मूनशॉट एआयचे म्यूऑन मूनलाइट

मोठ्या भाषिक मॉडेल प्रशिक्षणातील कार्यक्षमतेचा शोध

मोठ्या आणि अधिक सक्षम भाषिक मॉडेल्सच्या सततच्या शोधाने एक त्वरित गरज निर्माण केली आहे: कार्यक्षमता. या प्रचंड मॉडेल्सना प्रशिक्षित करण्यासाठी केवळ संगणकीय शक्तीची आवश्यकता नाही, तर अशा अत्याधुनिक तंत्रांची देखील आवश्यकता आहे जे प्रत्येक वॅट आणि प्रत्येक सेकंदातून जास्तीत जास्त कार्यप्रदर्शन काढू शकतील. ऑप्टिमायझेशन अल्गोरिदम, जे शिकण्याच्या प्रक्रियेला चालना देतात, ते अत्यंत महत्त्वपूर्ण आहेत. अब्जावधी किंवा ट्रिलियन पॅरामीटर्स असलेले मॉडेल किती लवकर आणि प्रभावीपणे चांगल्या कार्यक्षमतेच्या स्थितीत पोहोचू शकते, हे ते ठरवतात. AdamW सारखे ऑप्टिमायझर्स उद्योगात महत्त्वाचे ठरले असले, तरी त्यांची अति-ट्युनिंगची गरज आणि संगणकीय संसाधनांची प्रचंड मागणी यामुळे अधिक सुव्यवस्थित पर्यायांचा शोध सुरू झाला आहे. अंतिम ध्येय काय आहे? एक ऑप्टिमायझर जो मजबूत प्रशिक्षण स्थिरता प्रदान करतो आणि संगणकीय भार कमी करतो.

विद्यमान ऑप्टिमायझेशन तंत्रांच्या मर्यादा

प्रचंड भाषिक मॉडेल्सना प्रशिक्षित करण्याचे मुख्य आव्हान संगणकीय मागण्यांच्या प्रचंड प्रमाणात आहे. जसजसे मॉडेल्स वाढतात, तसतसे प्रत्येक पुनरावृत्तीसह अपडेट करणे आवश्यक असलेल्या पॅरामीटर्सची संख्या वाढते. अनेक विद्यमान ऑप्टिमायझर्स, लहान सेटिंग्जमध्ये प्रभावी असले तरी, या प्रचंड दबावाखाली অকার্যকর होऊ लागतात. ते कमी कार्यक्षम बनतात, सतत ट्वीकिंग आणि फाइन-ट्यूनिंगची आवश्यकता असते, ज्यामुळे प्रशिक्षणाचा कालावधी वाढतो. शिवाय, स्थिरतेच्या समस्या येऊ शकतात, ज्यामुळे मॉडेलची कार्यक्षमता कमी होते. एक प्रभावी समाधानाने कार्यक्षमता आणि स्थिरता दोन्ही सुनिश्चित करणे आवश्यक आहे, ज्यामुळे जास्त संगणकीय शक्ती किंवा सतत पॅरामीटर ऍडजस्टमेंटची आवश्यकता न पडता सुरळीत आणि विश्वासार्ह प्रशिक्षण मिळेल.

उदाहरणार्थ, मोठ्या प्रमाणावर वापरले जाणारे ॲडम (Adam) आणि ॲडमडब्ल्यू (AdamW) ऑप्टिमायझर्स मॉडेलची कार्यक्षमता सुधारण्यासाठी अनुकूली शिक्षण दर (adaptive learning rates) आणि वेट डिके (weight decay) वर अवलंबून असतात. या पद्धतींनी विविध उपयोजनांमध्ये त्यांचे महत्त्व सिद्ध केले आहे. तथापि, मॉडेल्सचा आकार वाढल्यावर त्यांची प्रभावीता कमी होते. या ऑप्टिमायझर्सशी संबंधित संगणकीय ओव्हरहेड नाटकीयरित्या वाढतो, ज्यामुळे ते खऱ्या अर्थाने मोठ्या प्रमाणावरील प्रशिक्षणासाठी অকার্যকর ठरतात. यामुळे एक नवीन संशोधन सुरू झाले आहे, जे पर्यायी ऑप्टिमायझर्स ओळखण्यावर आणि विकसित करण्यावर लक्ष केंद्रित करते. या नवीन दृष्टिकोनांचा उद्देश उत्कृष्ट कार्यप्रदर्शन आणि कार्यक्षमता प्रदान करणे आहे, ज्यामुळे हायपरपॅरामीटर ट्यूनिंगची गरज कमी होते आणि स्थिर तसेच स्केलेबल परिणाम मिळतात.

