मेटाने (Meta) Llama 4 ‘बेहेमोथ’ (Behemoth) ची रिलीज AI विकासातील आव्हानांमुळे लांबणीवर टाकली
मेटा प्लॅटफॉर्म्स इंक. (Meta Platforms Inc.) ने त्यांच्या बहुप्रतिक्षित Llama 4 ‘बेहेमोथ’ (Behemoth) एआय (AI) मॉडेलचे प्रकाशन पुढे ढकलले आहे. यामुळे कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षेत्रात (artificial intelligence landscape) काही अडचणी येण्याची शक्यता आहे. वॉल स्ट्रीट जर्नलने (Wall Street Journal) दिलेल्या माहितीनुसार, हे मॉडेल सुरुवातीला उन्हाळ्याच्या सुरुवातीला लॉन्च होणार होते, परंतु आता ते शरद ऋतूमध्ये किंवा त्यानंतर प्रकाशित केले जाईल. मॉडेलची क्षमता वाढवण्यात आलेल्या अडचणींमुळे आणि अंतर्गत अपेक्षा पूर्ण न झाल्यामुळे हा निर्णय घेण्यात आला आहे. मेटाने एआयवर (AI) केलेल्या मोठ्या गुंतवणुकीवर यामुळे प्रश्नचिन्ह निर्माण झाले आहे.
अंतर्गत चिंता आणि धोरणात्मक परिणाम
Llama 4 ‘बेहेमोथ’ (Behemoth) च्या प्रकाशनाला झालेल्या विलंबाने मेटाच्या (Meta) अब्जावधी डॉलर्सच्या एआय (AI) धोरणाबद्दल अंतर्गत स्तरावर चिंता वाढवली आहे. या बातमीमुळे कंपनीच्या शेअर्समध्ये (shares) घसरण झाली, ज्यामुळे गुंतवणूकदारांमध्ये (investors) एआय (AI) विकासाच्या संभाव्य मंदीबद्दल भीती निर्माण झाली आहे. मेटाची (Meta) या वर्षासाठीची मोठी भांडवली खर्चाची योजना, ज्यामध्ये एआय (AI) इन्फ्रास्ट्रक्चरसाठी (infrastructure) मोठा वाटा आहे, आता तपासणीच्या कक्षेत आहे. Llama 4 ‘बेहेमोथ’ (Behemoth) च्या प्रगतीत झालेल्या विलंबावरून अधिकाऱ्यांमध्ये नाराजी पसरल्याचे बोलले जात आहे. मॉडेल विकसित करणाऱ्या एआय (AI) उत्पादन गटात (product group) "महत्वपूर्ण व्यवस्थापन बदल" (significant management changes) होण्याची शक्यता आहे, ज्यामुळे परिस्थिती अधिक गंभीर झाली आहे. सीईओ (CEO) मार्क झुकरबर्ग (Mark Zuckerberg) यांनी निश्चित लॉन्च तारखेबद्दल कोणतीही माहिती दिलेली नाही, परंतु मॉडेलची मर्यादित आवृत्ती (limited version) जारी करण्याचा विचार करत आहेत.
सुरुवातीची योजना एप्रिलमध्ये मेटाच्या (Meta) पहिल्या एआय (AI) डेव्हलपर कॉन्फरन्समध्ये (developer conference) Llama 4 ‘बेहेमोथ’ (Behemoth) चे अनावरण करण्याची होती, परंतु नंतर ती तारीख जूनपर्यंत पुढे ढकलण्यात आली. आता अनिश्चिततेचे ढग दाटल्यामुळे, मेटाचे (Meta) एआय (AI) इंजिनियरिंग (engineering) आणि रिसर्च टीम (research team) मॉडेलच्या क्षमतेबद्दल साशंक आहेत.
मागील संघर्षांचे प्रतिध्वनी आणि उद्योगव्यापी ट्रेंड (Industry-Wide Trends)
मेटासाठी (Meta) ही पहिलीच वेळ नाही, यापूर्वीही Llama मॉडेलच्या (model) विकासादरम्यान अनेक अडचणी आल्या होत्या. ‘द इन्फॉर्मेशन’ (The Information) या तंत्रज्ञान वृत्तसंस्थेनेही (technology news outlet) कंपनीतील अंतर्गत समस्यांवर प्रकाश टाकला आहे. याव्यतिरिक्त, मेटाने (Meta) स्वतः एप्रिलमध्ये Llama ची (Llama) एक विशेष ऑप्टिमाइज्ड (optimized) आवृत्ती (version) लीडरबोर्डवर (leaderboard) सादर केली होती, जी सार्वजनिकरित्या उपलब्ध नव्हती, ज्यामुळे पारदर्शकता (transparency) आणि तुलने (comparability) बद्दल प्रश्न निर्माण झाले आहेत.
