फाय-4-मल्टीमॉडल: मल्टीमॉडल AI साठी एक युनिफाइड दृष्टीकोन
फाय-4-मल्टीमॉडल हे मायक्रोसॉफ्टचे मल्टीमॉडल लँग्वेज मॉडेलच्या क्षेत्रातील पहिले पाऊल आहे. हे 5.6 अब्ज पॅरामीटर्स असलेले मॉडेल, स्पीच, व्हिजन आणि टेक्स्ट यांसारख्या विविध प्रकारच्या माहितीवर एकाच वेळी प्रक्रिया करते. हे मॉडेल वापरकर्त्यांच्या प्रतिसादावर आधारित असून, मायक्रोसॉफ्टच्या सुधारणा आणि वापरकर्त्यांच्या गरजा पूर्ण करण्याच्या दृष्टिकोन दर्शवते.
फाय-4-मल्टीमॉडल प्रगत क्रॉस-मॉडल लर्निंग तंत्रज्ञानाचा वापर करते. त्यामुळे हे मॉडेल अधिक नैसर्गिक आणि సందర్భानुसार संवाद साधण्यास सक्षम आहे. फाय-4-मल्टीमॉडल असलेल्या उपकरणांना विविध प्रकारच्या इनपुट समजून घेता येतात आणि त्यावर विचार करता येतो. हे बोललेली भाषा, प्रतिमा आणि लिखित माहितीवर प्रक्रिया करते. हे कमी-विलंब (low-latency) इन्फरन्ससह कार्यक्षम आहे आणि ऑन-डिव्हाइस अंमलबजावणीसाठी ऑप्टिमाइझ केलेले आहे, ज्यामुळे कॉम्प्युटेशनल ओव्हरहेड कमी होतो.
फाय-4-मल्टीमॉडलची एक महत्त्वाची गोष्ट म्हणजे त्याची युनिफाइड आर्किटेक्चर. वेगवेगळ्या मॉडेल्स किंवा जटिल पाइपलाइन वापरणाऱ्या पारंपरिक दृष्टिकोनांच्या ऐवजी, फाय-4-मल्टीमॉडल एकच घटक म्हणून काम करते. हे एकाच वेळी मजकूर, ऑडिओ आणि व्हिज्युअल इनपुट हाताळते. हे सुव्यवस्थित डिझाइन कार्यक्षमता वाढवते आणि विकास प्रक्रिया सुलभ करते.
फाय-4-मल्टीमॉडलच्या आर्किटेक्चरमध्ये त्याची कार्यक्षमता आणि उपयोगिता वाढवण्यासाठी अनेक सुधारणा समाविष्ट आहेत:
- विस्तृत शब्दसंग्रह (Larger Vocabulary): यामुळे सुधारित प्रक्रिया क्षमता शक्य होते.
- बहुभाषिक समर्थन (Multilingual Support): मॉडेलची उपयोगिता विविध भाषिक संदर्भांमध्ये वाढवते.
- एकात्मिक भाषिक तर्क (Integrated Language Reasoning): भाषेचे आकलन आणि मल्टीमॉडल इनपुट एकत्र करते.
या सुधारणा कॉम्पॅक्ट आणि अत्यंत कार्यक्षम मॉडेलमध्ये मिळवल्या जातात, जे डिव्हाइसेस आणि एज कॉम्प्युटिंग प्लॅटफॉर्मवर वापरण्यासाठी योग्य आहेत. फाय-4-मल्टीमॉडलची विस्तारित क्षमता आणि अनुकूलता ॲप्लिकेशन डेव्हलपर्स, व्यवसाय आणि उद्योगांसाठी AI चा नाविन्यपूर्ण मार्गांनी वापर करण्यासाठी अनेक संधी उपलब्ध करते.
