लहान भाषा मॉडेल्सचा उदय: AI मध्ये बदल

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial intelligence), विशेषतः भाषेसंबंधी शाखा, अलिकडच्या वर्षांत मोठ्या भाषा मॉडेल्सच्या (Large Language Models - LLMs) प्रचंड व्याप्ती आणि सामर्थ्याने प्रभावित झाली आहे. डेटाच्या विशाल समुद्रावर प्रशिक्षित केलेल्या या महाकाय मॉडेल्सनी लक्षणीय क्षमता दर्शविल्या, ज्यामुळे लोकांची कल्पनाशक्ती आणि गुंतवणुकीचे डॉलर्स आकर्षित झाले. तरीही, मोठ्या मॉडेल्सची घोषणा करणाऱ्या मथळ्यांखाली, एक शांत परंतु संभाव्यतः अधिक परिवर्तनकारी क्रांती घडत आहे: लहान भाषा मॉडेल्सचा (Small Language Models - SLMs) उदय. या कमी संसाधने वापरणाऱ्या, अधिक केंद्रित AI प्रणाली वेगाने एक महत्त्वपूर्ण स्थान निर्माण करत आहेत, अशा वातावरणात अत्याधुनिक AI क्षमता आणण्याचे वचन देत आहेत जिथे त्यांचे मोठे भाऊ कार्यक्षमतेने किंवा आर्थिकदृष्ट्या कार्य करू शकत नाहीत.

SLMs मधील वाढती आवड केवळ शैक्षणिक नाही; ती ठोस बाजारपेठेतील गतीमध्ये रूपांतरित होत आहे. उद्योग विश्लेषकांना SLM क्षेत्रासाठी नाट्यमय वाढीचा अंदाज आहे, 2025 मध्ये अंदाजे $0.93 अब्ज डॉलर्सच्या बाजार आकारापासून 2032 पर्यंत $5.45 अब्ज डॉलर्सपर्यंत विस्ताराचा अंदाज आहे. हा मार्ग अंदाज कालावधीत अंदाजे 28.7% च्या चक्रवाढ वार्षिक वाढ दराचे (CAGR) प्रतिनिधित्व करतो. अशी स्फोटक वाढ शून्यात होत नाही; ती शक्तिशाली तांत्रिक आणि बाजारपेठेतील शक्तींच्या संगमामुळे चालविली जाते.

या चालकांमध्ये प्रमुख म्हणजे Edge AI आणि ऑन-डिव्हाइस बुद्धिमत्ता (on-device intelligence) ची अविरत मागणी. विविध क्षेत्रांमधील व्यवसाय वाढत्या प्रमाणात AI उपायांचा शोध घेत आहेत जे स्मार्टफोन, सेन्सर्स, औद्योगिक उपकरणे आणि इतर एम्बेडेड सिस्टीमवर थेट कार्य करू शकतील, ज्यात सतत क्लाउड कनेक्टिव्हिटीशी संबंधित विलंब, खर्च किंवा गोपनीयतेची चिंता नसेल. स्थानिक पातळीवर AI चालवल्याने स्वायत्त वाहन प्रणालींपासून ते परस्परसंवादी मोबाइल सहाय्यक आणि स्मार्ट फॅक्टरी ऑटोमेशनपर्यंतच्या अनुप्रयोगांसाठी महत्त्वपूर्ण असलेल्या रिअल-टाइम प्रतिसादाची क्षमता मिळते. LLMs च्या तुलनेत लक्षणीयरीत्या लहान संगणकीय पदचिन्हांमुळे (computational footprint) SLMs या संसाधन-मर्यादित वातावरणासाठी आदर्श आहेत.

त्याच वेळी, मॉडेल कॉम्प्रेशन तंत्रांमधील (model compression techniques) महत्त्वपूर्ण प्रगतीने शक्तिशाली प्रवेगक म्हणून काम केले आहे. क्वांटायझेशन (quantization - मॉडेलमध्ये वापरल्या जाणार्‍या संख्यांची अचूकता कमी करणे) आणि प्रूनिंग (pruning - न्यूरल नेटवर्कमधील कमी महत्त्वाचे कनेक्शन काढून टाकणे) यांसारख्या नवकल्पनांमुळे विकासकांना मॉडेलचा आकार कमी करता येतो आणि प्रक्रिया गती नाटकीयरित्या वाढवता येते. महत्त्वाचे म्हणजे, ही तंत्रे मॉडेलच्या कार्यक्षमतेवर आणि अचूकतेवर होणारा परिणाम कमी करताना अधिक कार्यक्षमता प्राप्त करण्यासाठी विकसित होत आहेत. हा दुहेरी फायदा—लहान आकार आणि टिकवून ठेवलेली क्षमता—SLMs ला वाढत्या कार्यांसाठी LLMs चे व्यवहार्य पर्याय बनवत आहे.

