Sarvam AI, startup z siedzibą w Bengaluru, niedawno zaprezentował przełomowy duży model językowy (LLM) z 24 miliardami parametrów, starannie opracowany, aby doskonale radzić sobie z językami indyjskimi oraz skomplikowanymi zadaniami rozumowania, w tym z matematyką i programowaniem. Ten innowacyjny model, ochrzczony Sarvam-M (gdzie "M" oznacza Mistral), stanowi znaczący postęp w dziedzinie hybrydowych modeli o otwartych wagach. Opiera się na fundamencie Mistral Small, kompaktowego, ale niezwykle potężnego modelu językowego o otwartym kodzie źródłowym, rozszerzając jego możliwości poprzez specjalistyczne techniki szkolenia i optymalizacji.
Sarvam-M: Hybrydowe podejście do modelowania języka
Sarvam-M wyróżnia się hybrydowym podejściem, łączącym mocne strony fundamentu open-source z zastrzeżonymi ulepszeniami. Ta filozofia projektowania umożliwia Sarvam AI wykorzystanie zbiorowej wiedzy i wsparcia społeczności wokół modelu Mistral Small, jednocześnie dostosowując go do specyficznych potrzeb rynku indyjskiego. Architektura modelu i metodologie szkoleniowe są kluczem do zrozumienia jego wydajności i możliwości.
Nadzorowane dostrajanie: Precyzja i dokładność
Aby podnieść dokładność i precyzję modelu, Sarvam AI zastosował skrupulatny proces nadzorowanego dostrajania. Obejmowało to szkolenie modelu na starannie dobranym zestawie danych przykładów specjalnie zaprojektowanych w celu poprawy jego wydajności w różnych zadaniach. Wystawiając model na różnorodny zakres scenariuszy i dostarczając mu jasne, oznakowane dane, proces nadzorowanego dostrajania umożliwia Sarvam-M uczenie się skomplikowanych wzorców i relacji w danych, co skutkuje dokładniejszymi i bardziej niezawodnymi wynikami. Proces nadzorowanego dostrajania obejmował również iteracyjne ocenianie wydajności modelu i dostosowywanie parametrów w celu dalszej optymalizacji jego dokładności. W szczególności, inżynierowie w Sarvam AI poświęcili dużo czasu na tworzenie wysokiej jakości zbiorów danych treningowych, ponieważ zdali sobie sprawę, że to w dużej mierze decyduje o powodzeniu procesu. Nadzorowane dostrajanie jest techniką powszechnie stosowaną w uczeniu maszynowym, jednak Sarvam AI osiągnął wyjątkowe wyniki dzięki swoim spostrzeżeniom na temat szczegółów konkretnych zadań i starannej dbałości o szczegóły podczas kuracji i doprowadzania do końca danych treningowych. Nadzorowane dostrajanie było kluczowe dla powodzenia modelu, ponieważ dało mu mocny fundament, na którym można budować bardziej zaawansowane możliwości. Po wstępnym etapie nadzorowanego dostrajania inżynierowie z Sarvam AI byli pewni, że model był dobrze przygotowany do dalszych procesów treningowych, takich jak uczenie się ze wzmocnieniem.