स्पीच-संबंधित कार्यांमध्ये, फाय-4-मल्टीमॉडलने उत्कृष्ट कामगिरी केली आहे, आणि ओपन मॉडेल्समध्ये ते आघाडीवर आहे. विशेषतः, ते ऑटोमॅटिक स्पीच रेकग्निशन (ASR) आणि स्पीच ट्रान्सलेशन (ST) मध्ये WhisperV3 आणि SeamlessM4T-v2-Large सारख्या विशेष मॉडेल्सपेक्षा चांगले काम करते. HuggingFace OpenASR लीडरबोर्डवर त्याने 6.14% च्या वर्ड एरर रेटसह अव्वल स्थान मिळवले आहे, जो पूर्वीच्या 6.5% पेक्षा (फेब्रुवारी 2025 पर्यंत) चांगला आहे. शिवाय, स्पीच समरायझेशन यशस्वीपणे अंमलात आणणाऱ्या काही ओपन मॉडेल्सपैकी हे एक आहे, जे GPT-4o मॉडेलच्या तुलनेत कार्यप्रदर्शन पातळी गाठते.
स्पीच क्वेश्चन आन्सरिंग (QA) कार्यांमध्ये, फाय-4-मल्टीमॉडल Gemini-2.0-Flash आणि GPT-4o-realtime-preview सारख्या मॉडेल्सच्या तुलनेत थोडी कमतरता दर्शवते. याचे मुख्य कारण म्हणजे त्याचा लहान आकार आणि त्यामुळे फॅक्टुअल QA ज्ञान टिकवून ठेवण्यात येणाऱ्या मर्यादा. भविष्यातील आवृत्त्यांमध्ये ही क्षमता वाढवण्यावर लक्ष केंद्रित केले जात आहे.
स्पीच व्यतिरिक्त, फाय-4-मल्टीमॉडल विविध बेंचमार्कवर उल्लेखनीय व्हिजन क्षमता दर्शवते. हे गणितीय आणि वैज्ञानिक तर्कामध्ये विशेषतः चांगली कामगिरी करते. लहान आकार असूनही, मॉडेल सामान्य मल्टीमॉडल कार्यांमध्ये स्पर्धात्मक कार्यप्रदर्शन राखते, ज्यामध्ये हे समाविष्ट आहे:
- दस्तऐवज आणि चार्ट समजणे
- ऑप्टिकल कॅरेक्टर रेकग्निशन (OCR)
- व्हिज्युअल सायन्स रिझनिंग
हे Gemini-2-Flash-lite-preview आणि Claude-3.5-Sonnet सारख्या तुलनात्मक मॉडेल्सच्या कार्यक्षमतेशी जुळते किंवा त्यापेक्षा जास्त आहे.
फाय-4-मिनी: टेक्स्ट-आधारित कार्यांसाठी कॉम्पॅक्ट पॉवरहाऊस
फाय-4-मल्टीमॉडलला पूरक म्हणून फाय-4-मिनी आहे, जे 3.8 अब्ज पॅरामीटर असलेले मॉडेल आहे आणि टेक्स्ट-आधारित कार्यांमध्ये गती आणि कार्यक्षमतेसाठी डिझाइन केलेले आहे. या डेन्स, डिकोडर-ओन्ली ट्रान्सफॉर्मरमध्ये हे समाविष्ट आहे:
- ग्रुप्ड-क्वेरी अटेन्शन
- 200,000-शब्दांचा शब्दसंग्रह
- शेअर्ड इनपुट-आउटपुट एम्बेडिंग
लहान आकार असूनही, फाय-4-मिनी विविध टेक्स्ट-आधारित कार्यांमध्ये मोठ्या मॉडेल्सपेक्षा सातत्याने चांगली कामगिरी करते, ज्यामध्ये हे समाविष्ट आहे:
- तर्क (Reasoning)
- गणित (Math)
- कोडिंग (Coding)
- सूचनांचे पालन (Instruction following)
- फंक्शन कॉलिंग (Function calling)
हे 128,000 टोकन्सपर्यंतच्या सीक्वेन्सला सपोर्ट करते, अपवादात्मक अचूकता आणि स्केलेबिलिटी प्रदान करते. यामुळे ते प्रगत AI ऍप्लिकेशन्ससाठी एक शक्तिशाली उपाय बनते, ज्यांना टेक्स्ट प्रोसेसिंगमध्ये उच्च कार्यक्षमतेची आवश्यकता असते.
