हुआवेई टेक्नॉलॉजीज (Huawei Technologies), अमेरिकेच्या निर्बंधांमुळे ज्या कंपनीला महत्त्वपूर्ण तांत्रिक अडचणींचा सामना करावा लागत आहे, त्यांनी आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI) मॉडेल प्रशिक्षणात मोठी प्रगती केल्याचे वृत्त आहे. हुआवेईच्या मोठ्या भाषिक मॉडेल (LLM), पॅंगू (Pangu) वर काम करणाऱ्या संशोधकांनी असा दावा केला आहे की त्यांनी एक वर्धित दृष्टीकोन विकसित केला आहे, जो डीपसीकच्या (DeepSeek) मूळ पद्धतीपेक्षा अधिक चांगला आहे. ही नविन पद्धत हुआवेईच्या मालकीच्या हार्डवेअरचा (hardware) उपयोग करते, ज्यामुळे अमेरिकन तंत्रज्ञानावर असलेले कंपनीचे अवलंबित्व कमी होते, जे सध्याच्या भू-राजकीय परिस्थितीत महत्वाचे उद्दिष्ट आहे.
मिक्सचर ऑफ ग्रुपड एक्सपर्ट्स (MoGE) चा उदय
हुआवेईच्या प्रगतीचा आधारस्तंभ म्हणजे मिक्सचर ऑफ ग्रुपड एक्सपर्ट्स (MoGE) ही संकल्पना आहे. हुआवेईच्या पॅंगू टीमने प्रकाशित केलेल्या पेपरमध्ये (paper) या नवीन तंत्राचा उल्लेख आहे. हे तंत्र मिक्सचर ऑफ एक्सपर्ट्स (MoE) तंत्राचे अपग्रेड केलेले वर्जन (version) असल्याचे सांगितले जाते. डीपसीकच्या यशानंतर MoE हे प्रभावी AI मॉडेल (model) तयार करण्यासाठी उपयुक्त ठरले आहे.
MoE मोठ्या मॉडेल पॅरामीटर्ससाठी (parameters) फायदे देते, ज्यामुळे शिकण्याची क्षमता वाढते. तथापि, हुआवेईच्या संशोधकांनी “तज्ञांच्या” (experts) असमान सक्रियतेमुळे निर्माण होणाऱ्या त्रुटी ओळखल्या, AI प्रशिक्षणातील हे महत्वाचे घटक आहेत, जे एकाच वेळी अनेक उपकरणांवर कार्ये चालवताना कार्यक्षमतेत अडथळा आणू शकतात. हुआवेईचे MoGE धोरणात्मकदृष्ट्या या समस्यांचे निराकरण करते.
पारंपरिक MoE मॉडेलमधील त्रुटींचे निराकरण
MoGE प्रणाली (system) ही कार्यभार वितरणा (workload distribution) ला अनुकूल करण्यासाठी गुंतागुंतीने डिझाइन (design) केलेली आहे. या प्रणालीचा मध्यवर्ती विचार हा आहे की निवड प्रक्रियेदरम्यान तज्ञांना एकत्र “गटबद्ध” (group) करणे, ज्यामुळे अधिक संतुलित कार्यभार वितरण होते. संगणकीय भार अधिक समान रीतीने वितरित करून, संशोधकांनी समांतर संगणकीय वातावरणाच्या (parallel computing environments) कार्यक्षमतेत लक्षणीय वाढ नोंदवली, जो आधुनिक AI प्रशिक्षणाचा एक महत्त्वाचा भाग आहे.
AI प्रशिक्षणातील “तज्ञ” ही संकल्पना मोठ्या, अधिक व्यापक मॉडेलमधील विशेष उप-मॉडेल किंवा घटकांना संदर्भित करते. प्रत्येक तज्ञ अत्यंत विशिष्ट कार्ये किंवा डेटा प्रकार हाताळण्यासाठी काळजीपूर्वक डिझाइन केलेले आहे. हे विविध विशेष कौशल्यांचा उपयोग करण्यास मदत करते, ज्यामुळे संपूर्ण AI प्रणालीला तिची एकूण कार्यक्षमता सुधारता येते.
