एंटरप्राइझ एआय ॲप्लिकेशन्स उभारणे: खरे आव्हान

खरे आव्हान: एंटरप्राइझ एआय ॲप्लिकेशन्स उभारणे

दरवर्षी मोठ्या भाषिक मॉडेलला (LLMs) प्रशिक्षण देण्यासाठी असंख्य संसाधने ओतली जातात, तरीही एक महत्त्वपूर्ण अडथळा कायम आहे: या मॉडेलला व्यावहारिक, उपयुक्त ॲप्लिकेशन्समध्ये प्रभावीपणे समाकलित करणे.

फाइन-ट्यूनिंगचा आभास

फाइन-ट्यूनिंग आणि रिट्रीव्हल ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) हे प्री-ट्रेन्ड एआय मॉडेलचे ज्ञान आणि क्षमता वाढवण्यासाठी चांगल्या प्रकारे स्थापित केलेले मार्ग मानले जातात. तथापि, अलेफ अल्फाचे सीईओ जोनास अँड्रुलिस यांनी निदर्शनास आणले की वास्तव अधिक गुंतागुंतीचे आहे.

“वर्षभरापूर्वी, फाइन-ट्यूनिंग हे एक जादुई समाधान आहे, असा व्यापक विश्वास होता. जर एआय प्रणाली अपेक्षेप्रमाणे कार्य करत नसेल, तर त्याचे उत्तर फक्त फाइन-ट्यूनिंग होते. ते इतके सोपे नाही,” असे ते म्हणाले.

फाइन-ट्यूनिंग मॉडेलची शैली किंवा वर्तन बदलू शकते, परंतु नवीन माहिती शिकवण्यासाठी हा सर्वात प्रभावी दृष्टीकोन नाही. केवळ फाइन-ट्यूनिंगद्वारे एआय ॲप्लिकेशनच्या सर्व समस्यांचे निराकरण केले जाऊ शकते, ही एक चुकीची कल्पना आहे.

RAG: एक वैकल्पिक दृष्टीकोन

RAG एक वैकल्पिक दृष्टीकोन देते. हे एका ग्रंथपालासारखे कार्य करते जे बाह्य अभिलेखागारातून माहिती पुनर्प्राप्त करते. हा दृष्टीकोन मॉडेलला पुन्हा प्रशिक्षित किंवा फाइन-ट्यून न करता डेटाबेसमध्ये माहिती अद्यतनित आणि बदलण्याची परवानगी देतो. याव्यतिरिक्त, तयार केलेले निकाल अचूकतेसाठी उद्धृत आणि ऑडिट केले जाऊ शकतात.

“विशिष्ट ज्ञान नेहमीच दस्तऐवजीकरण केले पाहिजे आणि LLM च्या पॅरामीटर्समध्ये साठवले जाऊ नये,” यावर अँड्रुलिस यांनी भर दिला.

RAG अनेक फायदे देत असले, तरी त्याचे यश मॉडेल समजू शकेल अशा स्वरूपात मुख्य प्रक्रिया, कार्यपद्धती आणि संस्थात्मक ज्ञानाच्या योग्य दस्तऐवजीकरणावर अवलंबून असते. दुर्दैवाने, हे बर्‍याचदा नसते.

जरी दस्तऐवजीकरण अस्तित्वात असले, तरी जर कागदपत्रे किंवा प्रक्रिया आउट-ऑफ-डिस्ट्रिब्यूशन डेटावर अवलंबून असतील, तर उद्योगांना समस्या येऊ शकतात - म्हणजे डेटा जो बेस मॉडेलला प्रशिक्षण देण्यासाठी वापरल्या जाणार्‍या डेटापेक्षा लक्षणीयरीत्या भिन्न असतो. उदाहरणार्थ, केवळ इंग्रजी डेटासेटवर प्रशिक्षित केलेले मॉडेल जर्मन दस्तऐवजांशी संघर्ष करेल, विशेषत: जर त्यात वैज्ञानिक सूत्रे असतील तर. बर्‍याच प्रकरणांमध्ये, मॉडेल डेटाचा अर्थ लावण्यास अक्षम असू शकते.