शिवाय, उद्योग SLMs ला त्यांच्या मुख्य कार्यांमध्ये एकत्रित करण्याचे व्यावहारिक मूल्य ओळखत आहेत. IT ऑटोमेशन (IT automation), जिथे SLMs लॉगचे विश्लेषण करू शकतात आणि सिस्टम अयशस्वी होण्याचा अंदाज लावू शकतात, ते सायबर सुरक्षा (cybersecurity), जिथे ते नेटवर्क ट्रॅफिकमधील विसंगती शोधू शकतात, आणि उत्पादकता वाढविण्यासाठी आणि निर्णय प्रक्रिया सुधारण्यासाठी उद्देश असलेल्या विविध व्यवसाय अनुप्रयोगांपर्यंत (business applications), संभाव्य परिणाम प्रचंड आहे. SLMs खर्च, गोपनीयता किंवा जवळजवळ तात्काळ प्रक्रियेची आवश्यकता असलेल्या परिस्थितीत AI अधिक व्यापकपणे तैनात करण्याचा मार्ग देतात. एज कंप्युटिंगच्या गरजा, कॉम्प्रेशनद्वारे कार्यक्षमतेतील वाढ आणि स्पष्ट एंटरप्राइझ वापर प्रकरणे यांचा हा संगम SLMs ला केवळ LLMs च्या लहान आवृत्त्या म्हणून नव्हे, तर महत्त्वपूर्ण प्रभावासाठी सज्ज असलेल्या AI ची एक वेगळी आणि महत्त्वाची श्रेणी म्हणून स्थान देतो.

धोरणात्मक विभाजन: इकोसिस्टम नियंत्रण विरुद्ध विशिष्ट विशेषज्ञता (Ecosystem Control vs. Niche Specialization)

SLM लँडस्केप आकार घेत असताना, वर्चस्वासाठी स्पर्धा करणाऱ्या प्रमुख खेळाडूंमध्ये वेगळे धोरणात्मक दृष्टिकोन उदयास येत आहेत. स्पर्धात्मक गतिशीलता मोठ्या प्रमाणावर दोन प्राथमिक तत्त्वज्ञानांभोवती एकत्रित होत आहे, प्रत्येक भिन्न व्यवसाय मॉडेल आणि AI मूल्य कसे मिळवले जाईल याबद्दल दीर्घकालीन दृष्टीकोन दर्शवते.

एक प्रमुख मार्ग म्हणजे मालकी इकोसिस्टम नियंत्रण धोरण (proprietary ecosystem control strategy). हा दृष्टिकोन अनेक तंत्रज्ञान दिग्गज आणि चांगल्या प्रकारे निधी असलेल्या AI लॅबद्वारे पसंत केला जातो ज्यांचा उद्देश त्यांच्या SLM ऑफरिंगभोवती बंदिस्त बाग (walled gardens) तयार करणे आहे. OpenAI, त्याच्या GPT वंशातून घेतलेल्या प्रकारांसह (जसे की अपेक्षित GPT-4 mini family), Google त्याच्या Gemma मॉडेल्ससह, Anthropic त्याच्या Claude Haiku चे समर्थन करत आहे, आणि Cohere Command R+ चा प्रचार करत आहे, ही प्रमुख उदाहरणे आहेत. त्यांच्या धोरणामध्ये सामान्यतः SLMs चे व्यापक प्लॅटफॉर्मचे अविभाज्य घटक म्हणून व्यापारीकरण करणे समाविष्ट असते, जे अनेकदा सदस्यता-आधारित Application Programming Interfaces (APIs), एकात्मिक क्लाउड सेवा (जसे की Azure AI किंवा Google Cloud AI), किंवा एंटरप्राइझ परवाना करारांद्वारे वितरित केले जातात.

या धोरणाचे आकर्षण घट्ट एकत्रीकरण, सातत्यपूर्ण कार्यप्रदर्शन, वर्धित सुरक्षा आणि स्थापित एंटरप्राइझ वर्कफ्लोमध्ये सरलीकृत उपयोजनाच्या संभाव्यतेमध्ये आहे. इकोसिस्टम नियंत्रित करून, हे प्रदाते विश्वासार्हता आणि समर्थनाबद्दल हमी देऊ शकतात, ज्यामुळे त्यांचे SLMs मजबूत AI-चालित ऑटोमेशन, सॉफ्टवेअर सूट्समध्ये एम्बेड केलेले अत्याधुनिक ‘copilot’ सहाय्यक आणि विश्वासार्ह निर्णय-समर्थन साधने शोधणाऱ्या व्यवसायांसाठी आकर्षक बनतात. हे मॉडेल सेवा वितरण आणि प्लॅटफॉर्म लॉक-इनद्वारे मूल्य मिळवण्यास प्राधान्य देते, प्रदात्यांच्या विद्यमान पायाभूत सुविधा आणि बाजारपेठेतील पोहोचचा फायदा घेते. हे अखंड एकत्रीकरण आणि व्यवस्थापित AI सेवांना प्राधान्य देणाऱ्या संस्थांसाठी प्रभावीपणे पूर्तता करते.

