AI ماڈلز: سستے اور تیز 'ڈسٹلیشن' سے

ڈسٹلیشن کا عروج: ایک مسابقتی فائدہ

جیسے جیسے مصنوعی ذہانت (AI) کی بالادستی کی جنگ تیز ہوتی جارہی ہے، ‘ڈسٹلیشن’ نامی ایک تبدیلی آمیز تکنیک مرکز نگاہ بن رہی ہے۔ یہ جدید طریقہ AI کو زیادہ قابل رسائی اور بجٹ کے موافق بنانے کا وعدہ کرتا ہے، جبکہ بیک وقت ان ٹیک جنات کے قائم کردہ کاروباری ماڈلز کے لیے ایک ممکنہ خطرہ بھی لاحق ہے جنہوں نے اس ٹیکنالوجی کو آگے بڑھایا۔

AI کے میدان میں بڑے کھلاڑی، جیسے OpenAI، Microsoft، اور Meta، ‘ڈسٹلیشن’ کو فعال طور پر اپنا رہے ہیں تاکہ AI ماڈلز بنائے جاسکیں جو پرس پر آسان ہوں۔ اس طریقہ کار نے چینی کمپنی DeepSeek کی جانب سے اسے استعمال کرنے کے بعد AI ماڈلز تیار کرنے کے لیے کافی توجہ حاصل کی جو سائز میں چھوٹے تھے لیکن حیرت انگیز طور پر طاقتور تھے۔ اس طرح کے موثر ماڈلز کے ابھرنے سے سلیکن ویلی میں تشویش پائی جاتی ہے، اس خدشے کے ساتھ کہ یہ خطہ AI دوڑ میں اپنی قائدانہ پوزیشن کو برقرار رکھنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ مالیاتی منڈیوں نے تیزی سے رد عمل ظاہر کیا، ممتاز امریکی ٹیک کمپنیوں کی مارکیٹ ویلیو سے اربوں ڈالر کا صفایا ہوگیا۔

ڈسٹلیشن کیسے کام کرتا ہے: استاد اور شاگرد کا متحرک

ڈسٹلیشن کا جادو اس کے ‘استاد-شاگرد’ کے نقطہ نظر میں مضمر ہے۔ ایک بڑا، پیچیدہ AI ماڈل، جسے موزوں طور پر ‘استاد’ کا نام دیا گیا ہے، ڈیٹا بنانے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ یہ ڈیٹا، بدلے میں، ایک چھوٹے ‘شاگرد’ ماڈل کو تربیت دینے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ یہ ذہین عمل کمپنیوں کو اپنے جدید ترین AI سسٹمز کی کارکردگی کا ایک بڑا حصہ برقرار رکھنے کی اجازت دیتا ہے جبکہ لاگت اور کمپیوٹیشنل ضروریات کو کافی حد تک کم کرتا ہے۔

جیسا کہ Olivier Godement، OpenAI کے پلیٹ فارم کے پروڈکٹ ہیڈ، نے موزوں طور پر کہا، ‘’ڈسٹلیشن کافی جادوئی ہے۔ یہ ہمیں ایک بہت بڑا، سمارٹ ماڈل لینے اور مخصوص کاموں کے لیے موزوں ایک بہت چھوٹا، سستا اور تیز ورژن بنانے دیتا ہے۔’’

لاگت کا عنصر: AI تک رسائی کو جمہوری بنانا

OpenAI کے GPT-4، Google کے Gemini، اور Meta کے Llama جیسے بڑے AI ماڈلز کی تربیت کے لیے بے پناہ کمپیوٹنگ پاور کی ضرورت ہوتی ہے، جس کی وجہ سے اکثر سینکڑوں ملین ڈالر کے اخراجات ہوتے ہیں۔ تاہم، ڈسٹلیشن، ایک جمہوری قوت کے طور پر کام کرتا ہے، جو کاروباروں اور ڈویلپرز کو AI کی صلاحیتوں تک لاگت کے صرف ایک حصے پر رسائی فراہم کرتا ہے۔ یہ استطاعت اسمارٹ فونز اور لیپ ٹاپ جیسے روزمرہ کے آلات پر AI ماڈلز کو موثر طریقے سے چلانے کے امکانات کھولتی ہے۔

