IBM ने नुकतेच ग्रॅनाइट 4.0 Tiny चे पूर्वावलोकन प्रकाशन जाहीर केले आहे, जे त्यांच्या आगामी ग्रॅनाइट 4.0 मालिकेतील सर्वात लहान मॉडेल आहे. Apache 2.0 परवान्या अंतर्गत वितरीत केलेले हे मॉडेल, लांब-संदर्भात्मक प्रक्रिया आणि सूचना-आधारित ॲप्लिकेशन्ससाठी तयार केले गेले आहे. संसाधनांचा कार्यक्षम वापर, खुली उपलब्धता आणि मजबूत कार्यक्षमता यांचा समतोल राखण्याचा यात प्रयत्न आहे. IBM च्या या उपक्रमामुळे, केवळ खुले आणि पारदर्शक असणारेच नव्हे, तर एंटरप्राइज-ग्रेड ॲप्लिकेशन्ससाठी तयार केलेलेFoundational Models विकसित करण्याच्या आणि तैनात करण्याच्या वचनबद्धतेला बळकटी मिळते.
ग्रॅनाइट 4.0 Tiny Preview मध्ये दोन भिन्न आवृत्त्या आहेत: Base-Preview, जी एक अभिनव डीकोडर-ओन्ली आर्किटेक्चर दर्शवते आणि Tiny-Preview (Instruct), जी संभाषणात्मक आणि बहुभाषिक संवादांसाठी परिष्कृत केलेली आहे. पॅरामीटरची संख्या कमी असली तरी, ग्रॅनाइट 4.0 Tiny तर्क आणि जनरेशन बेंचमार्कच्या विस्तृत श्रेणीमध्ये प्रभावी निकाल देते, जे त्याच्या संकरित डिझाइनची परिणामकारकता दर्शवते.
आर्किटेक्चरचे विश्लेषण: माम्बा-2-प्रेरित डायनॅमिक्ससह एक संकरित मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स फ्रेमवर्क
ग्रॅनाइट 4.0 Tiny च्या केंद्रस्थानी एक अत्याधुनिक हायब्रीड मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स (MoE) आर्किटेक्चर आहे, ज्यामध्ये एकूण 7 अब्ज पॅरामीटर्स आहेत, परंतु प्रत्येक फॉरवर्ड पासमध्ये केवळ 1 अब्ज पॅरामीटर्स सक्रियपणे वापरले जातात. या वैशिष्ट्यामुळे मॉडेलला मोठ्या प्रमाणात कार्यक्षमतेत वाढ करता येते, तसेच संगणकीय मागणी मोठ्या प्रमाणात कमी होते. यामुळे, हे मॉडेल कमी संसाधनांमध्ये आणि एज-आधारित अनुमान परिस्थितींमध्ये वापरण्यासाठी योग्य ठरते.
Base-Preview प्रकार डीकोडर-ओन्ली आर्किटेक्चर वापरतो, जे माम्बा-2-शैलीतील लेयर्स सह वर्धित केले आहे. हे पारंपरिक लक्ष देण्याच्या यंत्रणेला (attention mechanisms) एक रेखीय आवर्ती पर्याय देते. हे आर्किटेक्चरल नविनता मॉडेलला इनपुट लांबी वाढल्यास अधिक प्रभावीपणे स्केल करण्यास मदत करते, ज्यामुळे डॉक्युमेंट विश्लेषण, संवाद सारांश आणि ज्ञान-आधारित प्रश्न उत्तरांसारख्या लांब-संदर्भात्मक कार्यांमध्ये त्याची क्षमता वाढते.
आणखी एक उल्लेखनीय आर्किटेक्चरल निर्णय म्हणजे NoPE (No Positional Encodings) ची अंमलबजावणी. फिक्स्ड किंवा शिकलेल्या पोझिशनल एम्बेडिंग्जवर अवलंबून राहण्याऐवजी, मॉडेल थेट त्याच्या लेयर डायनॅमिक्समध्ये पोझिशनची माहिती समाविष्ट करते. हा दृष्टिकोन वेगवेगळ्या इनपुट लांबीमध्ये सुधारित सामान्यीकरण (generalization) वाढवतो आणि लांब-क्रम जनरेशनमध्ये सातत्य राखण्यास मदत करतो.
बेंचमार्क कार्यप्रदर्शन: क्षमतेशी तडजोड न करता कार्यक्षमता
पूर्वावलोकन प्रकाशन (preview release) असूनही, ग्रॅनाइट 4.0 Tiny IBM च्या ग्रॅनाइट मालिकेतील मागील मॉडेलपेक्षा लक्षणीय सुधारणा दर्शवते. बेंचमार्क मूल्यांकनांमध्ये, Base-Preview खालील बाबी दर्शवते:
- DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs) वर 5.6 गुणांची वाढ: हे मल्टी-हॉप प्रश्न उत्तरांसाठी एक व्यापक बेंचमार्क आहे, जे उत्तरांसाठी मजकुराच्या अनेक भागांमध्ये तर्क करण्याची मॉडेलची क्षमता तपासते.