त्यामुळे, अर्थपूर्ण परिणाम मिळवण्यासाठी फाइन-ट्यूनिंग आणि RAG या दोहोंचे संयोजन आवश्यक आहे, असे अँड्रुलिस सुचवतात. हा संकरित दृष्टीकोन त्यांच्या वैयक्तिक मर्यादांवर मात करण्यासाठी दोन्ही पद्धतींच्या सामर्थ्याचा उपयोग करतो.

दरी सांधणे

अलेफ अल्फाचा उद्देश एंटरप्राइझ आणि राष्ट्रांना त्यांचे स्वतःचे सार्वभौम एआय विकसित करण्यापासून रोखणाऱ्या आव्हानांना सामोरे जाऊन स्वतःला युरोपियन डीपमाइंड म्हणून वेगळे करणे आहे.

सार्वभौम एआय म्हणजे देशाच्या अंतर्गत डेटासेट वापरून देशाच्या सीमेमध्ये तयार केलेल्या किंवा तैनात केलेल्या हार्डवेअरवर प्रशिक्षित किंवा फाइन-ट्यून केलेले मॉडेल. हा दृष्टीकोन डेटा गोपनीयता, सुरक्षा आणि नियंत्रणाची खात्री करतो, जे अनेक संस्था आणि सरकारांसाठी महत्त्वपूर्ण आहेत.

“आम्ही एंटरप्राइझ आणि सरकारांना त्यांची स्वतःची सार्वभौम एआय रणनीती तयार करण्यासाठी ऑपरेटिंग सिस्टम, पायाभूत सुविधा बनण्याचा प्रयत्न करतो,” असे अँड्रुलिस म्हणाले. “जिथे आवश्यक आहे तिथे नविनता आणण्याचे आमचे ध्येय आहे, तसेच शक्य असेल तिथे ओपन सोर्स आणि अत्याधुनिक तंत्रज्ञानाचा उपयोग करणे आहे.”

यात अधूनमधून मॉडेलला प्रशिक्षण देणे समाविष्ट असले, तरी (जसे की अलेफचे फॅरिया-1-एलएलएम), अँड्रुलिस यांनी यावर जोर दिला की ते Llama किंवा डीपसीक सारख्या विद्यमान मॉडेलची प्रतिकृती बनवण्याचा प्रयत्न करत नाहीत. त्यांचे लक्ष विशिष्ट आव्हानांना तोंड देणारी अद्वितीय उपाये तयार करण्यावर आहे.

“मी नेहमीच आमच्या संशोधनाला अर्थपूर्णदृष्ट्या वेगळ्या गोष्टींवर लक्ष केंद्रित करण्यास सांगतो, केवळ इतरजण काय करत आहेत त्याची कॉपी करू नका, कारण ते आधीपासूनच अस्तित्वात आहे,” अँड्रुलिस म्हणाले. “आम्हाला आणखी एक Llama किंवा डीपसीक बनवण्याची गरज नाही कारण ते आधीपासूनच अस्तित्वात आहेत.”

त्याऐवजी, अलेफ अल्फा या तंत्रज्ञानाचा अवलंब सुलभ आणि सुव्यवस्थित करणारी फ्रेमवर्क तयार करण्यावर लक्ष केंद्रित करते. त्यांचे अलीकडील उदाहरण म्हणजे त्यांचे नवीन टोकेनायझर-फ्री, किंवा “टी-फ्री,” प्रशिक्षण आर्किटेक्चर, ज्याचा उद्देश आउट-ऑफ-डिस्ट्रिब्यूशन डेटा अधिक कार्यक्षमतेने समजू शकणार्‍या मॉडेलला फाइन-ट्यून करणे आहे.

पारंपारिक टोकेनायझर-आधारित दृष्टिकोन मॉडेलला प्रभावीपणे फाइन-ट्यून करण्यासाठी मोठ्या प्रमाणात आउट-ऑफ-डिस्ट्रिब्यूशन डेटाची आवश्यकता असते. हे computationally महाग आहे आणि पुरेसा डेटा उपलब्ध आहे असे गृहीत धरते.