चीनच्या AI प्रगतीसाठी परिणाम
ही प्रगती विशेषतः वेळेनुसार आहे. Nvidia सारख्या प्रगत AI चिप्सच्या आयातीवर अमेरिकेने निर्बंध घातलेले असतानाही, चीनी AI कंपन्या मॉडेल प्रशिक्षण आणि अनुमान कार्यक्षमता (inference efficiency) वाढवण्यासाठी आक्रमकपणे प्रयत्न करत आहेत. या पद्धतींमध्ये केवळ अल्गोरिदमिक सुधारणांचाच (algorithmic improvements) समावेश नाही, तर हार्डवेअर (hardware) आणि सॉफ्टवेअरचे (software) एकत्रित एकत्रीकरण देखील आहे.
हुआवेईच्या संशोधकांनी MoGE आर्किटेक्चरची (architecture) त्यांच्या Ascend न्यूरल प्रोसेसिंग युनिटवर (NPU) (neural processing unit) कठोरपणे चाचणी केली, जे विशेषतः AI कार्ये गतिमान करण्यासाठी इंजिनियर (engineer) केलेले आहे. निकालांवरून असे दिसून आले की MoGE ने उत्कृष्ट तज्ञ लोड बॅलेंसिंग (expert load balancing) आणि अधिक कार्यक्षम अंमलबजावणी (efficient execution) साध्य केली, हे मॉडेल प्रशिक्षण आणि अनुमान दोन्ही टप्प्यांसाठी महत्त्वाचे आहे. हार्डवेअर आणि सॉफ्टवेअर स्टॅकचे (hardware and software stack) एकाच वेळी ऑप्टिमायझेशन (optimization) करण्याचे हे महत्त्वपूर्ण प्रमाणीकरण आहे.
आघाडीच्या AI मॉडेलच्या तुलनेत पॅंगूचे बेंचमार्किंग (Benchmarking)
MoGE आर्किटेक्चर (architecture) आणि Ascend NPUs द्वारे समर्थित हुआवेईच्या पॅंगू मॉडेलची (Pangu model) तुलना आघाडीच्या AI मॉडेलशी (AI models) करण्यात आली. यामध्ये डीपसीक-V3 (DeepSeek-V3), अलीबाबा ग्रुप होल्डिंगचे (Alibaba Group Holding) क्वेन2.5-72B (Qwen2.5-72B), आणि मेटा प्लॅटफॉर्मचे (Meta Platforms) लामा-405B (Llama-405B) यांचा समावेश होता. बेंचमार्कच्या निकालांवरून असे दिसून आले की पॅंगूने सामान्य इंग्रजी बेंचमार्कच्या (English benchmarks) श्रेणीमध्ये अत्याधुनिक (state-of-the-art) कार्यप्रदर्शन केले आणि चीनी बेंचमार्कवर (Chinese benchmarks) उत्कृष्ट कामगिरी केली. पॅंगूने लांब-संदर्भ प्रशिक्षणाच्या (long-context training) प्रक्रियेत उच्च कार्यक्षमता दर्शविली, जो अत्याधुनिक नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (natural language processing) कार्यांसाठी महत्वाचा आहे.
शिवाय, पॅंगू मॉडेलने सामान्य भाषा-समज (language-comprehension) कार्यांमध्ये अपवादात्मक क्षमता दर्शविली, विशेषत: तर्क कार्यांमध्ये (reasoning tasks) त्याची ताकद दिसून आली. गुंतागुंतीच्या भाषेतून अर्थ काढण्याची आणि बारकावे समजून घेण्याची क्षमता दर्शवते की हुआवेईने AI मध्ये प्रगती केली आहे.
हुआवेईचे धोरणात्मक महत्त्व
AI मॉडेल आर्किटेक्चरमधील हुआवेईची प्रगती धोरणात्मकदृष्ट्या महत्त्वपूर्ण आहे. सततच्या निर्बंधांमुळे, शेन्झेन-आधारित कंपनी अमेरिकन तंत्रज्ञानावरील अवलंबित्व कमी करण्याचा धोरणात्मक प्रयत्न करत आहे. हुआवेईने विकसित केलेले Ascend चिप्स Nvidia च्या प्रोसेसरला व्यवहार्य देशांतर्गत पर्याय मानले जातात आणि हे स्वावलंबनाचे एक महत्त्वाचे घटक आहेत.