इकोसिस्टम प्लेच्या अगदी विरुद्ध विशेष डोमेन-विशिष्ट मॉडेल धोरण (specialized domain-specific model strategy) आहे. हा दृष्टिकोन विशिष्ट उद्योगांच्या अद्वितीय मागण्या, शब्दसंग्रह आणि नियामक मर्यादांसाठी काळजीपूर्वक तयार केलेल्या आणि फाइन-ट्यून केलेल्या SLMs विकसित करण्यावर केंद्रित आहे. व्यापक लागूतेचे उद्दिष्ट ठेवण्याऐवजी, हे मॉडेल्स वित्त, आरोग्यसेवा, कायदेशीर सेवा किंवा सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंटसारख्या विशेष तांत्रिक क्षेत्रांसारख्या उभ्या (verticals) मध्ये उच्च कार्यक्षमतेसाठी तयार केले जातात.

या क्षेत्रातील पायनियर्समध्ये Hugging Face सारखे प्लॅटफॉर्म समाविष्ट आहेत, जे Zephyr 7B सारखे मॉडेल होस्ट करतात जे कोडिंग कार्यांसाठी स्पष्टपणे ऑप्टिमाइझ केलेले आहेत, आणि IBM सारखे स्थापित एंटरप्राइझ खेळाडू, ज्यांच्या Granite मॉडेल कुटुंबाची रचना एंटरप्राइझ AI गरजा, डेटा गव्हर्नन्स आणि अनुपालनासह, त्यांच्या केंद्रस्थानी ठेवून केली आहे. येथील धोरणात्मक फायदा रुंदीऐवजी खोलीत आहे. उद्योग-विशिष्ट डेटासेटवर मॉडेल्सना प्रशिक्षित करून आणि विशिष्ट कार्यांसाठी (उदा. आर्थिक शब्दजाल समजून घेणे, वैद्यकीय नोट्सचा अर्थ लावणे, कायदेशीर कलमे तयार करणे) ऑप्टिमाइझ करून, हे SLMs त्यांच्या नियुक्त डोमेनमध्ये उत्कृष्ट अचूकता आणि संदर्भित प्रासंगिकता प्राप्त करू शकतात. हे धोरण नियमन केलेल्या किंवा ज्ञान-केंद्रित क्षेत्रांमधील संस्थांमध्ये जोरदारपणे प्रतिध्वनित होते जेथे सामान्य मॉडेल्स कमी पडू शकतात, ज्यामुळे त्यांना विशेष, मिशन-क्रिटिकल वापर प्रकरणांसाठी अत्यंत अचूक, संदर्भ-जागरूक AI उपाय तैनात करता येतात. हे व्यापक-आधारित मॉडेल्स दुर्लक्षित करू शकतील अशा विशिष्ट वेदना बिंदूंना आणि अनुपालन आवश्यकतांना संबोधित करून अवलंबनाला प्रोत्साहन देते.

हे दोन प्रबळ धोरणे संपूर्ण बाजारपेठेसाठी परस्पर अनन्य असणे आवश्यक नाही, परंतु ते स्पर्धेला आकार देणारे प्राथमिक तणाव दर्शवतात. इकोसिस्टम खेळाडू स्केल, एकत्रीकरण आणि प्लॅटफॉर्म सामर्थ्यावर पैज लावतात, तर विशेषज्ञ खोली, अचूकता आणि उद्योग कौशल्यावर लक्ष केंद्रित करतात. SLM बाजाराच्या उत्क्रांतीमध्ये या दृष्टिकोनांमधील परस्परसंवाद आणि स्पर्धा समाविष्ट होण्याची शक्यता आहे, ज्यामुळे तंत्रज्ञान परिपक्व झाल्यावर हायब्रिड मॉडेल्स किंवा पुढील धोरणात्मक विविधीकरण होऊ शकते.

दिग्गज रिंगणात: प्रस्थापितांची रणनीती (Titans Enter the Fray: The Incumbents’ Playbook)

लहान भाषा मॉडेल्सद्वारे सादर केलेले संभाव्य व्यत्यय आणि संधी तंत्रज्ञान जगातील प्रस्थापित दिग्गजांच्या लक्षात आले नाही असे नाही. त्यांचे प्रचंड संसाधने, विद्यमान ग्राहक संबंध आणि विस्तृत पायाभूत सुविधांचा फायदा घेऊन, हे प्रस्थापित या वाढत्या क्षेत्रात आघाडीचे स्थान सुरक्षित करण्यासाठी धोरणात्मकदृष्ट्या हालचाल करत आहेत.

Microsoft

Microsoft, एंटरप्राइझ सॉफ्टवेअर आणि क्लाउड कंप्युटिंगमधील एक चिरस्थायी शक्तीस्थान, आक्रमकपणे SLMs ला त्याच्या तांत्रिक रचनेत विणत आहे. मालकी इकोसिस्टम नियंत्रण धोरण (proprietary ecosystem control strategy) स्वीकारून, रेडमंड जायंट या चपळ मॉडेल्सना त्याच्या Azure क्लाउड प्लॅटफॉर्म आणि एंटरप्राइझ सोल्यूशन्सच्या व्यापक संचामध्ये खोलवर समाकलित करत आहे. Phi series (Phi-2 सह) आणि Orca family सारख्या ऑफरिंग्ज व्यावसायिकरित्या उपलब्ध SLMs चे प्रतिनिधित्व करतात जे विशेषतः एंटरप्राइझ AI कार्यांसाठी ऑप्टिमाइझ केलेले आहेत, त्याच्या Copilot सहाय्यकांमधील वैशिष्ट्यांना शक्ती देतात आणि Microsoft स्टॅकवर तयार करणाऱ्या विकासकांसाठी शक्तिशाली साधने प्रदान करतात.