Microsoft کا Phi اور DeepSeek تنازعہ

Microsoft، OpenAI کا ایک بڑا حمایتی، ڈسٹلیشن سے فائدہ اٹھانے میں تیزی سے کام کر رہا ہے، GPT-4 کا فائدہ اٹھاتے ہوئے کمپیکٹ AI ماڈلز کی اپنی لائن بنانے کے لیے، جسے Phi کہا جاتا ہے۔ تاہم، DeepSeek کے خلاف لگائے گئے الزامات کے ساتھ کہانی مزید گہری ہو جاتی ہے۔ OpenAI کا الزام ہے کہ DeepSeek نے اپنے ملکیتی ماڈلز کو کشید کر کے ایک حریف AI سسٹم کو تربیت دی ہے — جو OpenAI کی سروس کی شرائط کی واضح خلاف ورزی ہے۔ DeepSeek اس معاملے پر خاموش ہے۔

ڈسٹلیشن کے تجارتی بند: سائز بمقابلہ صلاحیت

اگرچہ ڈسٹلیشن موثر AI ماڈلز فراہم کرتا ہے، لیکن یہ اپنے سمجھوتوں کے بغیر نہیں ہے۔ جیسا کہ Microsoft Research کے Ahmed Awadallah نے اشارہ کیا ہے، ‘’اگر آپ ماڈلز کو چھوٹا بناتے ہیں، تو آپ لامحالہ ان کی صلاحیت کو کم کر دیتے ہیں۔’’ ڈسٹلڈ ماڈلز مخصوص کاموں کو انجام دینے میں چمکتے ہیں، جیسے ای میلز کا خلاصہ کرنا، لیکن ان میں اپنے بڑے ہم منصبوں کی وسیع، ہمہ جہت فعالیت کا فقدان ہے۔

کاروباری ترجیح: کارکردگی کا لالچ

حدود کے باوجود، بہت سے کاروبار ڈسٹلڈ ماڈلز کی طرف متوجہ ہو رہے ہیں۔ ان کی صلاحیتیں اکثر کاموں جیسے کسٹمر سروس چیٹ بوٹس اور موبائل ایپلیکیشنز کے لیے کافی ہوتی ہیں۔ David Cox، IBM Research میں AI ماڈلز کے نائب صدر، عملیت پر زور دیتے ہوئے کہتے ہیں، ‘’جب بھی آپ کارکردگی کو برقرار رکھتے ہوئے اخراجات کو کم کر سکتے ہیں، تو یہ سمجھ میں آتا ہے۔’’

کاروباری ماڈل چیلنج: ایک دو دھاری تلوار

ڈسٹلیشن کا عروج بڑی AI فرموں کے کاروباری ماڈلز کے لیے ایک منفرد چیلنج پیش کرتا ہے۔ یہ کمزور ماڈل تیار کرنے اور چلانے میں کم مہنگے ہیں، جو OpenAI جیسی کمپنیوں کے لیے کم آمدنی کے سلسلے میں ترجمہ کرتے ہیں۔ جب کہ OpenAI ڈسٹلڈ ماڈلز کے لیے کم فیس لیتا ہے، جو ان کی کم کمپیوٹیشنل ڈیمانڈز کی عکاسی کرتا ہے، کمپنی کا کہنا ہے کہ بڑے AI ماڈلز ان ایپلی کیشنز کے لیے ناگزیر رہیں گے جہاں درستگی اور وشوسنییتا سب سے اہم ہے۔

OpenAI کے حفاظتی اقدامات: کراؤن جیولز کی حفاظت

OpenAI حریفوں کی جانب سے اپنے بڑے ماڈلز کی ڈسٹلیشن کو روکنے کے لیے فعال طور پر اقدامات کر رہا ہے۔ کمپنی احتیاط سے استعمال کے نمونوں کی نگرانی کرتی ہے اور اگر اسے شبہ ہے کہ کوئی صارف ڈسٹلیشن کے مقاصد کے لیے بڑی مقدار میں ڈیٹا نکال رہا ہے تو رسائی منسوخ کرنے کا اختیار رکھتی ہے۔ یہ حفاظتی اقدام مبینہ طور پر DeepSeek سے منسلک اکاؤنٹس کے خلاف لیا گیا تھا۔