- AGIEval वर 3.8 गुणांची सुधारणा: हे सामान्य भाषिक आकलन आणि तर्क क्षमतांचे मूल्यांकन करण्यासाठी डिझाइन केलेले एक विस्तृत बेंचमार्क आहे, ज्यात भाषिक आणि संज्ञानात्मक कार्यांचा विस्तृत स्पेक्ट्रम समाविष्ट आहे.
हे यश मॉडेलच्या प्रगत आर्किटेक्चर आणि विस्तृत प्रीट्रेनिंगमुळे शक्य झाले आहे. मॉडेलला विविध डोमेन आणि भाषिक संरचनांमधून घेतलेल्या 2.5 ट्रिलियन टोकन वर प्रशिक्षित करण्यात आले. या विस्तृत प्रीट्रेनिंगमुळे मॉडेलला डेटातील विविध नमुने आणि संबंध कॅप्चर करता येतात, ज्यामुळे विविध कार्यांमध्ये सुधारित सामान्यीकरण आणि कार्यक्षमता प्राप्त होते.
इंस्ट्रक्शन-ट्यून केलेले प्रकार: संवाद, स्पष्टता आणि विस्तृत बहुभाषिक समर्थनासाठी तयार
Granite-4.0-Tiny-Preview (Instruct) प्रकार, सुपरवाईज्ड फाइन-ट्यूनिंग (SFT) आणि ** Reinforcement Learning (RL)** च्या संयोजनाद्वारे बेस मॉडेलवर आधारित आहे. यासाठी तुलू-शैलीतील डेटासेट वापरला जातो, ज्यात खुले आणि कृत्रिमरित्या तयार केलेले संवाद समाविष्ट आहेत. हा तयार केलेला दृष्टिकोन सूचनांचे पालन (instruction-following) आणि इंटरॲक्टिव्ह ॲप्लिकेशन्ससाठी मॉडेलला अनुकूल करतो.
8,192 टोकन इनपुट विंडोज आणि 8,192 टोकन जनरेशन लांबी ला सपोर्ट करत असल्यामुळे, मॉडेल विस्तारित संवादांमध्ये सुसंगतता आणि अचूकता राखते. एन्कोडर-डीकोडर संकरांच्या तुलनेत, जे अनेकदा कार्यक्षमता वाढवण्यासाठी स्पष्टतेचा त्याग करतात, त्याऐवजी येथे डीकोडर-ओन्ली सेटअप अधिक स्पष्ट आणि शोधण्यायोग्य आउटपुट देतो. त्यामुळे, हे मॉडेल एंटरप्राइज आणि सुरक्षा-संबंधी ॲप्लिकेशन्ससाठी विशेषतः उपयुक्त आहे, जिथे पारदर्शकता आणि अंदाज लावण्याची क्षमता खूप महत्त्वाची असते.
तपशीलवार मूल्यांकन मेट्रिक्स:
- IFEval वर 86.1: हे इंस्ट्रक्शन-फॉलोइंग बेंचमार्क मध्ये मॉडेलची मजबूत कामगिरी दर्शवते, जी जटिल सूचना अचूकपणे आणि प्रभावीपणे पार पाडण्याची क्षमता दर्शवते.
- GSM8K वर 70.05: हे ग्रेड-स्कूल गणित समस्या सोडवण्यावर केंद्रित बेंचमार्क आहे, जे मॉडेलची संख्यात्मक तर्क क्षमता आणि अंकगणितीय क्रिया दर्शवते.
- HumanEval वर 82.41: हे पायथन कोड जनरेशन अचूकता मोजते, जे मॉडेल सिंटॅक्टिकदृष्ट्या योग्य आणि अर्थपूर्ण कोड स्निपेट्स तयार करण्याची क्षमता दर्शवते.
याव्यतिरिक्त, इंस्ट्रक्ट मॉडेल 12 भाषांमध्ये बहुभाषिक संवादास समर्थन देते, ज्यामुळे ग्राहक सेवा, एंटरप्राइज ऑटोमेशन आणि शैक्षणिक साधनांमध्ये जागतिक स्तरावर वापर करणे सोपे होते. ही बहुभाषिक क्षमता मॉडेलची पोहोच आणि उपयोगिता वाढवते, ज्यामुळे ते विविध भाषिक संदर्भांतील वापरकर्त्यांच्या गरजा पूर्ण करते. समर्थित भाषांमध्ये इंग्रजी, स्पॅनिश, फ्रेंच, जर्मन, इटालियन, पोर्तुगीज, डच, रशियन, चीनी, जपानी, कोरियन आणि अरबी यांचा समावेश आहे, ज्या जगाच्या लोकसंख्येचा एक महत्त्वपूर्ण भाग आहेत.
