NVIDIA चे Llama Nemotron Ultra आणि Parakeet: जॉय कॉनवे यांच्यासोबत खास संवाद
जॉय कॉनवे यांच्यासोबत झालेल्या विस्तृत संभाषणात, NVIDIA ने ओपन-सोर्स लार्ज लँग्वेज मॉडेल (LLMs) आणि ऑटोमॅटिक स्पीच रेकग्निशन (ASR) मधील नवीनतम प्रगती उघड केली आहे. चर्चा Llama Nemotron Ultra आणि Parakeet या दोन महत्त्वाकांक्षी प्रकल्पांवर केंद्रित आहे, जे AI तंत्रज्ञानाच्या सीमांना पुढे ढकलण्यासाठी NVIDIA ची बांधिलकी दर्शवतात.
NVIDIA ची ओपन सोर्स स्ट्रॅटेजी (NVIDIA’s Open Source Strategy)
NVIDIA ओपन-सोर्स AI क्षेत्रात एक महत्त्वपूर्ण शक्ती म्हणून झपाट्याने उदयास येत आहे. Llama Nemotron Ultra आणि Parakeet TDT सारख्या प्रगत मॉडेल्सचे प्रकाशन, AI तंत्रज्ञानाचे लोकशाहीकरण (democratize) करण्याच्या आणि समुदायामध्ये नवोपक्रम वाढवण्याच्या धोरणात्मक चाली दर्शवते. ही अत्याधुनिक साधने उपलब्ध करून देऊन, NVIDIA चा उद्देश विविध उद्योगांमध्ये AI सोल्यूशन्सचे संशोधन, विकास आणि उपयोजन (deployment) गतिमान करणे आहे.
Llama Nemotron Ultra: कार्यक्षमतेची आणि कामगिरीची पुनर्व्याख्या (Redefining Efficiency and Performance)
Llama Nemotron Ultra, हे 253 अब्ज पॅरामीटर मॉडेल, NVIDIA च्या अभियांत्रिकी कौशल्याचा पुरावा आहे. Llama 405B आणि DeepSeek R1 सारख्या दुप्पट आकाराच्या मॉडेल्सच्या तुलनेत कार्यप्रदर्शन देण्याची क्षमता याला खास बनवते. हे उल्लेखनीय यश त्याला 8x H100 नोडवर तैनात करण्यास अनुमती देते, ज्यामुळे ते वापरकर्त्यांच्या विस्तृत श्रेणीसाठी प्रवेशयोग्य बनते.
सीक्रेट सॉस: एफएफएन फ्यूजन (The Secret Sauce: FFN Fusion)
Llama Nemotron Ultra ची प्रभावी कार्यक्षमता मोठ्या प्रमाणात FFN (Feed-Forward Network) फ्यूजन नावाच्या नाविन्यपूर्ण तंत्रामुळे आहे. NVIDIA च्या Puzzle न्यूरल आर्किटेक्चर शोधातून (neural architecture search) हे ऑप्टिमायझेशन धोरण (optimization strategy) शोधले गेले, जे अनावश्यक लक्ष स्तर (redundant attention layers) कमी करून मॉडेलच्या आर्किटेक्चरला सुव्यवस्थित करते.
FFN लेयर्सला एका क्रमाने संरेखित करून, हे तंत्र GPUs वर अधिक समांतर संगणनास (parallel computation) सक्षम करते. उर्वरित लेयर्सचे विलीनीकरण किंवा फ्यूजन कार्यक्षमतेत वाढ करते, विशेषत: Meta च्या Llama 3.1 - 405B वर आधारित मोठ्या मॉडेल्ससाठी ते फायदेशीर आहे. FFN फ्यूजनचे फायदे दुहेरी आहेत: हे लक्षणीयरीत्या थ्रूपुट (throughput) सुधारते, 3 ते 5 पट वेगाने वाढ करते आणि मॉडेलचा मेमरी फूटप्रिंट (memory footprint) कमी करते. कमी आकारामुळे मोठ्या KV (key-value) कॅशेचा वापर करणे शक्य होते, ज्यामुळे मॉडेलला मोठ्या कॉन्टेक्स्ट लेन्थ्स (context lengths) हाताळता येतात.