पॅंगू अल्ट्रा (Pangu Ultra), 135 अब्ज (billion) पॅरामीटर्स असलेले मोठे भाषिक मॉडेल (large language model) NPUs साठी ऑप्टिमाइज (optimize) केलेले आहे, जे हुआवेईच्या आर्किटेक्चरल (architectural) आणि सिस्टीमिक (systemic) सुव्यवस्थेची प्रभावीता दर्शवते. हुआवेई AI क्षमता दर्शविण्यासाठी त्याच्या हार्डवेअर-सॉफ्टवेअर एकत्रीकरणाची प्रभावीता दर्शवणे हा एक महत्त्वाचा भाग आहे.
तपशीलवार प्रशिक्षण प्रक्रिया
हुआवेईच्या मते, प्रशिक्षण प्रक्रिया तीन मुख्य टप्प्यात विभागलेली आहे: पूर्व-प्रशिक्षण (pre-training), लांब संदर्भ विस्तार (long context extension), आणि पोस्ट-प्रशिक्षण (post-training). पूर्व-प्रশিক্ষणामध्ये 13.2 ट्रिलियन (trillion) टोकनच्या (token) मोठ्या डेटासेटवर (dataset) मॉडेलला प्राथमिक प्रशिक्षण देणे समाविष्ट आहे. लांब संदर्भ विस्तार मॉडेलची लांब आणि अधिक जटिल मजकूर हाताळण्याची क्षमता वाढवते आणि प्रारंभिक डेटा ओळखीवर आधारित आहे. हा टप्पा 8,192 Ascend चिप्सवर मोठ्या प्रमाणात वितरित प्रोसेसिंग (distributed processing) वापरतो.
हुआवेईने उघड केले की मॉडेल आणि सिस्टम लवकरच त्यांच्या व्यावसायिक क्लायंटसाठी (commercial clientele) उपलब्ध केले जातील, ज्यामुळे त्यांच्या भागीदारांसोबत एकत्रीकरण आणि विकासासाठी नवीन संधी उघडतील.
मिक्सचर ऑफ एक्सपर्ट्स (MoE) आणि त्याच्या मर्यादा
हुआवेईच्या MoGE चे महत्त्व पूर्णपणे समजून घेण्यासाठी, ज्या पायावर ते तयार केले आहे ते समजून घेणे महत्वाचे आहे: मिक्सचर ऑफ एक्सपर्ट्स (MoE) आर्किटेक्चर. MoE मोठ्या AI मॉडेल कसे डिझाइन (design) आणि प्रशिक्षित केले जातात यात प्रतिमान बदल दर्शवते, जे संगणकीय खर्चामध्ये प्रमाणानुसार वाढ न करता मॉडेलचा आकार आणि जटिलता वाढवण्याचा मार्ग देते.
पारंपारिक न्यूरल नेटवर्कमध्ये, प्रत्येक इनपुटवर (input) प्रत्येक लेयरमधील (layer) प्रत्येक न्यूरॉनद्वारे (neuron) प्रक्रिया केली जाते. हा दृष्टीकोन उच्च अचूकता देऊ शकत असला तरी, तो मोठ्या मॉडेलसाठी संगणकीयदृष्ट्या खूप खर्चिक ठरतो. याउलट, MoE “तज्ञांची” (experts) संकल्पना सादर करते - लहान, विशेष न्यूरल नेटवर्क जे इनपुट डेटाच्या विशिष्ट उपसंचांवर लक्ष केंद्रित करतात.
एक “गेट” नेटवर्क (gate network) प्रत्येक इनपुटला सर्वात योग्य तज्ञांकडे गतिशीलपणे (dynamically) पाठवते. हे निवडक सक्रियण (selective activation) विरळ (sparse) गणनेला अनुमती देते, याचा अर्थ असा आहे की कोणत्याही दिलेल्या इनपुटसाठी मॉडेलचे केवळ काही पॅरामीटर्स (parameters) वापरले जातात. ही विरळता अनुमान (prediction) आणि प्रशिक्षणासाठी संगणकीय खर्च मोठ्या प्रमाणात कमी करते. पुढे, विविध तज्ञ इनपुट डेटाच्या विविध भागांवर कार्य करू शकत असल्याने, ते मॉडेलमध्ये अधिकspecialization साठी अनुमती देते.