Uczenie się ze wzmocnieniem z weryfikowalnymi nagrodami: Zdolność podejmowania decyzji
Oprócz nadzorowanego dostrajania, Sarvam AI włączył uczenie się ze wzmocnieniem z weryfikowalnymi nagrodami, aby zwiększyć zdolności modelu w zakresie podejmowania decyzji. Technika ta polega na uczeniu modelu poprzez uczenie się z informacji zwrotnych związanych z jasnymi, mierzalnymi celami, takimi jak poprawne rozwiązanie problemu matematycznego. Nagradzając model za osiągnięcie tych celów, proces uczenia się ze wzmocnieniem zachęca go do podejmowania lepszych decyzji i optymalizacji jego wydajności w czasie. Podejście to jest szczególnie skuteczne w przypadku zadań, które wymagają złożonego rozumowania i umiejętności rozwiązywania problemów. Weryfikowalne nagrody oznaczają, że algorytm nagradzający może być zweryfikowany przez zewnętrzną stronę lub eksperta, aby upewnić się, że dokładnie odzwierciedla pożądany wynik. Na przykład, w przypadku problemu matematycznego weryfikowalna nagroda może wymagać, aby rozwiązanie zostało sprawdzone przez niezależny system obliczeniowy, aby upewnić się, że jest ono poprawne. To pomaga zapobiec sytuacji, w której model jest nagradzany za osiąganie pożądanych wyników skrótami lub innymi niepożądanymi zachowaniami. Uczenie się ze wzmocnieniem jest szczególnie przydatne do tworzenia modeli językowych, ponieważ pozwala im na uczenie się z interakcji z użytkownikami i lepsze reagowanie na ich potrzeby. Stosując uczenie się ze wzmocnieniem z weryfikowalnymi nagrodami, Sarvam AI zapewnił, że model Sarvam-M jest nie tylko dokładny, ale także niezawodny i wyrównany z ludzkimi wartościami.
Zoptymalizowany do użytku w czasie rzeczywistym: Wydajność i responsywność
Uznając znaczenie wydajności w czasie rzeczywistym, Sarvam AI skrupulatnie zoptymalizował Sarvam-M, aby odpowiadał wydajniej i dokładniej podczas generowania odpowiedzi, szczególnie podczas użytku w czasie rzeczywistym. Obejmowało to dostrojenie architektury i algorytmów modelu w celu zminimalizowania opóźnień i maksymalizacji przepustowości, zapewniając użytkownikom terminowe i trafne odpowiedzi na ich zapytania. Wysiłki optymalizacyjne koncentrowały się na redukcji narzutu obliczeniowego i poprawie zdolności modelu do obsługi jednoczesnych żądań, co czyni go odpowiednim do wdrożenia w środowiskach o dużym zapotrzebowaniu. Optymalizacja modelu do użytku w czasie rzeczywistym była krytycznym krokiem w zapewnieniu, że może on być praktycznie stosowany w szerokim zakresie aplikacji. Podczas generowania odpowiedzi w czasie rzeczywistym na zapytania użytkowników model musi być w stanie przetwarzać informacje i szybko generować odpowiedzi. Osiągnięcie tego wymaga starannej optymalizacji zarówno architektury sprzętowej, jak i oprogramowania modelu. Inżynierowie w Sarvam AI zastosowali szereg technik optymalizacyjnych, w tym kwantyzację, przycinanie i destylację wiedzy, aby zmniejszyć ślad pamięci modelu i poprawić jego szybkość wnioskowania. Optymalizując model do użytku w czasie rzeczywistym, Sarvam AI zapewnił, że może on być wdrożony w chmurze lub na urządzeniach brzegowych, co czyni go dostępnym dla szerokiej gamy użytkowników.
Testowanie wydajności: Ustanawianie nowych standardów
Twierdzenie Sarvam AI, że Sarvam-M ustanawia nowy punkt odniesienia dla modeli o jego rozmiarze w językach indyjskich oraz zadaniach matematycznych i programistycznych, jest poparte obszernymi danymi testowymi. Startup przeprowadził rygorystyczne oceny wydajności modelu w oparciu o różne standardowe punkty odniesienia, porównując jego wyniki z wynikami innych najnowocześniejszych modeli. Wyniki tych ocen demonstrują znaczące ulepszenia osiągnięte przez Sarvam-M w kilku kluczowych obszarach. W szczególności skupiono się na wyborze reprezentatywnych punktów odniesienia i zaprojektowaniu rygorystycznych protokołów ewaluacyjnych, aby upewnić się, że wyniki były zarówno dokładne, jak i wiarygodne. Testy przeprowadzono na dedykowanej infrastrukturze i z wykorzystaniem wystandaryzowanych narzędzi i metryk, aby zminimalizować potencjalne źródła uprzedzeń i zamieszania. Startup zdawał sobie również sprawę z wagi ujawnienia szczegółów ustawień testowych, zbiorów danych i metryk perfomance. Transparentność pozwala badaczom i deweloperom ocenić mocne i słabe strony modelu i porównać go z innymi podejściami. Dokładne testy pozwoliły Sarvam AI wyciągać ważne wnioski na temat wydajności modelu i identyfikować obszary, w których można go było ulepszyć.