रिझनिंग ऑन डिमांड: गेम-चेंजिंग फीचर (Reasoning on Demand: A Game-Changing Feature)
Llama Nemotron Ultra च्या सर्वात अद्वितीय आणि मौल्यवान वैशिष्ट्यांपैकी एक म्हणजे त्याची “रिझनिंग ऑन/ऑफ” क्षमता. हे मॉडेलच्या रिझनिंग प्रक्रियेवर अभूतपूर्व नियंत्रण ठेवण्यास अनुमती देते, जे उत्पादन उपयोजनांसाठी (production deployments) आणि खर्च ऑप्टिमायझेशनसाठी महत्त्वपूर्ण फायदे देते.
सिस्टम प्रॉम्प्टद्वारे (system prompt) रिझनिंग चालू आणि बंद करण्याची क्षमता उद्योगांना अचूकता, लेटन्सी (latency) आणि खर्चात संतुलन राखण्याची लवचिकता देते. रिझनिंग, जरी गुंतागुंतीच्या समस्या सोडवण्यासाठी महत्त्वपूर्ण असले तरी, अधिक टोकन (tokens) तयार करते, ज्यामुळे जास्त लेटन्सी आणि खर्च येतो. स्पष्ट नियंत्रण प्रदान करून, NVIDIA वापरकर्त्यांना रिझनिंग कधी वापरायचे याबद्दल माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यास सक्षम करते, ज्यामुळे कार्यप्रदर्शन आणि संसाधनांचा वापर ऑप्टिमाइझ होतो.
हे वैशिष्ट्य अंमलात आणण्यासाठी, NVIDIA ने पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग (supervised fine-tuning) टप्प्यात मॉडेलला नेमके कधी रिझन (reason) करायचे आणि कधी नाही हे स्पष्टपणे शिकवले. यात दोन भिन्न उत्तरांसह (detailed reasoning) समान प्रश्न सादर करणे समाविष्ट होते: एक तपशीलवार रिझनिंगसह आणि दुसरे त्याशिवाय. याचा अर्थ या विशिष्ट उद्देशासाठी डेटासेट दुप्पट करणे. याचा परिणाम एकच मॉडेलमध्ये होतो जिथे वापरकर्ते प्रॉम्प्टमध्ये (prompt) फक्त “use detailed thinking on” किंवा “use detailed thinking off” समाविष्ट करून रिझनिंग प्रक्रियेवर नियंत्रण ठेवू शकतात.
पॅराकीट TDT सह स्पीच रेकग्निशनमध्ये क्रांती (Revolutionizing Speech Recognition with Parakeet TDT)
NVIDIA चे अत्याधुनिक ASR मॉडेल पॅराकीट TDT ने स्पीच रेकग्निशनमधील (speech recognition) गती आणि अचूकतेसाठी बेंचमार्क (benchmarks) नव्याने परिभाषित केले आहेत. हे फक्त एका सेकंदात एका तासाचे ऑडिओ (audio) लिप्यंतरण (transcribe) करू शकते, तेही 6% च्या उल्लेखनीय शब्द त्रुटी दरासह - इतर ओपन-सोर्स पर्यायांपेक्षा 50 पट वेगवान.
आर्किटेक्चरल इनोव्हेशन्स: पॅराकीटच्या कार्यक्षमतेचे “कसे” (Architectural Innovations: The “How” of Parakeet’s Performance)
पॅराकीट TDT ची प्रभावी कामगिरी आर्किटेक्चरल निवडी (architectural choices) आणि विशिष्ट ऑप्टिमायझेशनच्या (specific optimizations) संयोजनाचा परिणाम आहे. हे फास्ट कन्फॉर्मर आर्किटेक्चरवर (Fast Conformer architecture) आधारित आहे, जे डेप्थ-वाइज सेपरेबल कन्व्होल्यूशन डाउनसॅम्पलिंग (depth-wise separable convolutional downsampling) आणि लिमिटेड कॉन्टेक्स्ट अटेंशन (limited context attention) सारख्या तंत्रांनी वर्धित केले आहे.