ओपन-सोर्स उपलब्धतेचे महत्त्व
IBM ने ग्रॅनाइट 4.0 Tiny मॉडेल Apache 2.0 परवान्या अंतर्गत जारी करण्याचा निर्णय घेतला आहे, जो AI समुदायात पारदर्शकता आणि सहकार्याला प्रोत्साहन देण्यासाठी एक महत्त्वाचा टप्पा आहे. मॉडेल वेट्स, कॉन्फिगरेशन फाइल्स आणि नमुना वापर स्क्रिप्ट्ससाठी खुला प्रवेश देऊन, IBM संशोधकांना, विकासकांना आणि संस्थांना मॉडेलचे मुक्तपणे प्रयोग, फाइन-ट्यून आणि त्यांच्या स्वतःच्या NLP वर्कफ्लोमध्ये समाकलित करण्यास सक्षम करते. हा ओपन-सोर्स दृष्टिकोन केवळ नवकल्पनांना गती देत नाही, तर मॉडेलच्या क्षमता आणि मर्यादांची सखोल माहिती देतो.
Apache 2.0 परवाना विशेषतः फायदेशीर आहे कारण तो वापरकर्त्यांना कोणतेही बदल किंवा डेरिव्हेटिव्ह्ह कार्ये उघड न करता, सॉफ्टवेअरचा व्यावसायिक आणि गैर-व्यावसायिक दोन्ही प्रकारे वापर करण्यास अनुमती देतो. हा परवाना मोठ्या प्रमाणावर स्वीकार आणि प्रयोगांना प्रोत्साहित करतो, ज्यामुळे ग्रॅनाइट 4.0 Tiny मॉडेलच्या आसपास एक उत्साही इकोसिस्टम तयार होते. याव्यतिरिक्त, हगिंग फेस (Hugging Face) नावाच्या प्लॅटफॉर्मवर मॉडेलची उपलब्धता सुनिश्चित करते की ते व्यापक प्रेक्षकांसाठी सहज उपलब्ध आहेत. हगिंग फेस हे प्री-ट्रेन्ड मॉडेल सामायिक करण्यासाठी आणि शोधण्यासाठी एक लोकप्रिय व्यासपीठ आहे.
ग्रॅनाइट 4.0 Tiny ची ओपन-सोर्स उपलब्धता IBM च्या जबाबदार AI विकासाच्या व्यापक वचनबद्धतेशी देखील जुळते. मॉडेल पारदर्शक आणि ऑडिट करण्यायोग्य बनवून, IBM वापरकर्त्यांना त्यांच्या वर्तनाचे परीक्षण करण्यास, संभाव्य त्रुटी ओळखण्यास आणि ते सुरक्षित आणि नैतिक पद्धतीने वापरले जातील याची खात्री करण्यास सक्षम करते. AI प्रणालींमध्ये विश्वास निर्माण करण्यासाठी आणि विविध क्षेत्रांमध्ये त्यांच्या जबाबदार वापराला प्रोत्साहन देण्यासाठी पारदर्शकता खूप महत्त्वाची आहे.
ग्रॅनाइट 4.0 साठी पाया: भविष्यातील झलक
ग्रॅनाइट 4.0 Tiny Preview IBM च्या पुढील पिढीच्या भाषिक मॉडेलच्या संदर्भात एक व्यापक धोरण दर्शवते. कार्यक्षम MoE आर्किटेक्चर, मजबूत लांब-संदर्भ समर्थन आणि सूचना-केंद्रित ट्यूनिंग एकत्रित करून, ग्रॅनाइट 4.0 मॉडेल कुटुंब व्यवस्थापित करण्यायोग्य आणि संसाधन-अनुकूल पॅकेजमध्ये अत्याधुनिक क्षमता वितरीत करण्याचा प्रयत्न करते. हा दृष्टिकोन IBM च्या AI सोल्यूशन्स विकसित करण्याच्या वचनबद्धतेला अधोरेखित करतो, जे केवळ शक्तिशालीच नव्हे तर व्यावहारिक आणि सुलभ देखील आहेत.