मेटाचे (Meta) वरिष्ठ एआय (AI) अभियंता (engineer) अहमद अल-दहले (Ahmad Al-Dahle) यांनी सोशल मीडियावर (social media) पोस्ट (post) करताना "विविध सेवांमध्ये मिश्र गुणवत्तेच्या अहवालांची" (reports of mixed quality across different services) जाणीव असल्याचे सांगितले, ज्यामुळे विविध ऍप्लिकेशन्समध्ये (applications) मॉडेलच्या कार्यक्षमतेतील (performance) विसंगती दिसून येते.
Llama 4 ‘बेहेमोथ’ (Behemoth) जीपीटी-4.5 (GPT-4.5), क्लॉड सोनेनेट 3.7 (Claude Sonnet 3.7) आणि जेमिनी 2.0 प्रो (Gemini 2.0 Pro) यांसारख्या आघाडीच्या मॉडेल्सला (models) MATH-500 आणि GPQA डायमंड (Diamond) सारख्या महत्त्वाच्या बेंचमार्कवरही (benchmarks) मागे टाकेल, असा दावा मेटाने (Meta) केला होता. त्यामुळे या विलंबाने मेटाची (Meta) चिंता वाढवली आहे.
एआय (AI) उद्योगात मेटा (Meta) एकटाच संघर्ष करत नाहीये. ChatGPT (चॅटजीपीटी) तयार करणारी कंपनी OpenAI (ओपनएआय) ला देखील त्यांचे नेक्स्ट जनरेशन मॉडेल (next-generation model) विकसित करताना अशाच अडचणींचा सामना करावा लागला. कंपनीने सुरुवातीला वर्षाच्या मध्यात GPT-5 (जीपीटी-5) लॉन्च (launch) करण्याचे उद्दिष्ट ठेवले होते, परंतु त्याऐवजी GPT-4.5 (जीपीटी-4.5) जारी केले. GPT-5 (जीपीटी-5) हे पदनाम आता "Reasoning" मॉडेलला (model) देण्यात आले आहे, जे अजूनही विकासाच्या मार्गावर आहे. फेब्रुवारीमध्ये OpenAI (ओपनएआय) चे सीईओ (CEO) सॅम Altman (Altman) यांनी सांगितले की मोठे यश मिळवण्यासाठी अजून काही महिने लागतील.
Anthropic PBC (एन्थ्रोपिक पीबीसी) या आणखी एका प्रसिद्ध एआय (AI) कंपनीला त्यांच्या Claude 3.5 Opus (क्लॉड 3.5 ओपस) मॉडेलमध्ये (model) उशीर झाला आहे.
संभाव्य अल्गोरिथमिक मर्यादा आणि डेटा निर्बंध
कॉन्स्टेलेशन रिसर्च इंक. (Constellation Research Inc.) मधील विश्लेषक होल्गर Mueller (Holger Mueller) यांच्या मते, या मोठ्या टेक कंपन्यांना (tech giants) येत असलेल्या अडचणींवरून असे दिसते की एआय (AI) विकास एका महत्त्वाच्या टप्प्यावर पोहोचला आहे. या संभाव्य मंदीला नेमके कोणते घटक कारणीभूत आहेत हे स्पष्ट नाही, परंतु एआय (AI) मॉडेल (model) तयार करण्यासाठी वापरल्या जाणार्‍याcurrent पद्धती त्यांच्या "अल्गोरिथमिक क्षमतेच्या" (algorithmic potential) जवळ पोहोचल्या आहेत किंवा continuous ट्रेनिंगसाठी (training) आवश्यक असलेल्या डेटाच्या (data) मर्यादेपर्यंत पोहोचल्या आहेत.
Mueller (Mueller) यांच्या मते, डेटाची (data) कमतरता हे प्रगती न होण्याचे कारण असू शकते, जरी मेटाकडे (Meta) माहितीचा मोठा साठा आहे. वैकल्पिकरित्या, या कंपन्यांना ट्रान्सफॉर्मर मॉडेल्सशी (Transformer models) संबंधित "अल्गोरिथमिक ग्लास सीलिंग" (algorithmic glass ceiling) चा सामना करावा लागू शकतो, जे आधुनिक एआय (AI) मधील एक प्रभावी आर्किटेक्चर (architecture) आहे. मेटाच्या (Meta) बाबतीत, अंतर्गत व्यवस्थापन बदलांचाही (internal management changes) कंपनीच्या एआय (AI) प्रगतीवर परिणाम होऊ शकतो.