इनपुट टप्प्यावर डेप्थ-वाइज सेपरेबल कन्व्होल्यूशन डाउनसॅम्पलिंग प्रक्रिया (processing) करण्यासाठी लागणारा computational खर्च आणि मेमरी आवश्यकता लक्षणीयरीत्या कमी करते. लिमिटेड कॉन्टेक्स्ट अटेंशन, ऑडिओच्या लहान, overlapping भागांवर लक्ष केंद्रित करून, प्रक्रिया गतिमान करताना अचूकता राखते. एन्कोडर बाजूला, स्लाइडिंग विंडो अटेंशन (sliding window attention) तंत्र मॉडेलला लांब ऑडिओ फाइल्स (long audio files) लहान सेगमेंटमध्ये विभाजित न करता प्रक्रिया करण्यास अनुमती देते, जे लांब-फॉर्म ऑडिओ (long-form audio) हाताळण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे.
टोकन ड्यूरेशन ट्रांसड्यूसर (TDT): गतीची गुरुकिल्ली (Token Duration Transducer (TDT): The Key to Speed)
कन्फॉर्मर आर्किटेक्चरच्या पलीकडे, पॅराकीट TDT मध्ये टोकन आणि ड्यूरेशन ट्रांसड्यूसर (Token and Duration Transducer - TDT) समाविष्ट आहे. पारंपारिक रिकरंट न्यूरल नेटवर्क (Recurrent Neural Network - RNN) ट्रांसड्यूसर तंत्रज्ञान (transducer technology) ऑडिओ फ्रेम-बाय-फ्रेम (frame by frame) प्रोसेस करते. TDT मॉडेलला टोकन आणि त्या टोकनचा अपेक्षित कालावधी (expected duration) दोन्हीचा अंदाज लावण्यास सक्षम करते, ज्यामुळे ते अनावश्यक फ्रेम्स (redundant frames) वगळू शकते आणि लिप्यंतरण प्रक्रियेस लक्षणीयरीत्या गती देऊ शकते.
हे TDT नवोपक्रम (innovation) एकट्यानेच सुमारे 1.5 ते 2 पट गती वाढवतो. याव्यतिरिक्त, लेबल लूपिंग अल्गोरिदम (label looping algorithm) बॅच इन्फरन्सदरम्यान (batch inference) वेगवेगळ्या नमुन्यांसाठी टोकनच्या स्वतंत्र प्रगतीस अनुमती देतो, ज्यामुळे डीकोडिंग प्रक्रियेस (decoding process) आणखी गती मिळते. डीकोडर बाजूकडील (decoder side) काही computations CUDA ग्राफमध्ये हलवण्याने आणखी 3 पट वेग वाढतो. हे नवोपक्रम पॅराकीट TDT ला कनेक्शनिस्ट टेम्पोरल क्लासिफिकेशन (Connectionist Temporal Classification - CTC) डीकोडर्सच्या (decoders) तुलनेत गती प्राप्त करण्यास सक्षम करतात, जे त्यांच्या गतीसाठी ओळखले जातात, तर उच्च अचूकता देखील राखतात.
ओपन डेटासह AI चे लोकशाहीकरण (Democratizing AI with Open Data)
NVIDIA ची ओपन-सोर्स समुदायासाठीची बांधिलकी केवळ मॉडेल रिलीझपर्यंत (model releases) मर्यादित नसून भाषा आणि स्पीच (speech) या दोन्हींसाठी मोठ्या प्रमाणात, उच्च-गुणवत्तेचे डेटासेट (datasets) सामायिक करणे देखील आहे. कंपनीचा डेटा क्युरेशनचा दृष्टिकोन (data curation approach) पारदर्शकता आणि खुल्या असण्यावर भर देतो, ज्यामध्ये डेटा, तंत्र आणि साधनांबद्दल शक्य तितके जास्त सामायिक करण्याचे ध्येय आहे, जेणेकरून समुदायाला ते समजू शकतील आणि वापरू शकतील.