म्यूऑन (Muon): स्केलेबिलिटीसाठी डिझाइन केलेले एक नवीन ऑप्टिमायझर

मूनशॉट एआय (Moonshot AI) च्या संशोधकांनी, यूसीएलए (UCLA) च्या सहकार्याने, म्यूऑन (Muon) सादर केले आहे, जे विद्यमान पद्धतींच्या मर्यादांवर मात करण्यासाठी विशेषतः तयार केलेले ऑप्टिमायझर आहे. म्यूऑनने सुरुवातीला लहान-मॉडेल्समध्ये प्रभावी कार्यप्रदर्शन दर्शविले असले, तरी मोठ्या भाषिक मॉडेलमध्ये वापरताना त्याला अडचणी आल्या. या आव्हानांना सामोरे जाण्यासाठी, संशोधकांनी दोन महत्त्वपूर्ण तंत्रे लागू केली.

प्रथम, त्यांनी वेट डिके (weight decay) समाविष्ट केले, जे एक रेग्युलरायझेशन (regularization) तंत्र आहे जे ओव्हरफिटिंग (overfitting) टाळण्यास आणि प्रशिक्षणाची स्थिरता वाढविण्यास मदत करते. दुसरे म्हणजे, त्यांनी कन्सिस्टंट रूट मीन स्क्वेअर (consistent root mean square - RMS) अपडेट्स सादर केले. हे सुनिश्चित करते की, सर्व पॅरामीटर्सवर त्यांचे मूल्य कितीही असले तरी, बदल समान रीतीने लागू केले जातात. मोठ्या भाषिक मॉडेलच्या विस्तृत पॅरामीटर स्पेसमध्ये संतुलित शिक्षण राखण्यासाठी ही समानता महत्त्वाची आहे. या सुधारणांमुळे म्यूऑनला विस्तृत हायपरपॅरामीटर ट्यूनिंगची आवश्यकता न घेता कार्यक्षमतेने काम करता येते. हे “आउट-ऑफ-द-बॉक्स” असल्यामुळे मोठ्या प्रमाणावरील मॉडेल्सना प्रशिक्षण देण्यासाठी ते एक आकर्षक पर्याय बनते, ज्यामुळे सेटअप आणि कॉन्फिगरेशनचा ओव्हरहेड लक्षणीयरीत्या कमी होतो.

मूनलाइट (Moonlight): मिश्रण-तज्ञ मॉडेलमध्ये म्यूऑनची शक्ती वापरणे

म्यूऑनमध्ये केलेल्या प्रगतीवर आधारित, संशोधकांनी मूनलाइट (Moonlight) विकसित केले, जे एक मिश्रण-तज्ञ (Mixture-of-Experts - MoE) मॉडेल आहे. मूनलाइट दोन कॉन्फिगरेशनमध्ये उपलब्ध आहे: एक 3-अब्ज पॅरामीटर आवृत्ती आणि दुसरी 16-अब्ज पॅरामीटर आवृत्ती. दोन्ही मॉडेल्सना 5.7 ट्रिलियन टोकन्सच्या प्रचंड डेटासेटवर प्रशिक्षित केले गेले. मूनलाइट संगणकीय खर्च कमी करताना त्याचे कार्यप्रदर्शन ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी म्यूऑनचा वापर करते.

कार्यक्षमता अधिक वाढवण्यासाठी, म्यूऑनची वितरित आवृत्ती विकसित केली गेली, ज्यामध्ये ZeRO-1 शैली ऑप्टिमायझेशन কৌশল वापरली जाते. हा दृष्टिकोन ऑप्टिमायझर स्थिती अनेक उपकरणांमध्ये वितरित करून मेमरी कार्यक्षमता लक्षणीयरीत्या सुधारतो. हे कम्युनिकेशन ओव्हरहेड देखील कमी करते, जे मोठ्या प्रमाणावर वितरित प्रशिक्षणात एक महत्त्वपूर्ण घटक आहे. या सुधारणांमुळे एक अत्यंत स्थिर प्रशिक्षण प्रक्रिया तयार झाली. मूनलाइटने त्याच्या स्केलच्या पूर्वीच्या मॉडेल्सच्या तुलनेत लक्षणीयरीत्या कमी संगणकीय खर्चासह उत्कृष्ट कार्यप्रदर्शन प्राप्त केले.