Microsoft च्या ध्येयाला आधार देणारी मुख्य क्षमता म्हणजे त्याचे जबरदस्त AI संशोधन विभाग (AI research division) आणि त्याचे जगभरात पसरलेले Azure क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर (Azure cloud infrastructure). हे संयोजन Microsoft ला केवळ अत्याधुनिक मॉडेल्स विकसित करण्यास नव्हे, तर त्यांना त्याच्या मोठ्या एंटरप्राइझ ग्राहक वर्गाला स्केलेबल, सुरक्षित आणि विश्वासार्ह सेवा म्हणून वितरित करण्यास अनुमती देते. OpenAI सोबतची कंपनीची अब्जावधी डॉलर्सची धोरणात्मक भागीदारी तिच्या AI धोरणाचा आधारस्तंभ आहे, ज्यामुळे तिला OpenAI च्या मॉडेल्समध्ये (संभाव्य SLM प्रकारांसह) विशेषाधिकार प्राप्त होतो आणि त्यांचे Microsoft उत्पादने जसे की Office 365, Bing आणि विविध Azure AI सेवांमध्ये घट्ट एकत्रीकरण सक्षम होते. हे सहजीवन संबंध Microsoft ला अंतर्गत विकसित SLMs आणि जनरेटिव्ह AI मधील कदाचित सर्वात ओळखल्या जाणार्‍या ब्रँडमध्ये प्रवेश दोन्ही प्रदान करते.

शिवाय, धोरणात्मक अधिग्रहणे Microsoft ची स्थिती मजबूत करतात. संभाषणात्मक AI आणि आरोग्यसेवा दस्तऐवजीकरण तंत्रज्ञानातील अग्रणी Nuance Communications ची खरेदी, विशेषतः आरोग्यसेवा आणि एंटरप्राइझ ऑटोमेशन परिस्थितीत जेथे विशेष भाषा समजून घेणे महत्त्वाचे आहे, तेथे उभ्या-विशिष्ट AI अनुप्रयोगांमध्ये त्याची क्षमता लक्षणीयरीत्या मजबूत केली. या गणनेच्या हालचाली – अंतर्गत विकास, धोरणात्मक भागीदारी, अधिग्रहणे आणि त्याच्या प्रबळ क्लाउड आणि सॉफ्टवेअर प्लॅटफॉर्मसह खोल एकत्रीकरण – Microsoft ला विविध उद्योगांमध्ये एंटरप्राइझ SLM अवलंबनासाठी त्याच्या इकोसिस्टमला डीफॉल्ट पर्याय बनविण्याच्या उद्देशाने एक जबरदस्त शक्ती म्हणून स्थान देतात.

IBM

International Business Machines (IBM), ज्याचा एंटरप्राइझ कंप्युटिंगमध्ये खोलवर रुजलेला दीर्घ इतिहास आहे, SLM बाजाराकडे व्यवसाय-केंद्रित अनुप्रयोग, विश्वास आणि प्रशासन (business-centric applications, trust, and governance) यावर वैशिष्ट्यपूर्ण लक्ष केंद्रित करून संपर्क साधत आहे. Big Blue सक्रियपणे त्याच्या watsonx.ai प्लॅटफॉर्म मध्ये SLMs विकसित आणि ऑप्टिमाइझ करत आहे, त्यांना खर्च-प्रभावी, कार्यक्षम आणि डोमेन-जागरूक AI उपाय म्हणून फ्रेम करत आहे जे विशेषतः संस्थात्मक गरजांसाठी तयार केलेले आहेत.

IBM चे धोरण ग्राहक-केंद्रित किंवा सामान्य-उद्देशीय मॉडेल्सना प्राधान्य देणाऱ्या दृष्टिकोनांशी हेतुपुरस्सर विरोधाभास दर्शवते. त्याऐवजी, एंटरप्राइझ उपयोजनासाठी महत्त्वपूर्ण असलेल्या गुणधर्मांवर जोर दिला जातो: विश्वासार्हता, डेटा गव्हर्नन्स आणि AI नैतिकता तत्त्वांचे पालन (trustworthiness, data governance, and adherence to AI ethics principles). यामुळे IBM चे SLM ऑफरिंग्ज, जसे की Granite models, सुरक्षित वातावरणात आणि कठोर नियामक अनुपालनाच्या अधीन असलेल्या उद्योगांमध्ये उपयोजनासाठी विशेषतः योग्य बनतात. IBM समजते की अनेक मोठ्या संस्थांसाठी, विशेषतः वित्त आणि आरोग्यसेवेमध्ये, AI च्या जबाबदार वापराचे ऑडिट, नियंत्रण आणि खात्री करण्याची क्षमता गैर-वाटाघाटी करण्यायोग्य आहे.