फंक्शन कॉलिंग, इंस्ट्रक्शन फॉलोइंग, लाँग कॉन्टेक्स्ट प्रोसेसिंग आणि रिझनिंग या सर्व क्षमतांमुळे फाय-4-मिनी सारखी लहान भाषा मॉडेल्स बाह्य ज्ञान आणि कार्यक्षमतेमध्ये प्रवेश करू शकतात, ज्यामुळे त्यांच्या लहान आकारामुळे येणाऱ्या मर्यादांवर मात करता येते. एका प्रमाणित प्रोटोकॉलद्वारे, फंक्शन कॉलिंग मॉडेलला स्ट्रक्चर्ड प्रोग्रामिंग इंटरफेससह अखंडपणे समाकलित करण्यास सक्षम करते.
वापरकर्त्याची विनंती सादर केल्यावर, फाय-4-मिनी हे करू शकते:
- क्वेरीमधून तर्क करणे.
- योग्य पॅरामीटर्ससह संबंधित फंक्शन्स ओळखणे आणि वापरणे.
- फंक्शन आउटपुट प्राप्त करणे.
- हे परिणाम त्याच्या प्रतिसादांमध्ये समाविष्ट करणे.
हे एक एक्स्टेंसिबल, एजंट-आधारित प्रणाली तयार करते, जिथे मॉडेलची क्षमता बाह्य साधने, ऍप्लिकेशन प्रोग्राम इंटरफेस (APIs) आणि डेटा स्त्रोतांशी कनेक्ट करून वाढवता येते. याचे एक उदाहरण म्हणजे फाय-4-मिनी द्वारा समर्थित स्मार्ट होम कंट्रोल एजंट, जे विविध उपकरणे आणि कार्यक्षमतेचे अखंडपणे व्यवस्थापन करते.
फाय-4-मिनी आणि फाय-4-मल्टीमॉडल दोन्हीचा लहान आकार त्यांना कॉम्प्युट-कन्स्ट्रेंड इन्फरन्स वातावरणासाठी विशेषतः उपयुक्त बनवतो. ही मॉडेल्स ऑन-डिव्हाइस वापरासाठी विशेषतः फायदेशीर आहेत, विशेषत: जेव्हा क्रॉस-प्लॅटफॉर्म उपलब्धतेसाठी ONNX रनटाइमसह ऑप्टिमाइझ केले जातात. त्यांच्या कमी कॉम्प्युटेशनल आवश्यकतांमुळे खर्च कमी होतो आणि विलंब (latency) सुधारतो. विस्तारित कॉन्टेक्स्ट विंडोमुळे मॉडेल्स विस्तृत टेक्स्ट कॉन्टेन्टवर प्रक्रिया करू शकतात आणि तर्क करू शकतात, ज्यामध्ये दस्तऐवज, वेब पृष्ठे, कोड आणि बरेच काही समाविष्ट आहे. फाय-4-मिनी आणि फाय-4-मल्टीमॉडल दोन्ही मजबूत तर्क आणि लॉजिक क्षमता दर्शवतात, ज्यामुळे ते विश्लेषणात्मक कार्यांसाठी मजबूत दावेदार बनतात. त्यांचा लहान आकार फाइन-ट्यूनिंग किंवा कस्टमायझेशनचा खर्च देखील कमी करतो.
वास्तविक-जगातील अनुप्रयोग: उद्योगांमध्ये परिवर्तन
या मॉडेल्सची रचना त्यांना क्लिष्ट कार्ये कार्यक्षमतेने हाताळण्यास सक्षम करते, ज्यामुळे ते एज कॉम्प्युटिंग परिस्थिती आणि मर्यादित कॉम्प्युटेशनल संसाधने असलेल्या वातावरणासाठी योग्य ठरतात. फाय-4-मल्टीमॉडल आणि फाय-4-मिनीची विस्तारित क्षमता विविध उद्योगांमध्ये फायच्या ऍप्लिकेशन्सची क्षितिजे विस्तृत करत आहे. ही मॉडेल्स AI इकोसिस्टममध्ये समाकलित केली जात आहेत आणि विविध प्रकारच्या वापरासाठी त्यांचा शोध घेतला जात आहे.
