อินเดียได้เริ่มต้นการเดินทางแห่งการเปลี่ยนแปลงเพื่อสร้างขีดความสามารถด้านปัญญาประดิษฐ์ที่เป็นอิสระของตนเอง โดยมอบหมายให้ Sarvam AI ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพที่กำลังเติบโตในเมืองเบงกาลูรู (Bengaluru) รับบทบาทสำคัญในการเป็นหัวหอกในการพัฒนาแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) แห่งชาติภายใต้การอุปถัมภ์ของ IndiaAI Mission ความพยายามที่ทะเยอทะยานนี้ตอกย้ำความมุ่งมั่นของอินเดียในการส่งเสริมการพึ่งพาตนเองทางเทคโนโลยีและการใช้ประโยชน์จากพลังของ AI เพื่อประโยชน์ของพลเมือง
วิสัยทัศน์สำหรับ AI พื้นเมือง
หัวใจสำคัญของความคิดริเริ่มนี้คือวิสัยทัศน์ที่ลึกซึ้ง: เพื่อสร้างแบบจำลอง AI ที่ไม่เพียงแต่เป็นของพื้นเมืองเท่านั้น แต่ยังมีทักษะการใช้เหตุผลขั้นสูง ความสามารถในการประมวลผลคำพูดที่ซับซ้อน และความคล่องแคล่วในการใช้ภาษาอินเดียที่หลากหลายอย่างราบรื่น แบบจำลองนี้จะหยั่งรากลึกในภูมิทัศน์ทางภาษาและวัฒนธรรมของอินเดีย ซึ่งสะท้อนถึงเอกลักษณ์และมรดกอันเป็นเอกลักษณ์ของชาติ
เพื่อให้การตระหนักถึงวิสัยทัศน์นี้เป็นไปอย่างราบรื่น Sarvam AI จะได้รับการเข้าถึงคลังทรัพยากรการคำนวณที่น่าเกรงขาม ซึ่งประกอบด้วย NVIDIA H100 GPU จำนวน 4,086 หน่วย เป็นระยะเวลาหกเดือน การเข้าถึงนี้จะช่วยให้สตาร์ทอัพสร้าง LLM ตั้งแต่เริ่มต้น โดยปรับแต่งให้เข้ากับความต้องการและความปรารถนาเฉพาะของบริบทอินเดีย
สามรูปแบบที่แตกต่างกัน
การพัฒนา LLM แห่งชาติจะครอบคลุมถึงสามรูปแบบที่แตกต่างกัน ซึ่งแต่ละรูปแบบได้รับการออกแบบมาเพื่อตอบสนองชุดของแอปพลิเคชันและความต้องการที่เฉพาะเจาะจง:
Sarvam-Large: รูปแบบนี้จะถูกสร้างขึ้นเพื่อให้มีความเป็นเลิศในงานที่ซับซ้อนด้านการใช้เหตุผลและการสร้างเนื้อหา ทำให้สามารถจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนและสร้างเนื้อหาที่ซับซ้อนได้
Sarvam-Small: รูปแบบนี้จะได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับแอปพลิเคชันแบบโต้ตอบแบบเรียลไทม์ ทำให้มั่นใจได้ถึงการโต้ตอบที่รวดเร็วและตอบสนองต่อผู้ใช้ในสถานการณ์ต่างๆ
Sarvam-Edge: รูปแบบนี้จะได้รับการปรับแต่งสำหรับการทำงานบนอุปกรณ์ ทำให้สามารถทำงานได้อย่างราบรื่นบนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด โดยไม่ต้องเชื่อมต่อกับคลาวด์อย่างต่อเนื่อง
ในการทำงานร่วมกัน Sarvam AI จะร่วมมือกับ AI4Bharat ซึ่งเป็นโครงการริเริ่มของ IIT Madras เพื่อให้แน่ใจว่าแบบจำลองต่างๆ ฝังแน่นอยู่ในบริบททางภาษาและวัฒนธรรมของอินเดียอย่างลึกซึ้ง ความร่วมมือนี้จะใช้ประโยชน์จากความเชี่ยวชาญของ AI4Bharat ในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติและคลังทรัพยากรภาษาอินเดียที่หลากหลาย
ประวัติการทำงานที่พิสูจน์แล้วของ Sarvam AI
Sarvam AI ได้สร้างชื่อเสียงให้ตัวเองแล้วในฐานะผู้นำในภูมิทัศน์ AI ของอินเดีย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้าน AI ที่รองรับหลายภาษา ประวัติความเป็นมาของนวัตกรรมและความมุ่งมั่นในการจัดการกับความท้าทายที่ไม่เหมือนใครของบริบทอินเดียได้ทำให้บริษัทเป็นตัวเลือกที่เป็นธรรมชาติในการเป็นผู้นำโครงการที่ทะเยอทะยานนี้
ในเดือนตุลาคม 2024 Sarvam AI ได้เปิดตัว Sarvam-1 ซึ่งเป็น LLM ที่มีพารามิเตอร์ 2 พันล้านพารามิเตอร์ ซึ่งได้รับการออกแบบและปรับให้เหมาะสมสำหรับภาษาอินเดียโดยเฉพาะ แบบจำลองนี้รองรับภาษาอินเดียหลักสิบภาษา ได้แก่ เบงกาลี คุชราต ฮินดี กันนาดา มาลายาลัม มราฐี โอเดีย ปัญจาบ ทมิฬ และเตลูกู นอกเหนือจากภาษาอังกฤษ