अलेफ अल्फाचे टी-फ्री आर्किटेक्चर टोकेनायझर काढून ही समस्या टाळते. फिनलंड भाषेतील त्यांच्या फॅरिया एलएलएमवरील सुरुवातीच्या चाचणीत टोकेनायझर-आधारित दृष्टिकोनच्या तुलनेत प्रशिक्षणाचा खर्च आणि कार्बन फूटप्रिंटमध्ये 70 टक्क्यांची घट दिसून आली. हा नाविन्यपूर्ण दृष्टीकोन फाइन-ट्यूनिंग अधिक सुलभ आणि टिकाऊ बनवतो.

अलेफ अल्फाने दस्तऐवजीकृत ज्ञानामधील त्रुटी दूर करण्यासाठी साधने विकसित केली आहेत, ज्यामुळे चुकीचे किंवा निरुपयोगी निष्कर्ष निघू शकतात.

उदाहरणार्थ, जर दोन करार अनुपालन प्रश्नाशी संबंधित असतील आणि ते एकमेकांच्या विरोधात असतील, तर “सिस्टम मानवाशी संपर्क साधू शकते आणि म्हणू शकते, ‘मला एक विसंगती आढळली आहे… कृपया यावर अभिप्राय द्या की हा वास्तविक संघर्ष आहे की नाही?’” असे अँड्रुलिस यांनी स्पष्ट केले.

या फ्रेमवर्कद्वारे गोळा केलेली माहिती (ज्याला फॅरिया कॅच म्हणतात) ॲप्लिकेशनच्या नॉलेज बेसमध्ये परत दिली जाऊ शकते किंवा अधिक प्रभावी मॉडेलला फाइन-ट्यून करण्यासाठी वापरली जाऊ शकते. हा अभिप्राय लूप कालांतराने एआय सिस्टमची अचूकता आणि विश्वासार्हता सुधारतो.

अँड्रुलिस यांच्या मते, या साधनांनी पीडब्ल्यूसी, डेलॉइट, कॅपजेमिनी आणि सुप्रासारख्या भागीदारांना आकर्षित केले आहे, जे अलेफ अल्फाचे तंत्रज्ञान अंमलात आणण्यासाठी अंतिम ग्राहकांसोबत काम करतात. या भागीदारी वास्तविक जगात अलेफ अल्फाच्या उपायांचे मूल्य आणि व्यावहारिकता दर्शवतात.

हार्डवेअर घटक

सॉफ्टवेअर आणि डेटा ही सार्वभौम एआय स्वीकारणाऱ्यांसमोरील एकमेव आव्हाने नाहीत. हार्डवेअर हा आणखी एक महत्त्वाचा विचार आहे.

वेगवेगळ्या उद्योगांना आणि राष्ट्रांना देशात विकसित केलेल्या हार्डवेअरवर चालवण्याची विशिष्ट आवश्यकता असू शकते किंवा वर्कलोड कुठे चालवता येईल हे ते ठरवू शकतात. या मर्यादा हार्डवेअर आणि पायाभूत सुविधांच्या निवडीवर लक्षणीय परिणाम करू शकतात.

याचा अर्थ अँड्रुलिस आणि त्यांच्या टीमला हार्डवेअरच्या विस्तृत पर्यायांना समर्थन देणे आवश्यक आहे. अलेफ अल्फाने एएमडी, ग्राफकोर आणि सेरेब्रससह हार्डवेअर भागीदारांचा एक निवडक समूह आकर्षित केला आहे.

गेल्या महिन्यात, अलेफ अल्फाने एएमडीच्या एमआय300-सिरीज ॲक्सिलरेटर वापरण्यासाठी भागीदारीची घोषणा केली. हे सहकार्य एआय प्रशिक्षण आणि अनुमान वाढवण्यासाठी एएमडीच्या प्रगत हार्डवेअरचा उपयोग करेल.

अँड्रुलिस यांनी सॉफ्टबँकने अधिग्रहित केलेल्या ग्राफकोर आणि सेरेब्रस यांच्यासोबतच्या सहकार्यावरही प्रकाश टाकला, ज्यांचे सीएस-3 वेफर-स्केल ॲक्सिलरेटर जर्मन सशस्त्र दलासाठी एआय मॉडेलला प्रशिक्षण देण्यासाठी वापरले जातात. या भागीदारी ग्राहकांच्या विशिष्ट गरजा पूर्ण करण्यासाठी विविध हार्डवेअर पुरवठादारांसोबत काम करण्याची अलेफ अल्फाची बांधिलकी दर्शवतात.