वॉल स्ट्रीट जर्नलने (Wall Street Journal) घेतलेल्या तज्ञांच्या सल्ल्यानुसार, भविष्यात एआय (AI) प्रगती कमी वेगाने होऊ शकते आणि त्यासाठी मोठ्या प्रमाणात आर्थिक गुंतवणुकीची (financial investment) आवश्यकता असेल. न्यूयॉर्क युनिव्हर्सिटीच्या (New York University) सेंटर फॉर डेटा सायन्सचे (Center for Data Science) सहाय्यक प्राध्यापक Ravid Shwartz-Ziv (Ravid Shwartz-Ziv) यांनी सांगितले की "सर्व प्रयोगशाळांमध्ये (labs) आणि मॉडेल्समध्ये (models) प्रगती खूपच कमी आहे."
बुद्धीचा ऱ्हास आणि बदलती टीम डायनॅमिक्स (Team Dynamics)
मेटासमोरील (Meta) अडचणींमध्ये आणखी भर म्हणजे 2023 च्या सुरुवातीला Llama मॉडेल (model) तयार करण्यात महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावणारे अनेक संशोधक (researchers) कंपनी सोडून गेले आहेत. Llama (Llama) टीममध्ये डॉक्टरेट (doctorate degrees) पदवी असलेले 14 शिक्षणतज्ज्ञ (academics) आणि संशोधक होते, त्यापैकी 11 जणांनी कंपनी सोडली आहे. Llama ची (Llama) पुढील मॉडेल (model) बऱ्याच वेगळ्या टीमने (team) विकसित केली आहे, ज्यामुळे विकासाची गती आणि दिशेवर परिणाम होण्याची शक्यता आहे.
मेटाच्या एआय (AI) मधील विलंबाचे महत्त्व
मेटाच्या (Meta) Llama 4 ‘बेहेमोथ’ (Behemoth) मॉडेलच्या (model) प्रकाशनातील विलंबाला खूप महत्त्व आहे. या विलंबाचा परिणाम केवळ कंपनीच्या अंतर्गत कामकाजावरच नाही, तर संपूर्ण एआय (AI) क्षेत्रावरही (sector) होत आहे. कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या (artificial intelligence) प्रगतीमध्ये असलेल्या अनेकविध आव्हानांची आणि या वेगाने बदलणाऱ्या क्षेत्रात स्पर्धात्मकadvantage (competitive advantage) टिकवून ठेवण्याच्या गुंतागुंतीची जाणीव करून देतो.
एआय (AI) च्या प्रसिद्धीला ब्रेक (Break): अनेक वर्षांपासून, एआय (AI) उद्योग मोठ्या Breakthroughs (ब्रेकथ्रू) आणि Revolutionary Capabilities (रेव्होल्युशनरी कॅपेबिलिटीज) च्या आश्वासनांनी भरलेला आहे. मेटाचा (Meta) हा विलंब Reality check (रिॲलिटी चेक) देतो, अस्तित्वात असलेल्या मर्यादा आणि प्रगतीच्या मार्गावर येणाऱ्या अडचणींची कबुली देतो. हे एआयची (AI) current स्थिती आणि Future Potential (फ्यूचर पोटेन्शिअल) याबद्दल अधिक संतुलित आणि सूक्ष्म चर्चेला प्रोत्साहन देते.
एआय (AI) ची प्रचंड Computational Demands (कम्प्युटेशनल डिमांड्स): Llama 4 ‘बेहेमोथ’ (Behemoth) सारख्या मोठ्या Language Models (लँग्वेज मॉडेल) च्या विकासासाठी मोठ्या प्रमाणात Computational Resources (कम्प्युटेशनल रिसोर्सेस) ची आवश्यकता असते, ज्यामुळे Hardware (हार्डवेअर), Infrastructure (इन्फ्रास्ट्रक्चर) आणि Specialized Expertise (स्पेशलाइज्ड एक्सपर्टीज) मध्ये Significant Investments (सिग्निफिकेंट इन्व्हेस्टमेंट्स) करावे लागतात. मेटाचा (Meta) संघर्ष Cutting-Edge AI Research (कटिंग-एज एआय रिसर्च) पुढे नेण्याशी संबंधित असलेल्या प्रचंड Financial (फायनान्शिअल) आणि Logistical Burdens (लॉजिस्टिकल् बर्डन्स) दर्शवितो, ज्यामुळे कंपन्यांच्या Sustainable Efforts (सस्टेनेबल एफर्ट्स) बद्दल प्रश्न निर्माण होतात.
Algorithmic Efficiency (अल्गोरिथमिक एफिशिएन्सी) चा Definite Quest (डेफिनेट क्वेस्ट): एआय (AI) मॉडेलचा (model) आकार आणि Complexity (कॉम्प्लेक्सिटी) वाढत असताना, Algorithmic Efficiency (अल्गोरिथमिक एफिशिएन्सी) ची गरज अधिकाधिक Important (इम्पॉर्टंट) ठरते. मेटाची (Meta) आव्हाने Current Architectural Approaches (करंट आर्किटेक्चरल ॲप्रोचेस) च्या Internal Limitations (इम्पोर्टंट लिमिटेशन्स) दर्शवू शकतात, ज्यामुळे Algorithmic Design (अल्गोरिथमिक डिझाइन) मध्ये Further Innovation (फर्दर इनोवेशन) करणे आवश्यक आहे.
