ज्ञानाच्या एकत्रीकरणासाठी एक नवीन संरचना
मायक्रोसॉफ्टच्या संशोधन विभागाने लार्ज लँग्वेज मॉडेल्स (LLMs) मध्ये बाह्य ज्ञान एकत्रित करण्यासाठी एक नवीन पद्धत विकसित केली आहे. नॉलेज बेस-ऑगमेंटेड लँग्वेज मॉडेल्स (KBLaM) नावाची ही अभिनव प्रणाली, ‘प्लग-अँड-प्ले’ तत्त्वज्ञानाचा अवलंब करते, ज्यामुळे पूर्व-विद्यमान मॉडेल्समध्ये बदल करण्याची गरज नाहीशी होते. हे पारंपारिक तंत्रांपासून एक महत्त्वपूर्ण बदल दर्शवते, ज्यामुळे ज्ञान वाढवण्यासाठी अधिक सुव्यवस्थित आणि कार्यक्षम दृष्टिकोन मिळतो.
पारंपारिक पद्धतींपासून वेगळे
सध्याच्या पद्धती, जसे की रिट्रिव्हल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) आणि इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग, विशेषत: बाह्य माहिती ऍक्सेस आणि समाविष्ट करण्यासाठी स्वतंत्र रिट्रिव्हल यंत्रणेवर अवलंबून असतात. याउलट, KBLaM या बाह्य प्रणालींना वगळते. हे चतुराईने ज्ञानाला वेक्टर जोड्यांमध्ये रूपांतरित करते, मायक्रोसॉफ्टने ‘रेक्टँगुलर अटेन्शन’ म्हटलेल्या एका नवीन तंत्राद्वारे त्यांना मॉडेलच्या मूळ संरचनेत विणते.
मॉडेलमध्येच ज्ञानाचे हे थेट एकत्रीकरण, बाह्य पुनर्प्राप्ती प्रक्रियांना बायपास करून, लक्षणीयरीत्या जलद आणि अधिक कार्यक्षम प्रतिसाद देते. पारंपारिक प्रणालींच्या तुलनेत हा एक महत्त्वाचा फायदा आहे, ज्यांना बाह्य डेटाबेसमध्ये क्वेरी (query) करण्याची आवश्यकता असल्यामुळे विलंब आणि கணக்கீட்டு ஓவர்ஹெட்चा त्रास होतो.
क्वाड्रॅटिक स्केलिंग समस्येचे निराकरण
विद्यमान RAG प्रणालींना अनेकदा क्वाड्रॅटिक स्केलिंग समस्येचा सामना करावा लागतो, जी त्यांच्या सेल्फ-अटेन्शन यंत्रणेचा एक अंतर्निहित परिणाम आहे. या यंत्रणेमुळे प्रत्येक टोकनला इतर प्रत्येक टोकनशी संवाद साधणे आवश्यक आहे, ज्यामुळे इनपुट आकार वाढल्याने कम्प्यूटेशनल मागणीत वाढ होते.
उदाहरणार्थ, एका परिस्थितीत 1,000 टोकन्स एका नॉलेज बेसमधून संदर्भात सादर केले जातात. त्यानंतर मॉडेलला एक दशलक्ष टोकन जोड्यांवर प्रक्रिया करण्यास भाग पाडले जाते. जर टोकन्सची संख्या 10,000 पर्यंत वाढली, तर कम्प्यूटेशनल भार 100 दशलक्ष संवादांपर्यंत वाढतो. हे क्वाड्रॅटिक स्केलिंग त्वरीत एक अडथळा बनते, ज्यामुळे मोठ्या नॉलेज बेससह RAG प्रणालींची व्यावहारिक उपयोगिता मर्यादित होते.