Sarvam-1 บรรลุอัตราความอุดมสมบูรณ์ 1.4 ถึง 2.1 โทเค็นต่อคำ ซึ่งแตกต่างจากแบบจำลองที่มีอยู่มากมายที่ต้องดิ้นรนกับประสิทธิภาพของโทเค็นเมื่อประมวลผลสคริปต์ Indic ความสำเร็จที่โดดเด่นนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลอย่างมาก ทำให้แบบจำลองสามารถจัดการกับภาษาอินเดียด้วยความเร็วและความแม่นยำที่มากขึ้น
การฝึกอบรมและโครงสร้างพื้นฐานในประเทศ
Sarvam-1 ได้รับการฝึกอบรมภายในประเทศอินเดีย โดยใช้ประโยชน์จากโครงสร้างพื้นฐาน AI ในประเทศที่ขับเคลื่อนโดย NVIDIA H100 Tensor Core GPU ศูนย์ข้อมูลของ Yotta และทรัพยากรภาษาของ AI4Bharat แนวทางในประเทศแบบ end-to-end นี้ตอกย้ำถึงความสามารถที่เพิ่มขึ้นของอินเดียในการพัฒนา AI และความมุ่งมั่นในการสร้างระบบนิเวศ AI ที่พึ่งพาตนเองได้
เกณฑ์มาตรฐานด้านประสิทธิภาพได้เปิดเผยว่า Sarvam-1 ไม่เพียงแต่เทียบเท่า แต่ในบางกรณี ยังเหนือกว่าแบบจำลองขนาดใหญ่กว่า เช่น Llama 3.1 8B ของ Meta และ Gemma-2-9B ของ Google โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานที่เกี่ยวข้องกับภาษา Indic ประสิทธิภาพที่น่าประทับใจนี้เน้นให้เห็นถึงประสิทธิภาพของแนวทางของ Sarvam AI และความสามารถในการแข่งขันกับผู้นำ AI ระดับโลก
ในเกณฑ์มาตรฐาน TriviaQA ข้ามภาษา Indic Sarvam-1 บรรลุความแม่นยำ 86.11 ซึ่งเหนือกว่าคะแนนของ Llama-3.1 8B ที่ 61.47 ส่วนต่างที่สำคัญนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่เหนือกว่าของ Sarvam-1 ในการทำความเข้าใจและประมวลผลข้อมูลในภาษาอินเดีย
ความท้าทายที่รออยู่ข้างหน้า
ในขณะที่ Sarvam AI ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถของตนเองด้วย Sarvam-1 งานสร้างแบบจำลองพื้นฐานพื้นเมืองแห่งแรกนั้นไม่ได้ปราศจากความท้าทาย การเอาชนะความท้าทายเหล่านี้จะต้องอาศัยความเฉลียวฉลาด ความเพียรพยายาม และจิตวิญญาณแห่งการทำงานร่วมกัน
การปรับขนาดโครงสร้างพื้นฐาน
หนึ่งในอุปสรรคที่สำคัญที่สุดคือการปรับขนาดโครงสร้างพื้นฐานเพื่อตอบสนองความต้องการในการฝึกอบรมแบบจำลองขนาดใหญ่ การฝึกอบรมแบบจำลองเหล่านี้ต้องใช้พลังการคำนวณจำนวนมหาศาลในช่วงเวลาที่ยาวนาน ในขณะที่การจัดหา NVIDIA H100 GPU จำนวนหลายพันหน่วยของรัฐบาลเป็นก้าวสำคัญไปข้างหน้า การจัดการ การเพิ่มประสิทธิภาพ และการบำรุงรักษาทรัพยากรระดับไฮเอนด์ดังกล่าวเป็นงานที่ซับซ้อน
การจัดการทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพจะเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่ากระบวนการฝึกอบรมมีประสิทธิภาพและคุ้มค่า ซึ่งจะเกี่ยวข้องกับการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ GPU การจัดการการจัดสรรหน่วยความจำ และการใช้กลยุทธ์เพื่อลดปัญหาคอขวดที่อาจเกิดขึ้น
การดูแลจัดการข้อมูล
ความท้าทายที่สำคัญอีกประการหนึ่งอยู่ที่การดูแลจัดการชุดข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและหลากหลาย ภูมิทัศน์ทางภาษาของอินเดียมีความซับซ้อนอย่างเหลือเชื่อ โดยมีความแตกต่างไม่เพียงแต่ระหว่างภาษาเท่านั้น แต่ยังรวมถึงภายในภาษาถิ่น วัฒนธรรม และรูปแบบการเขียนด้วย การสร้างชุดข้อมูลที่สมดุลซึ่งรวบรวมความหลากหลายนี้อย่างแท้จริงโดยไม่ทำให้เกิดอคติเป็นสิ่งสำคัญ แต่เป็นสิ่งที่ท้าทายอย่างยิ่ง