या सहकार्यानंतरही, अँड्रुलिस यांनी आग्रह धरला की अलेफ अल्फाचे ध्येय व्यवस्थापित सेवा किंवा क्लाउड प्रदाता बनण्याचे नाही. “आम्ही कधीही क्लाउड प्रदाता बनणार नाही,” असे त्यांनी सांगितले. “माझ्या ग्राहकांनी लॉक-इन न होता स्वतंत्र असावे, अशी माझी इच्छा आहे.” ग्राहकांच्या स्वातंत्र्य आणि लवचिकतेसाठी असलेली ही बांधिलकी अलेफ अल्फाला इतर अनेक एआय कंपन्यांपेक्षा वेगळी ठरवते.

पुढील मार्ग: वाढती गुंतागुंत

भविष्यात, अँड्रुलिसचा अंदाज आहे की एआय ॲप्लिकेशन्स तयार करणे अधिक गुंतागुंतीचे होईल, कारण उद्योग चॅटबॉटवरून अधिक अत्याधुनिक समस्या सोडवण्यास सक्षम असलेल्या एजंटिक एआय सिस्टमकडे वळत आहे.

एजंटिक एआयने गेल्या वर्षभरात लक्षणीय लक्ष वेधून घेतले आहे. मॉडेल बिल्डर, सॉफ्टवेअर डेव्हलपर आणि हार्डवेअर विक्रेते अशी प्रणाली देण्याचे आश्वासन देत आहेत, जी अनेक-चरण प्रक्रिया एसिंक्रोनसपणे पूर्ण करू शकते. ओपनएआयचे ऑपरेटर आणि अँथ्रोपिकचे काँप्युटर यूज एपीआय ही याची लवकरची उदाहरणे आहेत. या एजंटिक एआय सिस्टम एआय क्षमतेतील महत्त्वपूर्ण प्रगती दर्शवतात.

“गेल्या वर्षी, आम्ही प्रामुख्याने डॉक्युमेंट सारांश किंवा लेखन सहाय्य यासारख्या सरळ कामांवर लक्ष केंद्रित केले,” ते म्हणाले. “आता, हे अधिक रोमांचक होत आहे, कारण अशा गोष्टी आहेत ज्या पहिल्या दृष्टीक्षेपात जेनएआय समस्या असल्याचे दिसत नाहीत, जिथे वापरकर्त्याचा अनुभव चॅटबॉट नाही.” अधिक जटिल आणि एकात्मिक एआय ॲप्लिकेशन्सकडे होणारे हे संक्रमण उद्योगासाठी नवीन आव्हाने आणि संधी सादर करते.

एंटरप्राइझ एआय ॲप्लिकेशन्स तयार करताना प्रमुख आव्हाने:

• मॉडेल प्रशिक्षण आणि ॲप्लिकेशन एकत्रीकरणामधील दरी सांधणे: एलएलएमच्या क्षमतांना व्यावहारिक ॲप्लिकेशन्समध्ये प्रभावीपणे रूपांतरित करणे हा एक महत्त्वाचा अडथळा आहे.
• फाइन-ट्यूनिंगच्या मर्यादांवर मात करणे: एआय मॉडेलला नवीन माहिती शिकवण्यासाठी किंवा विशिष्ट कामांसाठी जुळवून घेण्यासाठी केवळ फाइन-ट्यूनिंग पुरेसे नसते.
• डेटाची गुणवत्ता आणि उपलब्धता सुनिश्चित करणे: RAG चांगल्या प्रकारे दस्तऐवजीकरण केलेल्या आणि सहज उपलब्ध डेटावर अवलंबून असते, ज्याची अनेक संस्थांमध्ये कमतरता असते.
• आउट-ऑफ-डिस्ट्रिब्यूशन डेटा हाताळणे: एआय मॉडेलमध्ये अशा डेटाला हाताळण्याची क्षमता असणे आवश्यक आहे, जो त्यांनी प्रशिक्षित केलेल्या डेटापेक्षा वेगळा आहे, यासाठी विशेष तंत्राची आवश्यकता आहे.
• हार्डवेअर मर्यादांचे निराकरण करणे: वेगवेगळ्या उद्योगांना आणि राष्ट्रांना हार्डवेअरच्या वेगवेगळ्या आवश्यकता असतात, ज्या विचारात घेणे आवश्यक आहे.
• डेटा गोपनीयता आणि सुरक्षा राखणे: सार्वभौम एआयसाठी डेटा देशाच्या सीमेमध्ये सुरक्षितपणे प्रक्रिया आणि संग्रहित केला जातो याची खात्री करणे आवश्यक आहे.
• एजंटिक एआय प्रणाली विकसित करणे: जटिल अनेक-चरण प्रक्रिया एसिंक्रोनसपणे पार पाडण्यास सक्षम एआय ॲप्लिकेशन्स तयार करणे हे संशोधनाचे एक आव्हानात्मक परंतु आशादायक क्षेत्र आहे.