रेक्टँगुलर अटेन्शनची कार्यक्षमता
KBLaM या कम्प्यूटेशनल समस्येला कुशलतेने बाजूला सारते. त्याची अभिनव ‘रेक्टँगुलर अटेन्शन’ यंत्रणा वापरकर्त्याच्या इनपुटला सर्व ज्ञान टोकन्स ऍक्सेस करण्याची परवानगी देते, परंतु महत्त्वाचे म्हणजे, हे ज्ञान टोकन एकमेकांशी किंवा इनपुटशी संवाद साधत नाहीत. या धोरणात्मक निवडीचा स्केलेबिलिटीवर मोठा परिणाम होतो.
नॉलेज बेस जसजसा विस्तारतो, तसतशी आवश्यक कम्प्यूटेशनल शक्ती केवळ रेषीय पद्धतीने वाढते, पारंपारिक पद्धतींच्या क्वाड्रॅटिक स्केलिंगच्या विरुद्ध. KBLaM मागील संशोधकांचा दावा आहे की एकच GPU 10,000 पेक्षा जास्त नॉलेज ट्रिपल सहजपणे हाताळू शकतो, जे अंदाजे 200,000 टोकन्समध्ये रूपांतरित होते. ज्ञानाच्या एकत्रीकरणाच्या कार्यक्षमतेमध्ये ही एक महत्त्वपूर्ण झेप आहे.
आशादायक प्रायोगिक परिणाम
KBLaM च्या प्रारंभिक चाचणीमुळे उत्साहवर्धक परिणाम मिळाले आहेत. अंदाजे 200 ज्ञान आयटम असलेल्या प्रयोगांमध्ये, KBLaM ने पारंपारिक मॉडेल्सच्या तुलनेत हॅल्युसिनेशन्स - चुकीची किंवा अर्थहीन माहिती निर्माण करणे - कमी करण्याची क्षमता दर्शविली.
शिवाय, KBLaM ने ज्या प्रश्नांसाठी पुरेशी माहिती नव्हती त्यांची उत्तरे देणे टाळण्याची अधिक प्रवृत्ती दर्शविली. LLMs मध्ये ‘एपिस्टेमिक नम्रता’ हे एक इष्ट वैशिष्ट्य आहे, कारण ते अचूकता आणि विश्वासार्हता वाढवते.
KBLaM चा आणखी एक उल्लेखनीय फायदा म्हणजे त्याची वर्धित पारदर्शकता. इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंगच्या विपरीत, KBLaM विशिष्ट ज्ञान घटकांना संबंधित टोकन्सशी सहजपणे जोडू शकते, ज्यामुळे मॉडेलच्या तर्क प्रक्रियेमध्ये अधिक माहिती मिळते.
ओपन सोर्स उपलब्धता आणि भविष्यातील दिशा
KBLaM चा कोड आणि डेटासेट GitHub वर सार्वजनिकपणे उपलब्ध केले गेले आहेत, ज्यामुळे समुदायामध्ये सहयोग आणि पुढील संशोधनाला चालना मिळते. ही प्रणाली Meta च्या Llama 3 आणि Microsoft च्या स्वतःच्या Phi-3 সহ अनेक मोठ्या प्रमाणावर वापरल्या जाणार्‍या मॉडेल्सशी सुसंगत करण्यासाठी डिझाइन केलेली आहे. Hugging Face Transformers, LLMs तयार आणि उपयोजित करण्यासाठी एक लोकप्रिय प्लॅटफॉर्म, साठी समर्थन वाढवण्याची योजना देखील आहे.
सुरुवातीचे निकाल आशादायक असले तरी, संशोधक জোর देतात की KBLaM अजून व्यापक उपयोजनासाठी तयार नाही. हे सरळ प्रश्न-उत्तरांच्या परिस्थितीत उत्कृष्ट कार्य करते, परंतु अधिक जटिल तर्क कार्यांना सामोरे जाण्यासाठी पुढील विकासाची आवश्यकता आहे.