या प्रशासन-केंद्रित SLMs ला त्याच्या हायब्रिड क्लाउड सोल्यूशन्स आणि सल्लागार सेवांमध्ये समाविष्ट करून, IBM व्यवसायांना ऑटोमेशन वाढविण्यासाठी, डेटा-चालित निर्णय घेण्यास सुधारण्यासाठी आणि सुरक्षा किंवा नैतिक मानकांशी तडजोड न करता ऑपरेशनल कार्यक्षमता सुव्यवस्थित करण्यासाठी सक्षम करण्याचे उद्दिष्ट ठेवते. त्यांचे खोल एंटरप्राइझ संबंध आणि विश्वासार्हतेसाठी प्रतिष्ठा जटिल संस्थात्मक संरचनांमध्ये डिजिटल परिवर्तनासाठी व्यावहारिक, विश्वासार्ह साधने म्हणून SLMs चा प्रचार करण्यासाठी मुख्य मालमत्ता म्हणून काम करतात. IBM यावर पैज लावत आहे की अनेक व्यवसायांसाठी, AI उपयोजनाचे ‘कसे’ – सुरक्षितपणे आणि जबाबदारीने – ‘काय’ इतकेच महत्त्वाचे आहे.

Google

जरी कदाचित Gemini सारख्या त्याच्या मोठ्या-प्रमाणातील मॉडेल्सशी अधिक दृश्यमानपणे संबंधित असले तरी, Google देखील SLM क्षेत्रात एक महत्त्वपूर्ण खेळाडू आहे, प्रामुख्याने त्याच्या विशाल इकोसिस्टम आणि संशोधन क्षमतांचा (ecosystem and research capabilities) फायदा घेत आहे. Gemma (उदा. Gemma 7B) सारख्या मॉडेल्सद्वारे, Google तुलनेने हलके पण सक्षम ओपन मॉडेल्स ऑफर करते, ज्याचा उद्देश डेव्हलपर अवलंबन आणि त्याच्या स्वतःच्या इकोसिस्टममध्ये, विशेषतः Google Cloud Platform (GCP) मध्ये एकत्रीकरणाला प्रोत्साहन देणे आहे.

Google चे धोरण इकोसिस्टम नियंत्रण आणि व्यापक समुदायाला प्रोत्साहन देणारे दोन्ही घटक मिसळताना दिसते. Gemma सारखे मॉडेल्स रिलीज करून, ते प्रयोगाला प्रोत्साहन देते आणि विकासकांना Google च्या मूलभूत पायाभूत सुविधांचा (जसे की कार्यक्षम प्रशिक्षण आणि अनुमानासाठी TPUs) फायदा घेऊन अनुप्रयोग तयार करण्यास अनुमती देते. हा दृष्टिकोन GCP AI सेवांचा वापर चालविण्यास मदत करतो आणि Google ला पायाभूत मॉडेल्स आणि त्यांना प्रभावीपणे तैनात करण्यासाठी साधने दोन्हीचा प्रदाता म्हणून स्थान देतो. शोध, मोबाइल (Android) आणि क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चरमधील त्यांचे खोल कौशल्य विद्यमान उत्पादने वाढविण्यासाठी किंवा नवीन ऑन-डिव्हाइस अनुभव तयार करण्यासाठी SLMs समाकलित करण्याचे अनेक मार्ग प्रदान करते. Google चा सहभाग सुनिश्चित करतो की SLM बाजार तीव्र स्पर्धात्मक राहील, कार्यक्षमता आणि प्रवेशयोग्यतेच्या सीमा पुढे ढकलत राहील.

AWS

Amazon Web Services (AWS), क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चरमधील प्रबळ खेळाडू, नैसर्गिकरित्या SLMs ला त्याच्या व्यापक AI आणि मशीन लर्निंग पोर्टफोलिओमध्ये समाकलित करत आहे. Amazon Bedrock सारख्या सेवांद्वारे, AWS व्यवसायांना विविध प्रदात्यांकडून फाउंडेशन मॉडेल्सच्या क्युरेट केलेल्या निवडीमध्ये प्रवेश प्रदान करते, ज्यात SLMs समाविष्ट आहेत (संभाव्यतः स्वतःचे, जसे की काही संदर्भांमध्ये उल्लेखलेले संकल्पनात्मक Nova models, जरी तपशील भिन्न असू शकतात).

AWS चे धोरण मोठ्या प्रमाणावर त्याच्या शक्तिशाली क्लाउड वातावरणात निवड आणि लवचिकता प्रदान करण्यावर (providing choice and flexibility) केंद्रित आहे. Bedrock द्वारे SLMs ऑफर करून, AWS त्याच्या ग्राहकांना परिचित AWS साधने आणि पायाभूत सुविधा वापरून या मॉडेल्ससह सहजपणे प्रयोग करण्यास, सानुकूलित करण्यास आणि तैनात करण्यास अनुमती देते. हा प्लॅटफॉर्म-केंद्रित दृष्टिकोन SLMs ला व्यवस्थापित सेवा म्हणून प्रवेशयोग्य बनविण्यावर लक्ष केंद्रित करतो, मूलभूत हार्डवेअर किंवा जटिल मॉडेल उपयोजन पाइपलाइन व्यवस्थापित न करता AI चा फायदा घेऊ इच्छिणाऱ्या व्यवसायांसाठी ऑपरेशनल भार कमी करतो. AWS चे उद्दिष्ट आहे की ते मूलभूत प्लॅटफॉर्म बनावे जिथे उद्योग त्यांचे AI अनुप्रयोग तयार करू शकतील आणि चालवू शकतील, त्यांनी मोठे किंवा लहान मॉडेल्स निवडले असले तरीही, AI युगात त्याचे क्लाउड नेतृत्व टिकवून ठेवण्यासाठी त्याचे स्केल, सुरक्षा आणि विस्तृत सेवा ऑफरिंग्जचा फायदा घेऊन.