Standardy języków indyjskich: Średni wzrost wydajności o 20%
Zgodnie z wpisem na blogu opublikowanym przez SarvamAI, Sarvam-M wykazuje znaczne ulepszenia w stosunku do modelu bazowego, ze średnimi wzrostami wydajności o 20% w testach języków indyjskich. To znaczące ulepszenie podkreśla skuteczność procesu nadzorowanego dostrajania w poprawie zrozumienia i generowania języków indyjskich przez model. Zdolność modelu do obsługi niuansów i zawiłości tych języków jest kluczowa dla jego przyjęcia i użytkowania na rynku indyjskim. Konkretne testy użyte do oceny wydajności obejmowały zadania takie jak klasyfikacja tekstu, odpowiadanie na pytania i automatyczne tłumaczenie, obejmujące różnorodny zakres wyzwań językowych. Ulepszenie o 20% w testach polegało na średniej w szerokim zakresie języków indyjskich, co czyni je szczególnie imponującym. Zdolność modelu do dokładnego generowania i rozumienia języków indyjskich ma potencjał, aby odblokować nowe możliwości komunikacji i współpracy w Indiach. Sarvam AI przewiduje, że ich model odegra kluczową rolę w rozwoju rozwiązań opartych na AI, które są lepiej dostosowane do specyficznych potrzeb ludności indyjskiej.
Zadania matematyczne: Średni wzrost wydajności o 21,6%
Oprócz języków indyjskich, Sarvam-M wykazuje również imponujące wzrosty wydajności w zadaniach matematycznych, ze średnią poprawą o 21,6%. Ten znaczący wzrost dokładności i zdolności rozwiązywania problemów podkreśla skuteczność uczenia się ze wzmocnieniem z techniką weryfikowalnej metody nagradzania w poprawie zdolności rozumowania modelu. Zdolność modelu do rozwiązywania problemów matematycznych jest niezbędna do jego zastosowania w obszarach takich jak modelowanie finansowe, badania naukowe i analiza danych. Testy użyte do oceny wydajności w zadaniach matematycznych obejmowały problemy z różnych dziedzin, takich jak algebra, rachunek różniczkowy i statystyka. Model został oceniony pod względem jego zdolności nie tylko do udzielania poprawnych odpowiedzi, ale także do demonstrowania procesu rozumowania i uzasadniania rozwiązań. Wykonanie zadań matematycznych przez model jest wysoce konkurencyjne na światowej scenie. Jest to ważne, ponieważ modele rozwiązywania problemów z zakresu matematyki są trudne, jednak przydatne, więc doskonałość w rozwiązywaniu problemów z zakresu matematyki świadczy o wyższości rdzennej logiki i możliwości w modelu językowym. Sarvam AI szacuje, że możliwości rozumowania matematycznego modelu umożliwiają im budowanie rozwiązań opartych na AI, które mogą automatyzować złożone procesy biznesowe, odkrywać nowe naukowe spostrzeżenia i poprawiać podejmowanie decyzji w szerokim zakresie branż.
Testy programistyczne: Średni wzrost wydajności o 17,6%
Wydajność Sarvam-M w testach programistycznych jest równie godna uwagi, ze średnim wzrostem o 17,6%. To ulepszenie odzwierciedla zdolność modelu do rozumienia i generowania kodu w różnych językach programowania, co czyni go cennym narzędziem dla programistów i inżynierów oprogramowania. Biegłość modelu w programowaniu jest kluczowa dla jego zastosowania w obszarach takich jak generowanie kodu, wykrywanie błędów i automatyczne testowanie. Testy użyte do oceny wydajności w testach programistycznych obejmowały zadania takie jak uzupełnianie kodu, naprawa kodu i generowanie kodu z opisów w języku naturalnym. Model oceniono pod względem jego zdolności do generowania poprawnego składniowo i semantycznie mającego sens kodu, który spełnia określone wymagania. Przyrosty w programowaniu są imponujące i wskazują na to, że model dobrze rozumie złożone aspekty programowania. Sarvam AI oczekuje, że model może być wykorzystywany do automatyzacji powtarzalnych zadań programistycznych, identyfikacji błędów w kodzie, a nawet generowania nowego kodu wyłącznie z opisów w języku naturalnym. Mogą to być cenne narzędzia oszczędzające czas programistom i inżynierom.