कार्यप्रदर्शन बेंचमार्किंग: मूनलाइट स्पर्धेत उत्कृष्ट

कठोर कार्यप्रदर्शन मूल्यमापनांनी हे सिद्ध केले आहे की मूनलाइट सातत्याने तुलनात्मक स्केलच्या विद्यमान अत्याधुनिक मॉडेल्सपेक्षा चांगले कार्यप्रदर्शन करते. यामध्ये LLAMA3-3B आणि Qwen2.5-3B सारख्या सुप्रसिद्ध मॉडेल्सचा समावेश आहे. स्केलिंग लॉ प्रयोग, जे मॉडेल आकार, डेटा आणि कार्यप्रदर्शन यांच्यातील संबंधांचा शोध घेतात, त्यांनी म्यूऑनचा एक महत्त्वाचा फायदा उघड केला: ते ॲडमपेक्षा अंदाजे दुप्पट सॅम्पल-कार्यक्षम आहे. याचा अर्थ असा की, स्पर्धात्मक परिणाम प्राप्त करताना प्रशिक्षणासाठी आवश्यक असलेल्या फ्लोटिंग-पॉइंट ऑपरेशन्सची (FLOPs) संख्या लक्षणीयरीत्या कमी होते.

मूनलाइटचे सामर्थ्य विविध बेंचमार्क कार्यांमध्ये दिसून येते. MMLU (Massive Multitask Language Understanding) बेंचमार्कमध्ये, त्याने 70.0 चा प्रभावी स्कोअर मिळवला, जो LLAMA3-3B (54.75) आणि Qwen2.5-3B (65.6) पेक्षा लक्षणीयरीत्या जास्त आहे. MMLU-pro आणि BBH (Big-Bench Hard) सारख्या अधिक विशिष्ट बेंचमार्कमध्ये, मूनलाइटने अनुक्रमे 42.4 आणि 65.2 स्कोअर मिळवले, जे त्याची वर्धित क्षमता दर्शवतात. मॉडेलने TriviaQA मध्ये 66.3 स्कोअरसह मजबूत कार्यप्रदर्शन दर्शविले, जे प्रश्न-उत्तर बेंचमार्क आहे, आणि तुलनात्मक मॉडेल्सपेक्षा श्रेष्ठ ठरले.

कोड जनरेशन आणि गणितीय तर्क: बहुमुखी क्षमतांचे प्रदर्शन

मूनलाइटची क्षमता केवळ नैसर्गिक भाषा समजणे आणि प्रश्नोत्तरांपुरती मर्यादित नाही. ते कोड-संबंधित कार्यांमध्ये देखील उत्कृष्ट आहे. HumanEval मध्ये, जे कोड जनरेशन क्षमतांचे मूल्यांकन करण्यासाठी डिझाइन केलेले बेंचमार्क आहे, त्याने 48.1 स्कोअर मिळवला. MBPP (Mostly Basic Programming Problems) मध्ये, जे आणखी एक कोड-जनरेशन बेंचमार्क आहे, त्याने 63.8 स्कोअर मिळवला. हे परिणाम त्याची कार्यशील कोड तयार करण्याची क्षमता दर्शवतात, जे समान पॅरामीटर संख्या असलेल्या इतर मॉडेल्सपेक्षा श्रेष्ठ आहे.

गणितीय तर्काच्या क्षेत्रात, मूनलाइटने आपल्या उत्कृष्ट समस्या-সমাधान क्षमतांचे प्रदर्शन केले. त्याने GSM8K (Grade School Math 8K) मध्ये 77.4 स्कोअर मिळवला, जे ग्रेड-स्कूल स्तरावरील गणितीय शब्द समस्यांचे बेंचमार्क आहे. MATH मध्ये, जे प्रगत गणितीय समस्यांवर लक्ष केंद्रित करणारे अधिक आव्हानात्मक बेंचमार्क आहे, त्याने 45.3 स्कोअर मिळवला. हे परिणाम मूनलाइटची जटिल गणितीय तर्क कार्यांना सामोरे जाण्याची क्षमता दर्शवतात.