कॉन्टेक्स्ट विंडोचा विरोधाभास आणि RAG चा उदय
LLMs एका आकर्षक विरोधाभासाचा सामना करतात: त्यांच्या कॉन्टेक्स्ट विंडोज - एकाच वेळी ते प्रक्रिया करू शकणारी माहितीची रक्कम - सतत विस्तारत आहे, तरीही डेटाच्या या वाढत्या खंडावर प्रक्रिया करणे एक मोठे आव्हान आहे.
या आव्हानाने रिट्रिव्हल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) ला मॉडेलमध्ये विशिष्ट माहिती टाकण्यासाठी एक विश्वासार्ह उपाय म्हणून पुढे आणले आहे. RAG प्रणाली मध्यस्थ म्हणून काम करतात, बाह्य स्त्रोतांकडून संबंधित माहिती मिळवतात आणि LLM मध्ये टाकतात, ज्यामुळे त्याचे ज्ञान आणि अचूकता वाढते.
KBLaM: एक संभाव्य पॅराडाइम शिफ्ट
तथापि, KBLaM एक आकर्षक पर्याय सादर करतो, जो संभाव्यतः अधिक कार्यक्षम आणि मोहक मार्ग दर्शवतो. मॉडेलच्या आर्किटेक्चरमध्ये थेट ज्ञान एकत्रित करून, KBLaM जलद, अधिक स्केलेबल आणि अधिक पारदर्शक ज्ञान-वर्धित LLMs ची शक्यता देते.
KBLaM च्या कार्यपद्धतीमध्ये अधिक खोलवर
KBLaM चे मुख्य नावीन्य त्याच्या ‘रेक्टँगुलर अटेन्शन’ यंत्रणेमध्ये आहे. हे समजून घेण्यासाठी, प्रथम अनेक LLMs द्वारे वापरल्या जाणार्‍या मानक सेल्फ-अटेन्शन यंत्रणेचा विचार करणे उपयुक्त आहे.
सेल्फ-अटेन्शनमध्ये, इनपुट क्रमातील प्रत्येक टोकन स्वतःसह इतर प्रत्येक टोकनकडे लक्ष देते. हे मॉडेलला इनपुटच्या विविध भागांमधील संबंध कॅप्चर करण्यास अनुमती देते, परंतु यामुळे वर नमूद केलेल्या क्वाड्रॅटिक स्केलिंग समस्येस कारणीभूत ठरते.
रेक्टँगुलर अटेन्शन, याउलट, अटेन्शन प्रक्रियेला दोन भिन्न भागांमध्ये विभागते:
- वापरकर्ता इनपुट अटेन्शन: वापरकर्त्याचे इनपुट सर्व ज्ञान टोकन्सकडे लक्ष देते, ज्यामुळे मॉडेलला नॉलेज बेसमधील संबंधित माहिती ऍक्सेस करण्याची परवानगी मिळते.
- नॉलेज टोकन अटेन्शन: नॉलेज टोकन्स एकमेकांकडे किंवा वापरकर्त्याच्या इनपुटवर लक्ष देत नाहीत. ही KBLaM च्या कार्यक्षमतेची गुरुकिल्ली आहे.
नॉलेज टोकन्समधील संवाद टाळून, KBLaM आवश्यक असलेल्या गणनांची संख्या मोठ्या प्रमाणात कमी करते. हे मॉडेलला नॉलेज बेसच्या आकारासह रेषीयपणे स्केल करण्याची परवानगी देते, ज्यामुळे मोठ्या प्रमाणात बाह्य माहिती समाविष्ट करणे शक्य होते.
थेट ज्ञान एकत्रीकरणाचे फायदे
मॉडेलच्या आर्किटेक्चरमध्ये ज्ञानाचे थेट एकत्रीकरण अनेक फायदे देते:
- कमी विलंब: KBLaM बाह्य रिट्रिव्हल प्रणालींवर अवलंबून नसल्यामुळे, ते RAG-आधारित मॉडेल्सपेक्षा खूप जलद प्रतिसाद देऊ शकते.