Zadania kombinowane: Wyjątkowa wydajność
Model radzi sobie jeszcze lepiej w zadaniach, które łączą języki indyjskie i matematykę, ilustrując jego wszechstronność i zdolność do radzenia sobie ze złożonymi scenariuszami, które wymagają zarówno umiejętności językowych, jak i rozumowania. Na przykład osiągnął 86% poprawę w zromanizowanej wersji językowej indyjskiej testu GSM-8K. Ta niezwykła poprawa podkreśla zdolność modelu do wykorzystania wiedzy zarówno o językach indyjskich, jak i pojęciach matematycznych do rozwiązywania trudnych problemów. Test GSM-8K to szeroko stosowany zbiór danych, który testuje zdolność modelu do rozwiązywania zagadnień matematycznych w szkole podstawowej wyrażonych w języku naturalnym. Wydajność modelu w tym teście demonstruje jego zdolność do zrozumienia treści problemu, identyfikacji istotnych informacji i zastosowania odpowiednich operacji matematycznych w celu uzyskania poprawnego rozwiązania. 86% poprawy osiągnięte przez Sarvam-M jest świadectwem jego zaawansowanych zdolności rozumowania i zdolności do radzenia sobie ze złożonymi, wieloaspektowymi zadaniami. To ważne ulepszenie świadczy o zdolności modelu do rozumowania i uczenia się w sposób naśladujący ludzki mózg.
Porównanie z innymi modelami: Sarvam-M utrzymuje swoją pozycję
Wpis na blogu Sarvam AI porównuje Sarvam-M z innymi znanymi modelami językowymi, podkreślając jego konkurencyjną wydajność. Ta analiza porównawcza dostarcza cennych informacji na temat mocnych i słabych stron modelu, umożliwiając użytkownikom podejmowanie świadomych decyzji dotyczących jego przydatności do ich konkretnych potrzeb. Wpis na blogu podkreśla fakt, że Sarvam-M przewyższa Llama-2 7B w większości testów i jest porównywalny z większymi gęstymi modelami, takimi jak Llama-3 70B, oraz modelami takimi jak Gemma 27B, które są wstępnie trenowane na znacznie większej liczbie tokenów. Porównania te podkreślają wydajność metodologii treningowej Sarvam-M i jego zdolność do osiągania konkurencyjnej wydajności przy stosunkowo mniejszym rozmiarze parametrów. Zdolność do osiągania porównywalnej wydajności przy mniejszej liczbie parametrów przekłada się na niższe koszty obliczeniowe i większe prędkości wnioskowania, co czyni Sarvam-M bardziej praktycznym i dostępnym rozwiązaniem dla wielu użytkowników. Porównania te są ważne, ponieważ zapewniają kontekst dla wydajności Sarvam-M i pokazują, że jest konkurencyjny z innymi najnowocześniejszymi modelami. Porównanie z innymi modelami jest tak ważne, jak wyniki samodzielne, ponieważ pokazuje to, w którym kierunku warto się rozwijać.