MoE च्या फायद्यांनंतरही, त्याची पूर्ण क्षमता अनलॉक (unlock) करण्यासाठी अनेक मर्यादांचे निराकरण करणे आवश्यक आहे. तज्ञांचे असमान सक्रियण (uneven activation) ही एक प्रमुख चिंता आहे. बर्‍याच MoE अंमलबजावणीमध्ये, काही तज्ञ मोठ्या प्रमाणात वापरले जातात, तर काही तुलनेने निष्क्रिय राहतात. हे असंतुलन डेटाच्या मूळ वैशिष्ट्यांमुळे (characteristics) आणि गेट नेटवर्कच्या डिझाइनमुळे उद्भवते.
हे असंतुलन समांतर संगणकीय वातावरणात (parallel computing environments) त्रुटी निर्माण करू शकते. कार्यभार तज्ञांमध्ये समान रीतीने वितरित केला जात नसल्यामुळे, काही प्रोसेसिंग युनिट्स (processing units) недовыполняются, तर काही ओव्हरलोड (overload) होतात. ही विषमता MoE ची स्केलेबिलिटी (scalability) रोखते आणि त्याचे एकूण कार्यप्रदर्शन कमी करते. तसेच, हे असंतुलन बहुतेक वेळा प्रशिक्षण डेटामधील (training data) पूर्वाग्रहांमुळे (biases) उद्भवते, ज्यामुळे कमी सक्रिय तज्ञांचे प्रतिनिधित्व आणि प्रशिक्षण कमी होते. यामुळे दीर्घकाळात एक सब-ऑप्टिमल मॉडेल (sub-optimal model) तयार होते.
MoE हाताळताना आणखी एक सामान्य समस्या म्हणजे गेट नेटवर्क डिझाइन करताना वाढलेली गुंतागुंत. तज्ञांची योग्य निवड सुनिश्चित करण्यासाठी गेट नेटवर्कला अत्याधुनिक तंत्रांची आवश्यकता आहे, अन्यथा MoE अपेक्षेप्रमाणे कार्य करू शकत नाही आणि अनावश्यक ओव्हरहेड (overhead) होऊ शकतो.
ग्रुपड एक्सपर्ट्स (MoGE): MoE च्या आव्हानांना सामोरे जाणे
हुआवेईचे मिक्सचर ऑफ ग्रुपड एक्सपर्ट्स (MoGE) आर्किटेक्चर लोड बॅलेंसिंग (load balancing) आणि कार्यक्षम समांतर अंमलबजावणीवर (parallel execution) लक्ष केंद्रित करून पारंपारिक MoE चा एक चांगला पर्याय देते. या पद्धतीमध्ये तज्ञांना धोरणात्मकदृष्ट्या गटबद्ध करणे समाविष्ट आहे, ज्यामुळे इनपुट डेटाच्या राउटिंग प्रक्रियेत बदल होतो, ज्यामुळे अधिक समान कार्यभार वितरण होते.
निवडी दरम्यान तज्ञांना गटबद्ध करून, MoGE हे सुनिश्चित करते की तज्ञांच्या प्रत्येक गटाला अधिक संतुलित कार्यभार प्राप्त होईल. प्रत्येक इनपुट स्वतंत्रपणे राउट करण्याऐवजी, गेट नेटवर्क आता इनपुटच्या गटांना तज्ञांच्या गटांकडे निर्देशित करते. हा दृष्टीकोन संगणकीय भाराचे अधिक न्याय्य वितरण वाढवतो.
गटबद्ध यंत्रणा डेटा पूर्वाग्रहांच्या (data biases) प्रभावांना कमी करण्यास देखील मदत करते. गटातील सर्व तज्ञांना विविध इनपुटच्या संचावर प्रशिक्षित केले जाईल याची खात्री करून, MoGE कमी प्रतिनिधित्व आणि कमी प्रशिक्षणाचा धोका कमी करते. पुढे, तज्ञांना गटबद्ध केल्याने संसाधनांचा (resources) चांगला वापर होतो. प्रत्येक गट अधिक सातत्यपूर्ण कार्यभार हाताळत असल्याने, संगणकीय संसाधनांचे कार्यक्षमतेने वाटप करणे सोपे होते, ज्यामुळे एकूण कार्यप्रदर्शन सुधारते.