येथे काही उदाहरणे दिली आहेत:
विंडोजमध्ये समाकलन: लँग्वेज मॉडेल्स शक्तिशाली रिझनिंग इंजिन म्हणून काम करतात. विंडोजमध्ये फाय सारखी लहान भाषा मॉडेल्स समाकलित केल्याने कार्यक्षम कॉम्प्युट क्षमता राखता येते आणि सर्व ऍप्लिकेशन्स आणि वापरकर्त्याच्या अनुभवांमध्ये अखंडपणे समाकलित केलेल्या सतत बुद्धिमत्तेचा (continuous intelligence) मार्ग मोकळा होतो. Copilot+ PC फाय-4-मल्टीमॉडलच्या क्षमतांचा फायदा घेतील, ज्यामुळे मायक्रोसॉफ्टच्या प्रगत SLMs ची शक्ती जास्त ऊर्जा न वापरता मिळेल. हे समाकलन उत्पादकता, सर्जनशीलता आणि शैक्षणिक अनुभव वाढवेल, ज्यामुळे डेव्हलपर प्लॅटफॉर्मसाठी एक नवीन मानक स्थापित होईल.
स्मार्ट उपकरणे: कल्पना करा की स्मार्टफोन उत्पादक फाय-4-मल्टीमॉडल थेट त्यांच्या उपकरणांमध्ये एम्बेड करत आहेत. हे स्मार्टफोनला व्हॉइस कमांडवर प्रक्रिया करण्यास, प्रतिमा ओळखण्यास आणि मजकूर अखंडपणे समजून घेण्यास सक्षम करेल. वापरकर्त्यांना रिअल-टाइम भाषांतर, सुधारित फोटो आणि व्हिडिओ विश्लेषण आणि जटिल प्रश्नांना समजून घेण्यास आणि प्रतिसाद देण्यास सक्षम असलेल्या बुद्धिमान वैयक्तिक सहाय्यकांसारख्या प्रगत वैशिष्ट्यांचा फायदा होऊ शकतो. हे डिव्हाइसवर थेट AI क्षमता प्रदान करून वापरकर्त्याचा अनुभव लक्षणीयरीत्या वाढवेल, ज्यामुळे कमी विलंब आणि उच्च कार्यक्षमता सुनिश्चित होईल.
ऑटोमोटिव्ह उद्योग: कल्पना करा की एक ऑटोमोटिव्ह कंपनी फाय-4-मल्टीमॉडलला त्यांच्या इन-कार असिस्टंट सिस्टममध्ये समाकलित करत आहे. हे मॉडेल वाहनांना व्हॉइस कमांड समजून घेण्यास आणि प्रतिसाद देण्यास, ड्रायव्हरचे हावभाव ओळखण्यास आणि कॅमेऱ्यांमधून व्हिज्युअल इनपुटचे विश्लेषण करण्यास सक्षम करू शकते. उदाहरणार्थ, ते चेहऱ्यावरील ओळखीद्वारे (facial recognition) तंद्री ओळखू शकते आणि रिअल-टाइम अलर्ट देऊन ड्रायव्हरची सुरक्षितता वाढवू शकते. याव्यतिरिक्त, ते अखंड नेव्हिगेशन सहाय्य देऊ शकते, रस्त्यावरील चिन्हे समजू शकते आणि প্রাসंगिक माहिती देऊ शकते, ज्यामुळे अधिक अंतर्ज्ञानी आणि सुरक्षित ड्रायव्हिंग अनुभव तयार होतो, जेव्हा ते क्लाउडशी कनेक्ट केलेले असते आणि जेव्हा कनेक्टिव्हिटी उपलब्ध नसते तेव्हा ऑफलाइन देखील.