Testy wiedzy w języku angielskim: Potrzeba poprawy
Pomimo imponującej wydajności w językach indyjskich i zadaniach rozumowania, Sarvam AI przyznaje, że Sarvam-M nadal wymaga poprawy w testach wiedzy w języku angielskim, takich jak MMLU. W tych testach Sarvam-M wypada o około 1 punkt procentowy niżej niż model bazowy. Ten niewielki spadek wydajności sugeruje, że dane treningowe modelu mogły być stronnicze w kierunku języków indyjskich i zadań rozumowania, co skutkuje nieco słabszym zrozumieniem wiedzy w języku angielskim. Jednak Sarvam AI aktywnie pracuje nad rozwiązaniem tego problemu, włączając więcej danych w języku angielskim do zestawu treningowego modelu i dostrajając architekturę modelu, aby lepiej radzić sobie z zadaniami opartymi na wiedzy w języku angielskim. Firma jest zaangażowana w osiągnięcie równości z innymi najnowocześniejszymi modelami w testach w języku angielskim, zapewniając, że Sarvam-M jest wszechstronnym i konkurencyjnym na całym świecie modelem językowym. Rozpoznanie deficytu wiedzy w języku angielskim jest istotnym krokiem i wskazuje, że Sarvam AI jest świadomy mocnych i słabych stron modelu. Zobowiązanie do poprawy wydajności w języku angielskim jest również pozytywne i pokazuje, że Sarvam AI ma na celu stworzenie wszechstronnego modelu językowego, który może być używany w różnorodnym zakresie aplikacji.
Wszechstronność i zastosowania: Szeroki zakres możliwości
Sarvam-M jest zbudowany z myślą o wszechstronności i zaprojektowany do obsługi szerokiego zakresu zastosowań, w tym agentów konwersacyjnych, tłumaczeń i narzędzi edukacyjnych. Jego zdolność do rozumienia i generowania języków indyjskich, w połączeniu z jego zdolnościami rozumowania, czyni go cennym atutem dla firm i organizacji działających na rynku indyjskim. Różne zastosowania dla modelu Sarvam-M stanowią o jego potędze i dają użytkownikom możliwość tworzenia wielu różnych rzeczy. Model ma również wiele potencjalnych zastosowań.
Agenci konwersacyjni: Ulepszanie obsługi klienta
Sarvam-M może być używany do zasilania agentów konwersacyjnych, którzy mogą wchodzić w interakcje z klientami w ich językach ojczystych, zapewniając spersonalizowaną i wydajną obsługę klienta. Agenci ci mogą obsługiwać szeroki zakres zadań, takich jak odpowiadanie na często zadawane pytania, dostarczanie informacji o produktach i rozwiązywanie skarg klientów. Umożliwiając klientom komunikowanie się w preferowanym języku, Sarvam-M może poprawić zadowolenie klienta i lojalność. Agenci konwersacyjni zasilani przez Sarvam-M mogą być wdrażani na różnych platformach, takich jak strony internetowe, aplikacje mobilne i platformy komunikatorów, zapewniając klientom płynne i wygodne doświadczenie komunikacji. Dodatkową zaletą agentów konwersacyjnych jest to, że są one w stanie zapewnić obsługę klienta 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, eliminując potrzebę obsługi klienta przez człowieka poza godzinami pracy. Agenci konwersacyjni napędzani przez Sarvam-M mogą potencjalnie zrewolucjonizować sposób, w jaki firmy wchodzą w interakcje z klientami w Indiach.
Tłumaczenie: Przełamywanie barier językowych
Zdolności tłumaczeniowe Sarvam-M mogą być używane do przełamywania barier językowych i ułatwiania komunikacji między osobami, które mówią różnymi językami. Model może tłumaczyć tekst i mowę między językiem angielskim a różnymi językami indyjskimi, umożliwiając firmom rozszerzenie ich zasięgu na nowe rynki, a osobom fizycznym nawiązywanie kontaktów z osobami z różnych kultur. Usługi tłumaczeniowe zasilane przez Sarvam-M mogą być zintegrowane z różnymi aplikacjami, takimi jak narzędzia do tłumaczenia dokumentów, wtyczki do tłumaczenia stron internetowych i aplikacje do tłumaczenia w czasie rzeczywistym, zapewniając użytkownikom płynne i dokładne możliwości tłumaczeniowe. Dokładne narzędzie do przekładu może być niezwykle pomocne wielu osobom i potencjalnie zrewolucjonizować sposób, w jaki ludzie podróżują.