बहुभाषिक प्राविण्य: चीनी भाषेतील कार्यांमध्ये उत्कृष्ट

मूनलाइटची क्षमता केवळ इंग्रजीपुरती मर्यादित नाही. ते चीनी भाषेतील कार्यांमध्ये देखील मजबूत कार्यप्रदर्शन दर्शवते. C-Eval मध्ये, जे एक व्यापक चीनी मूल्यांकन संच आहे, त्याने 77.2 स्कोअर मिळवला. CMMLU मध्ये, जे आणखी एक चीनी बेंचमार्क आहे आणि बहु-कार्य भाषा आकलनावर लक्ष केंद्रित करते, त्याने 78.2 स्कोअर मिळवला. हे परिणाम मूनलाइटची बहुभाषिक प्रक्रियेतील प्रभावीता दर्शवतात, जे विविध भाषिक बारकावे हाताळण्याची त्याची क्षमता दर्शवतात. मॉडेलचे अशा विविध बेंचमार्क कार्यांमध्ये सातत्याने मजबूत कार्यप्रदर्शन त्याच्या मजबूत सामान्यीकरण क्षमतेचा पुरावा देतात. ते विविध कार्यांमध्ये जुळवून घेऊ शकते आणि उत्कृष्ट कामगिरी करू शकते, तसेच त्याच्या पूर्ववर्तींच्या तुलनेत लक्षणीयरीत्या कमी संगणकीय खर्च राखू शकते.

स्केलेबिलिटी आव्हानांना सामोरे जाणे आणि भविष्यातील संशोधनाला चालना देणे

म्यूऑनमध्ये समाविष्ट असलेल्या नवकल्पना मोठ्या भाषिक मॉडेल्सच्या प्रशिक्षणात असलेल्या गंभीर स्केलेबिलिटी आव्हानांना थेट संबोधित करतात. वेट डिके आणि कन्सिस्टंट RMS अपडेट्स समाविष्ट करून, संशोधकांनी स्थिरता आणि कार्यक्षमता दोन्हीमध्ये लक्षणीय सुधारणा केली आहे. यामुळे मूनलाइटला कार्यक्षमतेच्या सीमा वाढवता आल्या आहेत, तसेच प्रशिक्षणाचा खर्चही कमी झाला आहे. या प्रगतीमुळे म्यूऑनची ॲडम-आधारित ऑप्टिमायझर्सपेक्षा एक आकर्षक पर्याय म्हणून स्थिती मजबूत झाली आहे. हे ॲडम आणि त्याच्या प्रकारांशी संबंधित विस्तृत ट्यूनिंगची मागणी न करता उत्कृष्ट सॅम्पल कार्यक्षमता प्रदान करते.

शिवाय, म्यूऑन आणि मूनलाइट या दोन्हीचे ओपन-सोर्सिंग करणे हे संशोधन समुदायासाठी एक महत्त्वपूर्ण योगदान आहे. ही साधने विनामूल्य उपलब्ध करून, संशोधक मोठ्या प्रमाणावरील मॉडेल्ससाठी कार्यक्षम प्रशिक्षण पद्धतींचा पुढील शोध आणि विकासाला चालना देत आहेत. हा खुला दृष्टिकोन सहकार्याला प्रोत्साहन देतो आणि क्षेत्रातील प्रगतीला गती देतो, ज्यामुळे भविष्यात आणखी शक्तिशाली आणि सुलभ भाषिक मॉडेल्सचा मार्ग मोकळा होतो. म्यूऑनसारख्या ऑप्टिमायझर्सचे चालू असलेले परिष्करण केवळ मोठ्या मॉडेल्स तयार करण्याबद्दल नाही; तर ते अधिक हुशारीने तयार करणे, उपलब्ध संसाधनांचा जास्तीत जास्त वापर करणे आणि AI संशोधनाच्या अत्याधुनिकतेमध्ये प्रवेश सुलभ करणे याबद्दल आहे.