- सुधारित कार्यक्षमता: KBLaM चे लिनियर स्केलिंग हे पारंपारिक पद्धतींपेक्षा గణనీయంగా अधिक कार्यक्षम बनवते.
- वर्धित पारदर्शकता: KBLaM ज्ञानाला विशिष्ट टोकन्सशी जोडू शकते, ज्यामुळे मॉडेल त्याच्या उत्तरापर्यंत कसे पोहोचले हे समजणे सोपे होते.
- कमी झालेले हॅल्युसिनेशन्स: KBLaM ने चुकीची किंवा अर्थहीन माहिती निर्माण करणे टाळण्याची अधिक क्षमता दर्शविली आहे.
मर्यादा आणि भविष्यातील संशोधन
KBLaM एक महत्त्वपूर्ण प्रगती दर्शवत असले तरी, त्याच्या सध्याच्या मर्यादा ओळखणे महत्त्वाचे आहे:
- जटिल तर्क: KBLaM सध्या सरळ प्रश्न-उत्तरांच्या कार्यांसाठी सर्वोत्तम आहे. अधिक जटिल तर्क परिस्थितींमध्ये त्याची क्षमता वाढवण्यासाठी अधिक संशोधनाची आवश्यकता आहे.
- ज्ञान प्रतिनिधित्व: KBLaM ची सध्याची अंमलबजावणी नॉलेज ट्रिपल वापरते, जे सर्व प्रकारच्या ज्ञानासाठी योग्य असू शकत नाही. पर्यायी ज्ञान प्रतिनिधित्व स्वरूप एक्सप्लोर करणे हे भविष्यातील कामाचे क्षेत्र आहे.
- वास्तविक-जगातील उपयोजन: KBLaM अजूनही एक संशोधन प्रकल्प आहे आणि अद्याप व्यापक उपयोजनासाठी तयार नाही. वास्तविक-जगातील अनुप्रयोगांमध्ये वापरण्यापूर्वी पुढील चाचणी आणि सुधारणे आवश्यक आहे.
AI च्या क्षेत्रावर व्यापक परिणाम
KBLaM च्या विकासाचा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंसच्या व्यापक क्षेत्रावर महत्त्वपूर्ण परिणाम होतो. हे केवळ शक्तिशाली नसून, खालील वैशिष्ट्ये असलेल्या LLMs तयार करण्याच्या दिशेने एक पाऊल दर्शवते:
- अधिक ज्ञानपूर्ण: मोठ्या प्रमाणात बाह्य ज्ञान कार्यक्षमतेने एकत्रित करून, KBLaM LLMs ची तथ्यात्मक अचूकता आणि व्यापकता वाढवू शकते.
- अधिक विश्वासार्ह: KBLaM चा कमी झालेला हॅल्युसिनेशन दर आणि वाढलेली पारदर्शकता अधिक विश्वासार्हता आणि विश्वसनीयतेमध्ये योगदान देतात.
- अधिक स्केलेबल: KBLaM चे लिनियर स्केलिंग खरोखरच मोठ्या प्रमाणात माहिती हाताळू शकणार्‍या LLMs तयार करण्यासाठी शक्यता उघडते.
KBLaM आणि तत्सम दृष्टिकोन यांचे चालू असलेले संशोधन आणि विकास LLMs आणि नॉलेज बेस यांच्यातील रेषा अस्पष्ट करण्याचे वचन देतात, ज्यामुळे बुद्धिमत्ता आणि सखोल माहिती असलेल्या AI प्रणालींच्या नवीन पिढीचा मार्ग मोकळा होतो. प्रकल्पाचे ओपन-सोर्स स्वरूप सहकार्याला प्रोत्साहन देते आणि या रोमांचक क्षेत्रात नावीन्यपूर्णतेला गती देते.