Llama Nemotron Ultra साठी डेटा क्युरेशन (Data Curation for Llama Nemotron Ultra)
Llama Nemotron Ultra साठी डेटा क्युरेशनचे प्राथमिक ध्येय गणित (math) आणि कोडिंग (coding) सारख्या रिझनिंग कार्यांमध्ये तसेच টুল (tool) कॉलिंग, इंस्ट्रक्शन फॉलोइंग (instruction following) आणि चॅट (chat) सारख्या नॉन-रिझनिंग कार्यांमध्ये अचूकता सुधारणे हे होते.
या क्षेत्रांमधील कार्यप्रदर्शन वाढवण्यासाठी विशिष्ट डेटासेट क्युरेट (curate) करण्याची रणनीती यात समाविष्ट होती. पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग (supervised fine-tuning) प्रक्रियेमध्ये, NVIDIA ने “रिझनिंग ऑन” आणि “रिझनिंग ऑफ” परिस्थितींमध्ये फरक केला. समुदायातील उच्च-गुणवत्तेचे मॉडेल्स विशिष्ट क्षेत्रांतील “तज्ञ” म्हणून वापरले गेले. उदाहरणार्थ, डीपसीक आर-1 (DeepSeek R-1) चा मोठ्या प्रमाणावर रिझनिंग-intensive गणित आणि कोडिंग कार्यांसाठी उपयोग केला गेला, तर Llama आणि Qwen सारख्या मॉडेल्सचा उपयोग मूलभूत गणित, कोडिंग, चॅट आणि টুল (tool) कॉलिंगसारख्या नॉन-रिझनिंग कार्यांसाठी केला गेला. सुमारे 30 दशलक्ष प्रश्न-उत्तर जोड्या असलेला हा क्युरेटेड डेटासेट (curated dataset) Hugging Face वर सार्वजनिकपणे उपलब्ध करून देण्यात आला आहे.
डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करणे: मल्टी-लेयर्ड दृष्टिकोन (Ensuring Data Quality: A Multi-Layered Approach)
डेटाचा महत्त्वपूर्ण भाग इतर मॉडेल्स वापरून तयार केला गेला असल्याने, NVIDIA ने कठोर मल्टी-लेयर्ड गुणवत्ता हमी प्रक्रिया (multi-layered quality assurance process) लागू केली. यात खालील गोष्टींचा समावेश होता:
- प्रत्येक तज्ञ मॉडेल वापरून समान प्रॉम्प्टसाठी (prompt) अनेक उमेदवार प्रतिसाद (candidate responses) तयार करणे.
- अचूकता, सुसंगतता (coherence) आणि प्रॉम्प्टचे पालन यावर आधारित या उमेदवारांचे मूल्यांकन करण्यासाठी “κριτικી (critic)” मॉडेलचा एक वेगळा संच वापरणे.
- स्कोअरिंग यंत्रणा (scoring mechanism) लागू करणे, जिथे प्रत्येक व्युत्पन्न प्रश्न-उत्तर जोडीला κριτικી (critic) मॉडेलच्या मूल्यांकनावर आधारित गुणवत्ता स्कोअर (quality score) प्राप्त झाला, ज्यामध्ये स्वीकृतीसाठी उच्च थ्रेशोल्ड (threshold) सेट केला गेला.
- मानवी पुनरावलोकनाचा (human review) विविध टप्प्यांवर समावेश करणे, डेटा वैज्ञानिक आणि अभियंते व्युत्पन्न डेटाच्या नमुन्यांचे व्यक्तिचलितपणे निरीक्षण करून कोणतीही पद्धतशीर त्रুটি, bias किंवा भ्रमाची उदाहरणे (instances of hallucination) ओळखतात.
- प्रत्येक डोमेनमध्ये विस्तृत श्रेणीतील उदाहरणे सुनिश्चित करण्यासाठी व्युत्पन्न डेटाच्या विविधतेवर लक्ष केंद्रित करणे.