विघटनकर्ते आणि विशेषज्ञ: नवीन मार्ग तयार करणे (The Disruptors and Specialists: Forging New Paths)

प्रस्थापित तंत्रज्ञान दिग्गजांच्या पलीकडे, नवीन प्रवेशकर्ते आणि विशेष कंपन्यांचा एक उत्साही गट लहान भाषा मॉडेल बाजाराची दिशा आणि गतिशीलता लक्षणीयरीत्या प्रभावित करत आहे. या कंपन्या अनेकदा नवीन दृष्टीकोन आणतात, मुक्त-स्रोत तत्त्वे, विशिष्ट उद्योग कोनाडे किंवा अद्वितीय तांत्रिक दृष्टिकोनांवर लक्ष केंद्रित करतात.

OpenAI

OpenAI, जनरेटिव्ह AI मधील अलीकडील वाढीसाठी कदाचित उत्प्रेरक, SLM क्षेत्रात एक प्रभावी उपस्थिती ठेवते, तिच्या अग्रगण्य संशोधनावर आणि यशस्वी उपयोजन धोरणांवर आधारित. जरी तिच्या मोठ्या मॉडेल्ससाठी प्रसिद्ध असले तरी, OpenAI सक्रियपणे लहान, अधिक कार्यक्षम प्रकार विकसित आणि तैनात करत आहे, जसे की अपेक्षित GPT-4o mini family, o1-mini family, आणि o3-mini family. हे एक धोरणात्मक समज दर्शवते की भिन्न वापर प्रकरणांसाठी भिन्न मॉडेल आकार आणि कार्यप्रदर्शन वैशिष्ट्ये आवश्यक आहेत.

नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेतील एक अग्रगण्य म्हणून, OpenAI चा स्पर्धात्मक फायदा तिच्या खोल संशोधन कौशल्यातून (research expertise) आणि संशोधनाला व्यावसायिकदृष्ट्या व्यवहार्य उत्पादनांमध्ये रूपांतरित करण्याच्या सिद्ध क्षमतेतून येतो. तिचे लक्ष कच्च्या क्षमतेच्या पलीकडे कार्यक्षमता, सुरक्षितता आणि AI चे नैतिक उपयोजन (efficiency, safety, and the ethical deployment) यांसारख्या महत्त्वपूर्ण पैलूंपर्यंत विस्तारलेले आहे, जे मॉडेल्स अधिक व्यापक होत असताना विशेषतः संबंधित आहेत. कंपनीचे API-आधारित वितरण मॉडेल (API-based delivery model) शक्तिशाली AI मध्ये प्रवेश लोकशाहीकरण करण्यात महत्त्वपूर्ण ठरले आहे, ज्यामुळे जगभरातील विकासक आणि व्यवसायांना तिचे तंत्रज्ञान समाकलित करता येते. Microsoft सोबतची धोरणात्मक भागीदारी महत्त्वपूर्ण भांडवल आणि अतुलनीय बाजारपेठेतील पोहोच प्रदान करते, OpenAI चे तंत्रज्ञान एका विशाल एंटरप्राइझ इकोसिस्टममध्ये एम्बेडकरते.

OpenAI सक्रियपणे प्रगत मॉडेल कॉम्प्रेशन तंत्रांचा (model compression techniques) शोध घेऊन आणि संगणकीय मागण्या कमी करताना कार्यप्रदर्शन वाढविण्यासाठी भिन्न मॉडेल आकारांच्या सामर्थ्यांना एकत्र करू शकतील अशा हायब्रिड आर्किटेक्चर्सचा (hybrid architectures) तपास करून सीमा पुढे ढकलत आहे. मॉडेल्सना फाइन-ट्यूनिंग आणि सानुकूलित (fine-tuning and customizing) करण्यासाठी तंत्र विकसित करण्यात तिचे नेतृत्व संस्थांना OpenAI च्या शक्तिशाली बेस मॉडेल्सना विशिष्ट उद्योग गरजा आणि मालकी डेटासेटसाठी जुळवून घेण्यास अनुमती देते, ज्यामुळे एक नवोन्मेषक आणि उपयोजित AI चा मुख्य सक्षमकर्ता म्हणून तिची बाजारातील स्थिती आणखी मजबूत होते.