परिणामी तज्ञांचे लोड बॅलेंसिंग (load balancing) चांगले होते आणि मॉडेल प्रशिक्षण आणि अनुमानासाठी (inference) अधिक कार्यक्षम अंमलबजावणी होते. यामुळे प्रशिक्षणाचा वेग वाढतो, संगणकीय खर्च कमी होतो आणि एकूण कार्यप्रदर्शन सुधारते.
Ascend NPU: AI साठी हार्डवेअर ॲक्सिलरेशन (Hardware Acceleration)
Ascend NPU (न्यूरल प्रोसेसिंग युनिट) हुआवेईच्या AI धोरणात (strategy) महत्त्वाची भूमिका बजावते. हे प्रोसेसर (processor) विशेषतः AI कार्ये गतिमान करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत, ज्यात मॉडेल प्रशिक्षण आणि अनुमानाचा समावेश आहे. ते डीप लर्निंग वर्कलोडसाठी (deep learning workloads) ऑप्टिमाइझ (optimize) केलेली विविध वैशिष्ट्ये (features) देतात, जसे की उच्च मेमरी बँडविड्थ (high memory bandwidth), मॅट्रिक्स मल्टिप्लिकेशनसाठी (matrix multiplication) विशेष प्रोसेसिंग युनिट्स (processing units) आणि कमी-विलंबता कम्युनिकेशन इंटरफेस (low-latency communication interfaces). पुढे, हुआवेईचे Ascend NPUs विविध डेटा प्रकार आणि अचूकता स्तरांना (precision levels) समर्थन देतात, ज्यामुळे कार्यक्षमतेवर आणि अचूकतेवर बारीक नियंत्रण ठेवता येते.
MoGE आणि Ascend NPU चे सहकार्य AI नवकल्पनांसाठी (innovation) एक शक्तिशाली प्लॅटफॉर्म (platform) तयार करते. MoGE लोड बॅलेंसिंग (load balancing) आणि समांतर अंमलबजावणी (parallel execution) सुधारून सॉफ्टवेअर बाजू ऑप्टिमाइझ (optimize) करते, तर Ascend NPU हे फायदे मिळवण्यासाठी आवश्यक असलेले हार्डवेअर ॲक्सिलरेशन (hardware acceleration) प्रदान करते. हा एकात्मिक (integrated) दृष्टीकोन हुआवेईला AI कार्यक्षमता आणि कार्यक्षमतेच्या सीमांना पुढे ढकलण्याची परवानगी देतो.
Ascend NPU उच्च संगणकीय घनता (high computing density) आणि ऊर्जा कार्यक्षमतेद्वारे (energy efficiency) दर्शविले जाते. ही वैशिष्ट्ये क्लाउड सर्व्हर (cloud server) पासून मर्यादित उर्जा असलेल्या edge उपकरणांपर्यंत (edge devices) विविध सेटिंग्जमध्ये AI मॉडेल तैनात (deploy) करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहेत.
बेंचमार्क आणि कार्यप्रदर्शन मेट्रिक्स (Performance Metrics)
हुआवेईच्या बेंचमार्क निकालांनी MoGE आर्किटेक्चर (architecture) आणि Ascend NPU ची प्रभावीता दर्शविली आहे. डीपसीक-V3 (DeepSeek-V3), क्वेन2.5-72B (Qwen2.5-72B), आणि लामा-405B (Llama-405B) सारख्या आघाडीच्या AI मॉडेलच्या तुलनेत पॅंगूने विविध कार्यांवर अत्याधुनिक कार्यप्रदर्शन साध्य केले हे दाखवून दिले.