Data Quality (डेटा क्वालिटी) आणि Availability (अव्हेलेबिलिटी) ची Critical Role (क्रिटिकल रोल): एआय (AI) मॉडेलची (model) Performance (परफॉर्मन्स) Training (ट्रेनिंग) साठी वापरल्या जाणाऱ्या Data Quality (डेटा क्वालिटी) आणि Comprehensiveness (कॉम्प्रेहेन्सिव्हनेस) वर मोठ्या प्रमाणात अवलंबून असते. मेटाचा (Meta) संघर्ष High-Quality Datasets (हाय-क्वालिटी डेटासेट्स) मिळवण्यातील Challenges (चॅलेंजेस) दर्शवतो. Data Biases (डेटा बायसेस) आणि Limitations (लिमिटेशन्स) मॉडेलच्या Accuracy (ॲक्युरसी) आणि Fairness (फेअरनेस) वर परिणाम करू शकतात, त्यामुळे Responsible Data Management Practices (रिस्पॉन्सिबल डेटा मॅनेजमेंट प्रॅक्टिसेस) खूप महत्त्वाच्या आहेत.
एआय (AI) विकासातील Human Element (ह्युमन एलिमेंट): एआय (AI) विकास केवळ Technological Endeavor (टेक्नॉलॉजिकल एन्डेव्हर) नाही; skilled Researchers (स्किल्ड रिसर्चर्स), Engineers (इंजिनिअर्स) आणि Domain Experts (डोमेन एक्सपर्ट्स) च्या Expertise (एक्सपर्टीज), Creativity (क्रिएटिव्हिटी) आणि Collaboration (कोलाबरेशन) वर देखील अवलंबून आहे. मेटाची (Meta) आव्हाने एक Prosperous Research Environment (प्रॉस्पेरस रिसर्च एन्व्हायर्नमेंट) तयार करणे, Top Talent (टॉप टॅलेंट) आकर्षित करणे, Team Dynamics (टीम डायनॅमिक्स) प्रभावीपणे चालवणे खूप महत्त्वाचे आहे हे दर्शवते.
एआय (AI) च्या अनिश्चित भविष्यात मार्गदर्शन
मेटाने (Meta) Llama 4 ‘बेहेमोथ’ (Behemoth) रिलीज (release) करण्यास केलेला विलंब एआय (AI) उद्योगासाठी (industry) एक Cautionary Tale (कौशनरी टेल) आहे, जो कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या (artificial intelligence) Boundaries (बाउंड्रीज) पुढे ढकलण्यात असलेल्या Guarantees (गॅरंटीज) आणि Uncertainties (अनसर्टेनिटीज) दर्शवितो. हे एआय (AI) च्या Capabilities (कॅपॅबिलिटीज), Limitations (लिमिटेशन्स) आणि Challenges (चॅलेंजेस) ची अधिक Realistic (रिॲलिस्टिक) आणि Understated (अंडरस्टेटेड) समज असणे आवश्यक आहे. जसजसा Industry (इंडस्ट्री) Mature (मॅच्युअर) होत जाईल, तसतसे Technological Advancements (टेक्नॉलॉजिकल ॲडव्हान्समेंट्स) वरच नव्हे, तर Responsible Development Practices (रिस्पॉन्सिबल डेव्हलपमेंट प्रॅक्टिसेस), Ethical Considerations (एथिकल कन्सिडरेशन्स) आणि Collaborative Research Ecosystem (कोलाबोरेटिव्ह रिसर्च इकोसिस्टम) च्या Development (डेव्हलपमेंट) वर लक्ष केंद्रित करणे आवश्यक आहे. एआय (AI) ची Full Potential (फुल पोटेन्शिअल) अनलॉक (अनलॉक) करण्याचा मार्ग Challenges ने (चॅलेंजेस) भरलेला असण्याची शक्यता आहे, परंतु Innovation (इनोव्हेशन), Collaboration (कोलाबरेशन) आणि Responsible Stewardship (रिस्पॉन्सिबल स्टीवर्डशिप) च्या भावनेने आपण पुढे असलेल्या Uncertainties (अनसर्टेनिटीज) वर मात करून समाजाच्या फायद्यासाठी Artificial Intelligence (आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स) ची Transformative Power (ट्रान्सफॉर्मेटिव्ह पॉवर) अनलॉक (अनलॉक) करू शकतो.