اوپن سورس بحث: ڈسٹلیشن بطور ایک فعال

ڈسٹلیشن نے اوپن سورس AI ڈویلپمنٹ کے ارد گرد مباحثوں کو بھی جنم دیا ہے۔ جب کہ OpenAI اور دیگر فرمیں اپنے ملکیتی ماڈلز کی حفاظت کے لیے کوشاں ہیں، Meta کے چیف AI سائنسدان، Yann LeCun نے ڈسٹلیشن کو اوپن سورس فلسفے کے ایک لازمی حصے کے طور پر اپنایا ہے۔ LeCun اوپن سورس کی باہمی تعاون کی نوعیت کو چیمپیئن کرتے ہوئے کہتے ہیں، ‘’اوپن سورس کا پورا خیال یہی ہے — آپ ہر کسی کی ترقی سے فائدہ اٹھاتے ہیں۔’’

پہلے محرک فائدہ کی پائیداری: ایک بدلتا ہوا منظرنامہ

ڈسٹلیشن کے ذریعے سہولت فراہم کی جانے والی تیز رفتار پیشرفت AI ڈومین میں پہلے محرک فوائد کی طویل مدتی پائیداری کے بارے میں سوالات اٹھاتی ہے۔ جدید ترین ماڈلز تیار کرنے میں اربوں کی سرمایہ کاری کے باوجود، معروف AI فرمیں اب خود کو ایسے حریفوں کا سامنا کر رہی ہیں جو مہینوں میں ان کی کامیابیوں کو دہرا سکتے ہیں۔ جیسا کہ IBM کے Cox نے موزوں طور پر مشاہدہ کیا ہے، ‘’ایسی دنیا میں جہاں چیزیں اتنی تیزی سے آگے بڑھ رہی ہیں، آپ اسے مشکل طریقے سے کرنے میں بہت زیادہ پیسہ خرچ کر سکتے ہیں، صرف اس لیے کہ میدان آپ کے پیچھے ہی پکڑ لے۔’’

ڈسٹلیشن کی تکنیکی تفصیلات میں گہرائی سے غور کرنا

ڈسٹلیشن کے اثرات کو صحیح معنوں میں سراہنے کے لیے، بنیادی تکنیکی پہلوؤں کو مزید تفصیل سے جانچنا ضروری ہے۔

علم کی منتقلی: بنیادی اصول

اس کے مرکز میں، ڈسٹلیشن علم کی منتقلی کی ایک شکل ہے۔ بڑا ‘استاد’ ماڈل، جسے بڑے ڈیٹا سیٹس پر تربیت دی گئی ہے، علم اور سمجھ کی دولت رکھتا ہے۔ ڈسٹلیشن کا مقصد اس علم کو چھوٹے ‘شاگرد’ ماڈل میں کمپریسڈ شکل میں منتقل کرنا ہے۔

سافٹ ٹارگٹس: ہارڈ لیبلز سے آگے

روایتی مشین لرننگ ‘ہارڈ لیبلز’ پر انحصار کرتی ہے — قطعی درجہ بندی جیسے ‘بلی’ یا ‘کتا’۔ تاہم، ڈسٹلیشن، اکثر ‘سافٹ ٹارگٹس’ کا استعمال کرتا ہے۔ یہ استاد ماڈل کے ذریعہ تیار کردہ امکانی تقسیم ہیں، جو علم کی ایک بھرپور نمائندگی فراہم کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، کسی تصویر کو محض ‘بلی’ کے طور پر لیبل کرنے کے بجائے، استاد ماڈل 90% بلی، 5% کتا، اور 5% دیگر جیسے امکانات تفویض کر سکتا ہے۔ یہ باریک معلومات شاگرد ماڈل کو زیادہ مؤثر طریقے سے سیکھنے میں مدد کرتی ہے۔

درجہ حرارت کا پیرامیٹر: نرمی کو ٹھیک کرنا

ڈسٹلیشن میں ایک اہم پیرامیٹر ‘درجہ حرارت’ ہے۔ یہ قدر استاد ماڈل کے ذریعہ تیار کردہ امکانی تقسیم کی ‘نرمی’ کو کنٹرول کرتی ہے۔ زیادہ درجہ حرارت ایک نرم تقسیم پیدا کرتا ہے، جو مختلف طبقات کے درمیان تعلقات پر زور دیتا ہے۔ یہ خاص طور پر فائدہ مند ہو سکتا ہے جب شاگرد ماڈل استاد ماڈل سے نمایاں طور پر چھوٹا ہو۔