सामान्य इंग्रजी आणि चीनी बेंचमार्कवरील (Chinese benchmarks) पॅंगूचे यश त्याची अष्टपैलुत्व (versatility) आणि अनुकूलता (adaptability) दर्शवते. मॉडेलची लांब-संदर्भ प्रशिक्षणातील (long-context training) प्राविण्य विशेष उल्लेखनीय आहे कारण ते वास्तविक-जगातील डेटा (real-world data) हाताळण्याची क्षमता दर्शवते. पुढे, पॅंगूचे तर्क कार्यांवरील (reasoning tasks) मजबूत कार्यप्रदर्शन जटिल संबंधांना समजून घेण्याची आणि त्यावर प्रक्रिया करण्याची क्षमता अधोरेखित करते.
हे बेंचमार्क केवळ शैक्षणिक व्यायाम नाहीत, तर ते हुआवेईने केलेल्या तांत्रिक प्रगतीचा ठोस पुरावा देतात. ते AI नवकल्पनांच्या आघाडीवर असल्याचा कंपनीचा दावा मजबूत करतात आणि जागतिक बाजारपेठेत तिची स्थिती मजबूत करतात.
हुआवेईच्या भविष्यासाठी परिणाम
AI मॉडेल प्रशिक्षणातील हुआवेईच्या प्रगतीचे कंपनीच्या आर्टिफिशियल इंटेलिजन्समध्ये (artificial intelligence) तांत्रिक सार्वभौमत्व (sovereignty) स्थापित करण्याच्या धोरणात्मक दृष्टिकोन (strategic vision) मध्ये गंभीर परिणाम आहेत. कंपनी अमेरिकेसोबत सुरू असलेल्या व्यापार युद्धात अमेरिकन तंत्रज्ञानावरील अवलंबित्व कमी करत असताना, Ascend चिप्सचा विकास Nvidia आणि AMD च्या प्रोसेसरला पर्याय म्हणून काम करतो. पॅंगू अल्ट्रा (Pangu Ultra), NPUs साठी 135 अब्ज पॅरामीटर्स असलेले LLM, हुआवेईच्या अत्याधुनिक चिप्सच्या क्षमता दर्शवून आर्किटेक्चरल (architectural) आणि सिस्टीमिक (systemic) सुव्यवस्थेची प्रभावीता दर्शवते.
या प्रयत्नांमुळे दीर्घकाळात हुआवेईच्या एकूणच स्पर्धेमध्ये योगदान अपेक्षित आहे, कारण ते AI साठी मोठ्या बाजाराला, विशेषत: चीनमध्ये सेवा देण्याचा प्रयत्न करत आहे. संशोधन आणि विकासावर (research and development) गुंतवणूक (investment) केंद्रित करणे सुरू ठेवून, हुआवेईला सध्याच्या बाजारातील अडचणींवर मात करून AI क्षेत्रात स्वतःला नेता बनण्याची आशा आहे.
भविष्यातील संशोधन
हुआवेईचे AI मॉडेल आर्किटेक्चरमधील (architecture) सततचे सुधारणा, सिस्टम (system) आणि अल्गोरिदमिक- स्तरावरील ऑप्टिमायझेशन (algorithmic-level optimization) द्वारे, Ascend चिपसारख्या हार्डवेअर विकासासोबत, आर्टिफिशियल इंटेलिजन्समध्ये (artificial intelligence) तांत्रिक वक्र (curve) नेतृत्वासाठी त्याचे महत्त्व दर्शवते. पॅंगूसारखे बेंचमार्क (benchmark) हे अत्याधुनिक मॉडेल असल्याचे सिद्ध करत असले तरी, सुधारणेसाठी भरपूर वाव आहे. MoGE आर्किटेक्चरचे (architecture) पुढील परिष्करण (refinement) त्यास मोठ्या आणि अधिक जटिल संगणनाकडे ढकलण्यास सक्षम करू शकते. Ascend NPU च्या आर्किटेक्चरला (architecture) विशेष बनवण्यासाठी अधिक काम केल्याने डीप लर्निंग प्रक्रियेला (deep learning process) आणखी गती मिळू शकते आणि खर्च कमी होऊ शकतो. भविष्यातील तपासणीमध्ये चांगले AI मॉडेल (AI model) तयार करण्याचे आणि विद्यमान सुधारण्याचे सतत प्रयत्न दिसून येतील.