- या क्युरेटेड डेटावर Llama Nemotron Ultra ला प्रशिक्षित केल्यानंतर बेंचमार्क डेटासेटच्या (benchmark datasets) विरुद्ध आणि वास्तविक-जगातल्या वापराच्या घटनांमध्ये व्यापक मूल्यांकन करणे.
पॅराकीट TDT साठी स्पीच डेटासेट ओपन-सोर्स करणे (Open-Sourcing a Speech Dataset for Parakeet TDT)
NVIDIA सुमारे 100,000 तासांचा एक महत्त्वपूर्ण स्पीच डेटासेट (speech dataset) ओपन-सोर्स करण्याची योजना आखत आहे, जो वास्तविक-जगातली विविधता दर्शवण्यासाठी काटेकोरपणे क्युरेट (curate) केला आहे. या डेटासेटमध्ये ध्वनी पातळी (sound levels), सिग्नल-टू-नोइज रेशो (signal-to-noise ratios), पार्श्वभूमीतील आवाजाचे प्रकार (background noise types) आणि कॉल सेंटर्ससाठी (call centers) संबंधित असलेल्या टेलिफोन ऑडिओ स्वरूपांमधील (telephone audio formats) बदलांचा समावेश असेल. समुदायाला उच्च-गुणवत्तेचा, विविध डेटा प्रदान करणे, जेणेकरून मॉडेल्स वास्तविक-जगातल्या विस्तृत परिस्थितीत चांगले प्रदर्शन करू शकतील, हे यामागचे उद्दिष्ट आहे.
भविष्यातील दिशा: लहान मॉडेल्स, बहुभाषिक सपोर्ट आणि रिअल-टाइम स्ट्रीमिंग (Future Directions: Smaller Models, Multilingual Support, and Real-Time Streaming)
NVIDIA च्या भविष्यातील दृष्टीमध्ये बहुभाषिक सपोर्टमधील (multilingual support) पुढील प्रगती, लहान एज-ऑप्टिमाइज्ड मॉडेल्स (edge-optimized models) आणि स्पीच रेकग्निशनसाठी रिअल-टाइम स्ट्रीमिंगमधील (real-time streaming) सुधारणा यांचा समावेश आहे.
बहुभाषिक क्षमता (Multilingual Capabilities)
मोठ्या उद्योगांसाठी अनेक भाषांना सपोर्ट करणे महत्त्वाचे आहे. NVIDIA चा उद्देश काही प्रमुख भाषांवर लक्ष केंद्रित करणे आणि त्या भाषांमध्ये रिझनिंग, টুল (tool) कॉलिंग आणि चॅटसाठी जागतिक स्तरावरील अचूकता सुनिश्चित करणे आहे. भविष्यात विस्ताराचे हे मोठे क्षेत्र असण्याची शक्यता आहे.
एज-ऑप्टिमाइज्ड मॉडेल्स (Edge-Optimized Models)
NVIDIA 50 दशलक्ष पॅरामीटर्सपर्यंत खाली असलेल्या मॉडेल्सचा विचार करत आहे, जेणेकरून edge वर वापराच्या घटनांना संबोधित करता येईल, जिथे लहान फूटप्रिंट आवश्यक आहे, जसे की गोंगाटयुक्त वातावरणातील रोबोट्ससाठी रिअल-टाइम ऑडिओ प्रोसेसिंग (real-time audio processing) सक्षम करणे.
पॅराकीट TDT साठी रिअल-टाइम स्ट्रीमिंग (Real-Time Streaming for Parakeet TDT)
तांत्रिकदृष्ट्या, NVIDIA TDT साठी स्ट्रीमिंग क्षमतांवर काम करण्याची योजना आखत आहे, जेणेकरून रिअल-टाइम, लाईव्ह लिप्यंतरण (live transcription) सक्षम करता येईल.
प्रोडक्शन-रेडी AI: वास्तविक-जगातल्या उपयोजनासाठी डिझाइन (Production-Ready AI: Designing for Real-World Deployment)
Llama Nemotron Ultra आणि Parakeet TDT दोन्ही वास्तविक-जगातल्या उपयोजनातील आव्हाने लक्षात घेऊन डिझाइन केले आहेत, जे अचूकता, कार्यक्षमता आणि खर्च-प्रभावीतेवर (cost-effectiveness) लक्ष केंद्रित करतात.