ڈسٹلیشن کے لیے مختلف نقطہ نظر

ڈسٹلیشن کے لیے مختلف نقطہ نظر ہیں، ہر ایک اپنی باریکیوں کے ساتھ:

• ریسپانس بیسڈ ڈسٹلیشن: یہ سب سے عام نقطہ نظر ہے، جہاں شاگرد ماڈل کو استاد ماڈل کے آؤٹ پٹ امکانات (سافٹ ٹارگٹس) کی نقل کرنے کی تربیت دی جاتی ہے۔
• فیچر بیسڈ ڈسٹلیشن: یہاں، شاگرد ماڈل کو استاد ماڈل کی انٹرمیڈیٹ فیچر نمائندگیوں سے ملنے کی تربیت دی جاتی ہے۔ یہ اس وقت مفید ہو سکتا ہے جب استاد ماڈل کا ایک پیچیدہ فن تعمیر ہو۔
• ریلیشن بیسڈ ڈسٹلیشن: یہ نقطہ نظر مختلف ڈیٹا نمونوں کے درمیان تعلقات کو منتقل کرنے پر مرکوز ہے، جیسا کہ استاد ماڈل نے پکڑا ہے۔

ڈسٹلیشن کا مستقبل: مسلسل ارتقاء

ڈسٹلیشن کوئی جامد تکنیک نہیں ہے۔ یہ مسلسل تیار ہو رہا ہے۔ محققین علم کی منتقلی کی کارکردگی اور تاثیر کو بہتر بنانے کے لیے نئے طریقوں کو فعال طور پر تلاش کر رہے ہیں۔ فعال تحقیق کے کچھ شعبوں میں شامل ہیں:

• ملٹی ٹیچر ڈسٹلیشن: ایک سے زیادہ استاد ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے ایک ہی شاگرد ماڈل کو تربیت دینا، ممکنہ طور پر علم کی ایک وسیع رینج کو پکڑنا۔
• آن لائن ڈسٹلیشن: استاد اور شاگرد ماڈلز کو بیک وقت تربیت دینا، ایک زیادہ متحرک اور موافق سیکھنے کے عمل کی اجازت دیتا ہے۔
• سیلف ڈسٹلیشن: ایک ہی ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے اپنے آپ سے علم کشید کرنا، ممکنہ طور پر ایک علیحدہ استاد ماڈل کی ضرورت کے بغیر کارکردگی کو بہتر بنانا۔

ڈسٹلیشن کے وسیع تر مضمرات

ڈسٹلیشن کا اثر AI ماڈل ڈویلپمنٹ کے دائرے سے باہر ہے۔ اس کے لیے مضمرات ہیں:

• ایج کمپیوٹنگ: ڈسٹلیشن وسائل سے محروم آلات پر طاقتور AI ماڈلز کی تعیناتی کو قابل بناتا ہے، جس سے زیادہ ذہین ایج کمپیوٹنگ ایپلی کیشنز کی راہ ہموار ہوتی ہے۔
• فیڈریٹڈ لرننگ: ڈسٹلیشن کو فیڈریٹڈ لرننگ کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، جہاں ماڈلز کو خام ڈیٹا کو شیئر کیے بغیر غیر مرکزی ڈیٹا پر تربیت دی جاتی ہے۔
• AI کی وضاحت: ڈسٹلڈ ماڈلز، چھوٹے اور سادہ ہونے کی وجہ سے، تشریح اور سمجھنے میں آسان ہو سکتے ہیں، ممکنہ طور پر زیادہ قابل وضاحت AI کی تلاش میں مدد کرتے ہیں۔

خلاصہ یہ کہ، ڈسٹلیشن صرف ایک تکنیکی چال نہیں ہے۔ یہ ایک نمونہ تبدیلی ہے جو AI کے منظر نامے کو نئی شکل دے رہی ہے، اسے مزید قابل رسائی، موثر اور موافق بنا رہی ہے۔ یہ AI محققین کی ذہانت کا ثبوت ہے اور ایک ایسے مستقبل کا پیش خیمہ ہے جہاں AI کی طاقت زیادہ جمہوری طور پر تقسیم کی گئی ہے۔