या तीन प्रमुख घटकांचे संयोजन - कार्यक्षम आर्किटेक्चर, लांब-संदर्भ समर्थन आणि सूचना-केंद्रित ट्यूनिंग - ग्रॅनाइट 4.0 ला विस्तृत ॲप्लिकेशन्ससाठी योग्य असे बहुमुखी आणि जुळवून घेण्यायोग्य भाषिक मॉडेल बनवते. कार्यक्षम MoE आर्किटेक्चर मॉडेलला वाढत्या डेटा आणि जटिलतेसह प्रभावीपणे स्केल करण्यास सक्षम करते, तर लांब-संदर्भ समर्थन त्याला लांब डॉक्युमेंट्स आणि संभाषणे प्रक्रिया करण्यास आणि समजून घेण्यास अनुमती देते. दुसरीकडे, सूचना-केंद्रित ट्यूनिंग हे सुनिश्चित करते की मॉडेल जटिल सूचना अचूकपणे आणि प्रभावीपणे पार पाडू शकते, ज्यामुळे ते प्रश्न उत्तरे, मजकूर सारांश आणि कोड जनरेशन यासारख्या कार्यांसाठी आदर्श बनते.
ग्रॅनाइट 4.0 चे आणखी प्रकार सादर केले जातील, तेव्हा IBM जबाबदार आणि खुल्या AI मध्ये आपली गुंतवणूक अधिक मजबूत करेल आणि एंटरप्राइज आणि संशोधन ॲप्लिकेशन्ससाठी पारदर्शक आणि उच्च-कार्यक्षमतेचे भाषिक मॉडेल तयार करण्यात एक महत्त्वपूर्ण शक्ती म्हणून स्वतःला स्थापित करेल, अशी अपेक्षा आहे. हे सततचे प्रयत्न IBM च्या या विश्वासाचे प्रतिबिंब आहेत की AI चा विकास आणि वापर नैतिक आणि समाजासाठी फायदेशीर असावा. पारदर्शकता, जबाबदारी आणि निष्पक्षता याला प्राधान्य देऊन, IBM AI प्रणाली तयार करण्याचे उद्दिष्ट ठेवते, ज्या केवळ शक्तिशालीच नाहीत तर विश्वासार्ह आणि मानवी मूल्यांशी जुळलेल्या आहेत.
ग्रॅनाइट 4.0 मालिका भाषिक मॉडेलच्या उत्क्रांतीमध्ये एक महत्त्वपूर्ण पाऊल आहे, जी कार्यप्रदर्शन, कार्यक्षमता आणि पारदर्शकता यांचे आकर्षक संयोजन देते. IBM या क्षेत्रात नविनता आणत आहे, त्यामुळे भविष्यात आपल्याला AI सोबत संवाद साधण्याच्या आणि त्याचा उपयोग करण्याच्या पद्धतीत बदल घडवणारे आणखी महत्त्वपूर्ण बदल दिसण्याची शक्यता आहे. ग्रॅनाइट 4.0 Tiny Preview ही फक्त सुरुवात आहे आणि भाषिक मॉडेलचे भविष्य पूर्वीपेक्षा अधिक उज्ज्वल दिसत आहे. लांब-संदर्भात्मक क्षमतांवर दिलेला भर विशेषतः वैज्ञानिक संशोधन, कायदेशीर विश्लेषण आणि ऐतिहासिक कागदपत्र विश्लेषण यांसारख्या क्षेत्रांमधील AI ॲप्लिकेशन्ससाठी नवीन शक्यता उघड करतो, जिथे लांब आणि जटिल मजकूर प्रक्रिया करण्याची आणि समजून घेण्याची क्षमता महत्त्वपूर्ण आहे.
शिवाय, ग्रॅनाइट 4.0 मॉडेलची बहुभाषिक क्षमता त्यांना ग्राहक सेवेपासून शिक्षणापर्यंत विविध उद्योगांमध्ये जागतिक स्तरावर वापरण्यासाठी योग्य बनवते. विस्तृत भाषांना समर्थन देऊन, IBM हे सुनिश्चित करत आहे की त्याचे AI सोल्यूशन्स त्यांच्या मूळ भाषेची पर्वा न करता, विविध प्रेक्षकांसाठी उपलब्ध आहेत. AI चा व्यापक अवलंब वाढवण्यासाठी आणि त्याचे फायदे सर्वांना मिळतील याची खात्री करण्यासाठी सर्वसमावेशकतेची ही बांधिलकी आवश्यक आहे.
त्याच्या तांत्रिक क्षमतेव्यतिरिक्त, ग्रॅनाइट 4.0 मालिका IBM च्या जबाबदार AI विकासाच्या वचनबद्धतेचे देखील प्रतिबिंब आहे. पारदर्शकता, जबाबदारी आणि निष्पक्षता याला प्राधान्य देऊन, IBM AI प्रणाली तयार करत आहे, ज्या केवळ शक्तिशालीच नाहीत तर विश्वासार्ह आणि मानवी मूल्यांशी जुळलेल्या आहेत. AI मध्ये लोकांचा विश्वास निर्माण करण्यासाठी आणि ते समाजाच्या हितासाठी वापरले जाईल याची खात्री करण्यासाठी जबाबदार AI ची ही बांधिलकी महत्त्वपूर्ण आहे.