिवसांमध्ये प्रशिक्षित केले गेले, जे कम्प्युटेशनल संसाधनांचा अत्यंत कार्यक्षम वापर दर्शवते.
- मल्टी-नोड समांतर प्रशिक्षण: मॉडेल प्रभावीपणे स्केल करण्यासाठी, সর্বোত্তম कार्यप्रदर्शन आणि सिस्टम स्थिरता सुनिश्चित करण्यासाठी मल्टी-नोड समांतर प्रशिक्षण फ्रेमवर्क लागू केले गेले.
- अनुकूली तर्क प्रतिबिंब: मॉडेलची स्वायत्त तर्क क्षमता वाढवण्यासाठी एक अभिनव अनुकूली तर्क प्रतिबिंब पद्धत सादर केली गेली, ज्यामुळे कालांतराने त्याची तर्क कौशल्ये शिकण्यास आणि सुधारण्यास मदत होते.
भविष्यातील एक झलक: सतत सुधारणा आणि सहयोग
डॉ. युंग-हुई ली कबूल करतात की फॉक्सब्रेन प्रभावी कामगिरी दर्शवत असताना, सुधारणेसाठी अजूनही जागा आहे. ते डीपसीकच्या डिस्टिलेशन मॉडेलच्या तुलनेत कार्यक्षमतेतील अंतर दर्शवतात, जे कार्यक्षम ज्ञान हस्तांतरणावर लक्ष केंद्रित करणारी दुसरी AI प्रणाली आहे. तथापि, ते जोर देतात की फॉक्सब्रेनची कामगिरी “जगातील आघाडीच्या मानकांच्या” जवळ आहे.
सतत सुधारणेसाठीची ही बांधिलकी फॉक्सकॉनच्या दृष्टिकोनाचे वैशिष्ट्य आहे. कंपनी फॉक्सब्रेनला अधिक परिष्कृत करण्याची योजना आखत आहे, नवीन तंत्रांचा शोध घेत आहे आणि ओपन-सोर्स समुदायाकडून मिळालेल्या अभिप्रायाचा उपयोग करून त्याची क्षमता आणखी वाढवत आहे.
क्षितिजे विस्तृत करणे: सहयोगी अनुप्रयोग
सुरुवातीला अंतर्गत वापरासाठी डिझाइन केलेले असले तरी, फॉक्सकॉन भविष्यात फॉक्सब्रेनच्या क्षमता त्याच्या स्वतःच्या कार्यांच्या पलीकडे विस्तारण्याची कल्पना करते. कंपनी उत्पादन, पुरवठा साखळी व्यवस्थापन आणि निर्णय घेण्याच्या प्रक्रियेमध्ये AI चा वापर वाढवण्यासाठी आणि नवीन अनुप्रयोग शोधण्यासाठी तंत्रज्ञान भागीदारांसोबत सक्रियपणे सहयोग करण्याची योजना आखत आहे.
हा सहयोगी दृष्टिकोन फॉक्सकॉनच्या ओपन-सोर्स तत्त्वज्ञानाशी जुळतो, हे ओळखून की AI ची खरी क्षमता केवळ सामायिक ज्ञान आणि सामूहिक प्रयत्नांद्वारेच अनलॉक केली जाऊ शकते. इतर संस्थांसोबत भागीदारी करून, फॉक्सकॉनचा उद्देश AI चा अवलंब करणे आणि विविध उद्योगांमध्ये नावीन्यपूर्णतेला चालना देणे आहे.
नवकल्पना दर्शवणे: Nvidia GTC 2025 मध्ये सादरीकरण
फॉक्सकॉनची AI समुदायासोबत आपली प्रगती शेअर करण्याची बांधिलकी Nvidia GTC 2025 परिषदेतील नियोजित सादरीकरणाद्वारे दिसून येते. “ओपन सोर्स ते फ्रंटियर AI: बिल्ड, कस्टमाइज अँड एक्सटेंड फाउंडेशन मॉडेल” या शीर्षकाचे सत्र फॉक्सब्रेनच्या विकासाचे प्रदर्शन करण्यासाठी आणि ओपन-सोर्स AI च्या व्यापक परिणामांवर चर्चा करण्यासाठी एक व्यासपीठ प्रदान करेल.
हे सादरीकरण फॉक्सकॉनच्या पारदर्शकतेसाठी आणि AI च्या भविष्याबद्दल सुरू असलेल्या संवादात योगदान देण्याच्या इच्छेला अधोरेखित करते. आपले अनुभव आणि अंतर्दृष्टी शेअर करून, फॉक्सकॉनचा उद्देश AI समुदायामध्ये आणखी नावीन्यपूर्ण आणि सहकार्याला प्रेरणा देणे आहे. हे सादरीकरण 20 मार्च रोजी झाले.