Anthropic

Anthropic ने सुरक्षितता, विश्वासार्हता आणि नैतिक विचार (safety, reliability, and ethical considerations) यांना तिच्या विकास तत्त्वज्ञानाच्या अग्रभागी ठेवून AI लँडस्केपमध्ये एक वेगळी ओळख निर्माण केली आहे. हे लक्ष तिच्या SLMs च्या दृष्टिकोनात स्पष्टपणे दिसून येते, जसे की Claude Haiku सारख्या मॉडेल्सद्वारे उदाहरणीत केले आहे. एंटरप्राइझ संदर्भांमध्ये सुरक्षित आणि विश्वासार्ह कार्यक्षमतेसाठी स्पष्टपणे डिझाइन केलेले, Haiku हानिकारक, पक्षपाती किंवा असत्य सामग्री तयार करण्याचे धोके कमी करताना उपयुक्त AI क्षमता प्रदान करण्याचे उद्दिष्ट ठेवते.

स्वतःला विश्वासार्ह AI (trustworthy AI) चा प्रदाता म्हणून स्थान देऊन, Anthropic विशेषतः संवेदनशील डोमेनमध्ये कार्यरत असलेल्या किंवा जबाबदार AI अवलंबनाला प्राधान्य देणाऱ्या संस्थांना आकर्षित करते. घटनात्मक AI (constitutional AI) आणि कठोर सुरक्षा चाचणीवर त्यांचा भर त्यांना स्पर्धकांपासून वेगळे करतो जे कदाचित कच्च्या कार्यक्षमतेला सर्वात जास्त प्राधान्य देऊ शकतात. केवळ सक्षमच नव्हे तर गैरवापराविरुद्ध गार्डरेल्ससह डिझाइन केलेले SLMs ऑफर करून, Anthropic कॉर्पोरेट मूल्ये आणि नियामक अपेक्षांशी जुळणाऱ्या AI उपायांसाठी वाढत्या मागणीची पूर्तता करते, ज्यामुळे ते एक प्रमुख स्पर्धक बनतात, विशेषतः विश्वासार्ह आणि नैतिकदृष्ट्या आधारित AI भागीदार शोधणाऱ्या व्यवसायांसाठी.

Mistral AI

युरोपियन टेक सीनमधून वेगाने उदयास आलेली, Mistral AI, 2023 मध्ये स्थापित झालेली एक फ्रेंच कंपनी, SLM क्षेत्रात महत्त्वपूर्ण लाटा निर्माण करत आहे. तिची मुख्य रणनीती कॉम्पॅक्ट, अत्यंत कार्यक्षम AI मॉडेल्स (compact, highly efficient AI models) तयार करण्याभोवती फिरते जी स्पष्टपणे कार्यप्रदर्शन आणि उपयोजनेसाठी डिझाइन केलेली आहेत, अगदी स्थानिक उपकरणांवर किंवा एज कंप्युटिंग वातावरणातही. Mistral 7B (सुरुवातीला रिलीज केलेले, जरी मूळ मजकूरात गोंधळात टाकणारे 3B/8B नमूद केले आहे - सुप्रसिद्ध 7B वर लक्ष केंद्रित करणे अधिक सुरक्षित आहे) सारख्या मॉडेल्सनी त्यांच्या माफक आकाराच्या (7 अब्ज पॅरामीटर्स) तुलनेत लक्षणीय कार्यप्रदर्शन वितरीत करण्यासाठी व्यापक लक्ष वेधून घेतले, ज्यामुळे ते मर्यादित संगणकीय संसाधने असलेल्या परिस्थितींसाठी अत्यंत योग्य बनले.

Mistral AI साठी एक मुख्य वेगळेपण म्हणजे मुक्त-स्रोत विकासासाठी (open-source development) तिची मजबूत वचनबद्धता. तिचे अनेक मॉडेल्स आणि साधने परवानगी असलेल्या परवान्याअंतर्गत रिलीज करून, Mistral AI व्यापक AI समुदायामध्ये सहयोग, पारदर्शकता आणि जलद नवोपक्रमाला प्रोत्साहन देते. हा दृष्टिकोन काही मोठ्या खेळाडूंच्या मालकी इकोसिस्टमच्या विरोधात आहे आणि त्याने विकासक आणि संशोधकांमध्ये त्वरीत एक निष्ठावान अनुयायी वर्ग तयार केला आहे. तिच्या पायाभूत मॉडेल्सच्या पलीकडे, कंपनीने Mistral Saba सारखे प्रकार तयार करून अष्टपैलुत्व दर्शविले आहे, जे मध्य पूर्व आणि दक्षिण आशियाई भाषांसाठी तयार केलेले आहेत, आणि Pixtral (प्रतिमा समजून घेण्याच्या उद्देशाने) सारख्या संकल्पनांसह मल्टीमोडल क्षमतांचा शोध घेत आहे, ज्यामुळे विविध भाषिक आणि कार्यात्मक गरजा पूर्ण करण्याची तिची महत्त्वाकांक्षा दिसून येते. Mistral AI चा जलद उदय AI बाजारात उच्च-कार्यक्षम, कार्यक्षम आणि अनेकदा मुक्त-स्रोत पर्यायांसाठी असलेल्या महत्त्वपूर्ण मागणीवर प्रकाश टाकतो.