एंटरप्राइझ एआय ॲप्लिकेशन्स तयार करण्यातील प्रमुख संधी:

• नाविन्यपूर्ण एआय उपाय विकसित करणे: एंटरप्राइझ एआय ॲप्लिकेशन्स तयार करण्यातील आव्हाने विशिष्ट गरजा पूर्ण करणारे नाविन्यपूर्ण उपाय विकसित करण्याच्या संधी निर्माण करतात.
• ओपन सोर्स तंत्रज्ञानाचा लाभ घेणे: ओपन सोर्स तंत्रज्ञान खर्च कमी करण्यास आणि एआय ॲप्लिकेशन्सच्या विकासाला गती देण्यास मदत करू शकते.
• हार्डवेअर भागीदारांशी सहयोग करणे: हार्डवेअर भागीदारांशी सहयोग केल्याने एआय ॲप्लिकेशन्स विशिष्ट हार्डवेअर प्लॅटफॉर्मसाठी अनुकूलित केले आहेत याची खात्री करण्यात मदत मिळू शकते.
• सार्वभौम एआय क्षमता निर्माण करणे: सार्वभौम एआय राष्ट्रांना आणि संस्थांना त्यांच्या डेटा आणि एआय पायाभूत सुविधांवर अधिक नियंत्रण प्रदान करू शकते.
• एआयने उद्योगांमध्ये बदल घडवणे: एआयमध्ये कार्ये स्वयंचलित करून, निर्णयक्षमता सुधारून आणि नवीन उत्पादने आणि सेवा तयार करून उद्योगांमध्ये बदल घडवण्याची क्षमता आहे.

एंटरप्राइझ एआय ॲप्लिकेशन्सचे भविष्य:

एंटरप्राइझ एआय ॲप्लिकेशन्सचे भविष्य खालील वैशिष्ट्यांद्वारे दर्शविले जाण्याची शक्यता आहे:

• वाढती गुंतागुंत: एआय ॲप्लिकेशन्स अधिक जटिल आणि एकात्मिक होतील, ज्यासाठी विशेष कौशल्ये आणि साधनांची आवश्यकता असेल.
• डेटा गुणवत्तेवर अधिक लक्ष: एआय ॲप्लिकेशन्स अचूक आणि विश्वासार्ह डेटावर अवलंबून असल्याने डेटा गुणवत्ता अधिकाधिक महत्त्वाची ठरेल.
• सुरक्षा आणि गोपनीयतेवर अधिक भर: एआय ॲप्लिकेशन्स संवेदनशील डेटा हाताळत असल्याने सुरक्षा आणि गोपनीयता सर्वोपरि असेल.
• एजंटिक एआयचा व्यापक अवलंब: एजंटिक एआय प्रणाली अधिक प्रचलित होतील कारण संस्था जटिल कार्ये स्वयंचलित करण्याचा प्रयत्न करतील.
• सतत नविनता: एआयचे क्षेत्र वेगाने विकसित होत राहील, ज्यामुळे नवीन यश आणि संधी मिळतील.

आव्हानांना सामोरे जाऊन आणि संधींचा स्वीकार करून, संस्था एआयच्या सामर्थ्याचा उपयोग त्यांच्या व्यवसायांमध्ये बदल घडवण्यासाठी आणि एक चांगले भविष्य निर्माण करण्यासाठी करू शकतात.