बहुभाषिक आर्थिक सेवा: कल्पना करा की एक वित्तीय सेवा कंपनी फाय-4-मिनीचा वापर करून जटिल आर्थिक गणना स्वयंचलित करत आहे, तपशीलवार अहवाल तयार करत आहे आणि आर्थिक कागदपत्रांचे अनेक भाषांमध्ये भाषांतर करत आहे. हे मॉडेल जोखीम मूल्यांकन, पोर्टफोलिओ व्यवस्थापन आणि आर्थिक अंदाजासाठी महत्त्वपूर्ण असलेल्या क्लिष्ट गणितीय गणना करून विश्लेषकांना मदत करू शकते. शिवाय, ते आर्थिक विवरणे, नियामक कागदपत्रे आणि क्लायंट कम्युनिकेशन्सचे विविध भाषांमध्ये भाषांतर करू शकते, ज्यामुळे जागतिक क्लायंट संबंध सुधारतात.
सुरक्षितता आणि सुरक्षा सुनिश्चित करणे
Azure AI फाउंड्री वापरकर्त्यांना AI डेव्हलपमेंट लाइफसायकलमध्ये AI धोके मोजण्यासाठी, कमी करण्यासाठी आणि व्यवस्थापित करण्यासाठी संस्थांना मदत करण्यासाठी क्षमतांचा एक मजबूत संच प्रदान करते. हे पारंपारिक मशीन लर्निंग आणि जनरेटिव्ह AI ऍप्लिकेशन्स दोन्हीसाठी लागू आहे. AI फाउंड्रीमधील Azure AI मूल्यमापन डेव्हलपर्सना मॉडेल्स आणि ऍप्लिकेशन्सची गुणवत्ता आणि सुरक्षितता तपासण्यासाठी सक्षम करतात, ज्यामुळे सुधारणा धोरणांची माहिती मिळते.
फाय-4-मल्टीमॉडल आणि फाय-4-मिनी दोन्हीची अंतर्गत आणि बाह्य सुरक्षा तज्ञांनी कठोर सुरक्षा चाचणी केली आहे. या तज्ञांनी मायक्रोसॉफ्ट AI रेड टीम (AIRT) द्वारे तयार केलेल्या धोरणांचा वापर केला. या पद्धती, पूर्वीच्या फाय मॉडेल्सवर आधारित, जागतिक दृष्टिकोन आणि सर्व समर्थित भाषांच्या मूळ भाषिकांचा समावेश करतात. त्यामध्ये यासह अनेक क्षेत्रांचा समावेश आहे:
- सायबर सुरक्षा
- राष्ट्रीय सुरक्षा
- निष्पक्षता
- हिंसा
ही मूल्यमापने बहुभाषिक तपासणीद्वारे सध्याच्या ट्रेंडला संबोधित करतात. AIRT च्या ओपन-सोर्स पायথন रिस्क आयडेंटिफिकेशन टूलकिट (PyRIT) आणि मॅन्युअल तपासणीचा फायदा घेऊन, रेड टीमर्सनी सिंगल-टर्न आणि मल्टी-टर्न हल्ले केले. विकास कार्यसंघांपासून स्वतंत्रपणे काम करत, AIRT ने मॉडेल टीमसोबत सतत माहिती शेअर केली. या दृष्टिकोनाने नवीन AI सुरक्षा आणि सुरक्षितता लँडस्केपचे मूल्यांकन केले, ज्यामुळे उच्च-गुणवत्तेची आणि सुरक्षित क्षमता सुनिश्चित झाली.
फाय-4-मल्टीमॉडल आणि फाय-4-मिनीसाठी सर्वसमावेशक मॉडेल कार्ड्स, सोबतच्या तांत्रिक पेपरसह, या मॉडेल्सच्या शिफारस केलेल्या वापराची आणि मर्यादांची तपशीलवार रूपरेषा देतात. ही पारदर्शकता जबाबदार AI विकास आणि उपयोजनासाठी मायक्रोसॉफ्टची वचनबद्धता दर्शवते. ही मॉडेल्स AI विकासावर महत्त्वपूर्ण परिणाम घडवण्यास तयार आहेत.