ชุดข้อมูลต้องเป็นตัวแทนของภูมิภาค ชุมชน และกลุ่มทางสังคมต่างๆ ภายในอินเดีย นอกจากนี้ จะต้องปราศจากอคติที่อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ยุติธรรมหรือเลือกปฏิบัติ ต้องให้ความสนใจเป็นพิเศษกับการเลือกและการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าเป็นไปตามเกณฑ์เหล่านี้
ความแตกต่างทางภาษา
นอกจากนี้ แบบจำลองจะต้องสามารถจับภาพความแตกต่างที่ละเอียดอ่อนของภาษาอินเดีย รวมถึงสำนวน โวหาร และการอ้างอิงทางวัฒนธรรม ซึ่งต้องมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับบริบททางวัฒนธรรมที่ใช้ภาษาเหล่านี้
ความร่วมมือของ Sarvam AI กับ AI4Bharat จะมีบทบาทสำคัญในการจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ ความเชี่ยวชาญของ AI4Bharat ในภาษาอินเดียและการเข้าถึงคลังทรัพยากรทางภาษาจำนวนมากจะให้การสนับสนุนที่มีคุณค่าในการพัฒนา LLM แห่งชาติ
ผลกระทบต่ออินเดีย
การพัฒนา LLM แห่งชาติมีผลกระทบอย่างลึกซึ้งต่อภูมิทัศน์ทางเทคโนโลยีของอินเดียและบทบาทในเวที AI ระดับโลก ความคิดริเริ่มนี้มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงภาคส่วนต่างๆ รวมถึงการศึกษา การดูแลสุขภาพ การเงิน และการกำกับดูแล
การเติบโตทางเศรษฐกิจ
ด้วยการส่งเสริมนวัตกรรมและขับเคลื่อนการเติบโตทางเศรษฐกิจ LLM แห่งชาติสามารถสร้างโอกาสใหม่ๆ ให้กับธุรกิจและผู้ประกอบการชาวอินเดีย นอกจากนี้ยังสามารถช่วยลดช่องว่างทางดิจิทัลโดยการให้การเข้าถึงข้อมูลและบริการในภาษาท้องถิ่น
การเสริมอำนาจ
นอกจากนี้ LLM สามารถเพิ่มขีดความสามารถให้กับพลเมืองโดยให้พวกเขาเข้าถึงการศึกษา การดูแลสุขภาพ และบริการที่จำเป็นอื่นๆ ที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล นอกจากนี้ยังสามารถช่วยส่งเสริมการรวมกลุ่มทางสังคมโดยการทำลายอุปสรรคทางภาษาและส่งเสริมการสื่อสารระหว่างชุมชนต่างๆ
ความเป็นอิสระเชิงกลยุทธ์
ท้ายที่สุด การพัฒนา LLM แห่งชาติเป็นสิ่งจำเป็นเชิงกลยุทธ์สำหรับอินเดีย จะช่วยให้ประเทศสามารถพัฒนาขีดความสามารถด้าน AI ของตนเอง ลดการพึ่งพาเทคโนโลยีต่างประเทศ และรับประกันอธิปไตยทางดิจิทัล
ระบบนิเวศที่ทำงานร่วมกัน
ความสำเร็จของความพยายามที่ทะเยอทะยานนี้ขึ้นอยู่กับการสร้างระบบนิเวศที่ทำงานร่วมกัน ซึ่งรวบรวมรัฐบาล อุตสาหกรรม สถาบันการศึกษา และชุมชนสตาร์ทอัพ การทำงานร่วมกัน ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเหล่านี้สามารถใช้ประโยชน์จากความเชี่ยวชาญและทรัพยากรร่วมกันเพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรมและเร่งการพัฒนา AI ในอินเดีย
การสนับสนุนของรัฐบาลสำหรับ Sarvam AI และความมุ่งมั่นในการให้การเข้าถึงทรัพยากรการคำนวณเป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยให้ระบบนิเวศนี้เป็นไปได้ ความร่วมมือในอุตสาหกรรมสามารถให้การเข้าถึงข้อมูลและความเชี่ยวชาญในโลกแห่งความเป็นจริง ในขณะที่สถาบันการศึกษาสามารถสนับสนุนการวิจัยและบุคลากรที่ทันสมัย
อนาคตที่ขับเคลื่อนด้วย AI
ในขณะที่อินเดียเริ่มต้นการเดินทางแห่งการเปลี่ยนแปลงนี้ ประเทศชาติพร้อมที่จะปลดล็อกศักยภาพอันมหาศาลของ AI และสร้างอนาคตที่ขับเคลื่อนด้วยนวัตกรรม การไม่แบ่งแยก และการพึ่งพาตนเอง การพัฒนา LLM แห่งชาติเป็นข้อพิสูจน์ถึงความทะเยอทะยานของอินเดียและความมุ่งมั่นอย่างแน่วแน่ในการกำหนดโชคชะตาของตนเองในยุคของปัญญาประดิษฐ์