स्केलेबिलिटी आणि खर्च कार्यक्षमतेसाठी रिझनिंग ऑन/ऑफ (Reasoning On/Off for Scalability and Cost Efficiency)
अतिरीक्त रिझनिंगमुळे उत्पादन वातावरणात स्केलेबिलिटी समस्या (scalability issues) आणि वाढलेली लेटन्सी (latency) येऊ शकते. Llama Nemotron Ultra मध्ये सादर केलेले रिझनिंग ऑन/ऑफ वैशिष्ट्य (feature) प्रति-क्वेरी आधारावर (per-query basis) रिझनिंग नियंत्रित करण्याची लवचिकता प्रदान करते, जे अनेक उत्पादन वापराच्या घटनांना सक्षम करते.
अचूकता आणि कार्यक्षमतेत संतुलन (Balancing Accuracy and Efficiency)
अचूकता आणि कार्यक्षमतेत संतुलन राखणे हे एक सतत आव्हान आहे. NVIDIA च्या दृष्टिकोणामध्ये प्रशिक्षणादरम्यान (training) प्रत्येक कौशल्यासाठी (skill) epochs च्या संख्येकडे लक्षपूर्वक विचार करणे आणि अचूकता सतत मोजणे समाविष्ट आहे. सर्व प्रमुख क्षेत्रांमध्ये कार्यप्रदर्शन सुधारणे हे ध्येय आहे.
ओपन-सोर्स इकोसिस्टममध्ये NVIDIA च्या मॉडेल्सची भूमिका (The Role of NVIDIA’s Models in the Open-Source Ecosystem)
NVIDIA Llama Nemotron Ultra आणि Parakeet TDT ची भूमिका व्यापक ओपन-सोर्स आणि LLM इकोसिस्टममध्ये (LLM ecosystem) विद्यमान पायांवर (existing foundations) आधारित आणि महत्त्वपूर्ण मूल्य वाढवण्यासाठी विशिष्ट क्षेत्रांवर लक्ष केंद्रित करणे म्हणून पाहते. कंपनी विशिष्ट क्षेत्रे शोधणे सुरू ठेवण्याचे उद्दिष्ट ठेवते जिथे ते योगदान देऊ शकतील, तर इतर उद्योगांसाठी योग्य उत्कृष्ट सामान्य-उद्देशीय मॉडेल (general-purpose model) तयार करणे सुरू ठेवतात.
मुख्य निष्कर्ष: ओपन सोर्स, वेगवान, उच्च-थ्रूपुट, खर्च-कार्यक्षम (Key Takeaways: Open Source, Fast, High-Throughput, Cost-Efficient)
NVIDIA च्या Llama Nemotron Ultra आणि Parakeet TDT वरील कार्याचे मुख्य निष्कर्ष म्हणजे प्रत्येक गोष्ट ओपन-सोर्स (open-sourcing) करण्यासाठी बांधिल असणे, अत्याधुनिक अचूकता प्राप्त करणे, लेटन्सी (latency) आणि थ्रूपुटच्या दृष्टीने कार्यक्षम GPU वापरासाठी फूटप्रिंट्स ऑप्टिमाइझ (footprints optimize) करणे आणि समुदायास सक्षम करणे.
सर्व मॉडेल्स आणि डेटासेट Hugging Face वर उपलब्ध आहेत. ते चालवण्यासाठी लागणारा सॉफ्टवेअर स्टॅक (software stack) NVIDIA कडून येतो आणि NGC वर उपलब्ध आहे, जे त्याचे कंटेंट रिपॉझिटरी (content repository) आहे. बरेच अंतर्निहित सॉफ्टवेअर (underlying software) देखील ओपन-सोर्स (open-source) आहे आणि ते GitHub वर आढळू शकते. Nemo फ्रेमवर्क (framework) या बहुतेक सॉफ्टवेअर स्टॅकसाठी (software stack) केंद्रीय केंद्र आहे.