Narzędzia edukacyjne: Spersonalizowane doświadczenia edukacyjne
Sarvam-M może być używany do opracowywania narzędzi edukacyjnych, które zapewniają spersonalizowane doświadczenia edukacyjne dla uczniów w każdym wieku. Model może generować dostosowane materiały edukacyjne, dostarczać informacje zwrotne na temat pracy uczniów i odpowiadać na pytania uczniów. Dostosowując doświadczenie edukacyjne do indywidualnych potrzeb i stylu uczenia się każdego ucznia, Sarvam-M może poprawić zaangażowanie uczniów i wyniki w nauce. Narzędzia edukacyjne zasilane przez Sarvam-M mogą być wdrażane na różnych platformach, takich jak platformy edukacji online, aplikacje mobilne i interaktywne podręczniki, zapewniając uczniom dostęp do spersonalizowanych zasobów edukacyjnych w dowolnym miejscu i czasie. Podmioty edukacyjne mogą w przyszłości potencjalnie wykorzystać narzędzia edukacyjne do zapewnienia wsparcia dydaktycznego osobom, które tego potrzebują.
Dostęp i dostępność: Wzmacnianie pozycji programistów
Sarvam AI udostępnił Sarvam-M programistom i badaczom, wspierając innowacje i współpracę w społeczności AI. Model jest dostępny do pobrania na Hugging Face, popularnej platformie do udostępniania i uzyskiwania dostępu do modeli AI o otwartym kodzie źródłowym. Programiści mogą również testować model na placu zabaw Sarvam AI, interfejsie internetowym, który umożliwia użytkownikom eksperymentowanie z możliwościami modelu i eksplorowanie jego potencjalnych zastosowań. Ponadto Sarvam AI oferuje API, które umożliwiają programistom integrację Sarvam-M z własnymi aplikacjami i usługami. Zapewniając łatwy dostęp do modelu i powiązanych z nim narzędzi, Sarvam AI umożliwia programistom tworzenie innowacyjnych rozwiązań, które wykorzystują moc AI. Upewnienie się, że programy są łatwo dostępne dla wszystkich użytkowników, jest ważne, szczególnie w przypadku firm starających się rosnąć na większych poziomach i stać się innowacyjnymi gigantami.
Plany na przyszłość: Budowanie suwerennego ekosystemu AI w Indiach
Sarvam AI planuje regularnie wydawać modele w ramach swojego wysiłku na rzecz budowy suwerennego ekosystemu AI w Indiach. Model ten jest pierwszym z tej serii składek. Firma jest zaangażowana w rozwój i wdrażanie technologii AI, które są zgodne z potrzebami i wartościami narodu indyjskiego. Wspierając silny krajowy przemysł AI, Sarvam AI dąży do zmniejszenia zależności Indii od zagranicznych technologii oraz promowania wzrostu gospodarczego i rozwoju społecznego. Wizją firmy jest stworzenie ekosystemu AI, który jest zarówno innowacyjny, jak i integracyjny, zapewniając wszystkim Hindusom dostęp do korzyści płynących z AI. Działania firmy, takie jak regularne wydawanie modeli w celu innowacji i rozwoju w firmie, są ważne, ponieważ pozwalają firmie rosnąć w tempie i robić postępy w ekosystemie AI w Indiach.
Pod koniec kwietnia rząd indyjski wybrał Sarvam do zbudowania krajowego suwerennego LLM w ramach IndiaAI Mission, krajowego wysiłku mającego na celu wzmocnienie krajowych możliwości w zakresie wschodzących technologii. Ten wybór podkreśla zaufanie rządu do zdolności Sarvam AI do realizacji swojej wizji suwerennego ekosystemu AI w Indiach. IndiaAI Mission to kompleksowa inicjatywa, która ma na celu promowanie badań i rozwoju w dziedzinie AI, wspieranie innowacji i przedsiębiorczości oraz tworzenie wykwalifikowanej siły roboczej do wspierania przemysłu AI. Współpracując z Sarvam AI, rząd podejmuje znaczący krok w kierunku realizacji swoich celów i ugruntowania pozycji Indii jako światowego lidera w dziedzinie AI.