Infosys

Infosys, IT सेवा आणि सल्लामसलतमधील एक जागतिक दिग्गज, उद्योग-विशिष्ट उपायांवर (industry-specific solutions) लक्ष केंद्रित करून, SLM बाजारात एक स्थान निर्माण करण्यासाठी तिच्या खोल उद्योग कौशल्य आणि ग्राहक संबंधांचा फायदा घेत आहे. Infosys Topaz BankingSLM आणि Infosys Topaz ITOpsSLM चे लाँचिंग या धोरणाचे उदाहरण आहे. हे मॉडेल्स बँकिंग आणि IT ऑपरेशन्स क्षेत्रांमधील अद्वितीय आव्हाने आणि वर्कफ्लो संबोधित करण्यासाठी उद्देश-निर्मित आहेत.

Infosys साठी एक मुख्य सक्षमकर्ता म्हणजे NVIDIA सोबतची तिची धोरणात्मक भागीदारी, या विशेष SLMs साठी पाया म्हणून NVIDIA च्या AI स्टॅकचा वापर करणे. हे मॉडेल्स विद्यमान एंटरप्राइझ सिस्टीमसह अखंड एकत्रीकरणासाठी डिझाइन केलेले आहेत, ज्यात Infosys च्या स्वतःच्या व्यापकपणे वापरल्या जाणार्‍या Finacle बँकिंग प्लॅटफॉर्मचा समावेश आहे. NVIDIA तंत्रज्ञानावर केंद्रित असलेल्या एका समर्पित उत्कृष्टता केंद्रात विकसित केलेले, आणि Sarvam AI सारख्या भागीदारांसोबतच्या सहकार्याने आणखी मजबूत केलेले, हे SLMs सामान्य-उद्देशीय आणि क्षेत्र-विशिष्ट दोन्ही डेटावर प्रशिक्षणाचा फायदा घेतात. महत्त्वाचे म्हणजे, Infosys केवळ मॉडेल्स प्रदान करत नाही; ती प्री-ट्रेनिंग आणि फाइन-ट्यूनिंग सेवा (pre-training and fine-tuning services) देखील ऑफर करते, ज्यामुळे उद्योगांना त्यांच्या मालकी डेटा आणि विशिष्ट ऑपरेशनल गरजांसाठी तयार केलेले बेस्पोक AI मॉडेल्स तयार करता येतात, तसेच संबंधित उद्योग मानकांनुसार सुरक्षा आणि अनुपालन सुनिश्चित करता येते. हा सेवा-केंद्रित दृष्टिकोन Infosys ला मोठ्या उद्योगांसाठी SLM तंत्रज्ञानाचा इंटिग्रेटर आणि कस्टमायझर म्हणून स्थान देतो.

इतर उल्लेखनीय खेळाडू (Other Notable Players)

SLM क्षेत्र केवळ या हायलाइट केलेल्या कंपन्यांपुरतेच मर्यादित नाही. इतर महत्त्वपूर्ण योगदानकर्ते नवोपक्रमाला चालना देत आहेत आणि विशिष्ट बाजार विभागांना आकार देत आहेत:

• Cohere: एंटरप्राइझ AI वर लक्ष केंद्रित करते, Command R+ सारखे मॉडेल्स ऑफर करते जे व्यवसाय वापर प्रकरणांसाठी डिझाइन केलेले आहेत आणि अनेकदा डेटा गोपनीयता आणि उपयोजन लवचिकतेवर (उदा. विविध क्लाउड्सवर किंवा ऑन-प्रिमाइस) जोर देतात.
• Hugging Face: प्रामुख्याने एक प्लॅटफॉर्म आणि समुदाय केंद्र म्हणून ओळखले जात असले तरी, Hugging Face मॉडेल विकासातही योगदान देते (जसे की कोडिंगसाठी Zephyr 7B) आणि हजारो मॉडेल्समध्ये, ज्यात अनेक SLMs समाविष्ट आहेत, प्रवेश लोकशाहीकरण करण्यात, संशोधन आणि अनुप्रयोग विकासास सुलभ करण्यात महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावते.
• Stability AI: सुरुवातीला इमेज जनरेशन (Stable Diffusion) मधील कामासाठी प्रसिद्ध, Stability AI भाषा मॉडेल्समध्ये आपले पोर्टफोलिओ विस्तारत आहे, ऑन-डिव्हाइस उपयोजन आणि विविध एंटरप्राइझ अनुप्रयोगांसाठी योग्य असलेल्या कॉम्पॅक्ट आणि कार्यक्षम SLMs चा शोध घेत आहे, जनरेटिव्ह AI मधील तिच्या कौशल्याचा फायदा घेत आहे.

या कंपन्या, मोठ्या खेळाडूंसोबत, एका गतिशील आणि वेगाने विकसित होणाऱ्या इकोसिस्टममध्ये योगदानदेतात. त्यांच्या विविध धोरणांमुळे—मुक्त स्रोत, मालकी प्लॅटफॉर्म, उद्योग विशेषज्ञता आणि पायाभूत संशोधन—एकत्रितपणे SLM कार्यक्षमता, प्रवेशयोग्यता आणि क्षमतेमध्ये प्रगती साधत आहेत, ज्यामुळे हे लहान मॉडेल्स असंख्य अनुप्रयोग आणि उद्योगांमध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या भविष्यात वाढत्या प्रमाणात मध्यवर्ती भूमिका बजावतील याची खात्री होते.