ایمیزون نووا ماڈلز کو ٹول استعمال کیلئے بہتر بنانا

صنعتوں میں باخبر فیصلے کرنے کی صلاحیت رکھنے والے AI حل کی بڑھتی ہوئی مانگ کے ساتھ، بیرونی ٹولز اور APIs کا انضمام انتہائی اہم ہو گیا ہے۔ ان ٹولز کو استعمال کرنے کی درستگی خود مختار ایجنٹوں کی فیصلہ سازی کی صلاحیتوں اور آپریشنل کارکردگی کو بڑھانے کے لیے بہت ضروری ہے، جو بالآخر نفیس ایجنٹک workflows کی ترقی کی راہ ہموار کرتی ہے۔

اس آرٹیکل میں Amazon Bedrock کے ذریعے Amazon Nova ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے ٹول کالنگ کے تکنیکی پہلوؤں پر روشنی ڈالی گئی ہے۔ مزید یہ کہ ان ماڈلز کو اپنی مرضی کے مطابق بنانے کے مختلف طریقوں کا جائزہ لیا گیا ہے تاکہ ٹول کے استعمال میں زیادہ درستگی حاصل کی جا سکے۔

ٹول کے استعمال سے LLM کی صلاحیتوں کو بڑھانا

LLMs نے قدرتی زبان کے کاموں کی ایک وسیع رینج میں قابل ذکر مہارت کا مظاہرہ کیا ہے۔ تاہم، ان کی اصل صلاحیت بیرونی ٹولز جیسے APIs اور computational frameworks کے ساتھ ہموار انضمام کے ذریعے کھل جاتی ہے۔ یہ ٹولز LLMs کو حقیقی وقت کے ڈیٹا تک رسائی، ڈومین سے متعلقہ حسابات انجام دینے اور درست معلومات بازیافت کرنے کی صلاحیت فراہم کرتے ہیں، اس طرح ان کی وشوسنییتا اور استعداد میں اضافہ ہوتا ہے۔

موسمیاتی API کے انضمام پر غور کریں، جو LLMs کو درست اور تازہ ترین موسم کی پیش گوئی فراہم کرنے کے قابل بناتا ہے۔ اسی طرح، ایک Wikipedia API LLMs کو معلومات کے ایک وسیع ذخیرے تک رسائی کی صلاحیت سے آراستہ کر سکتا ہے، جس سے وہ زیادہ درستگی کے ساتھ پیچیدہ سوالات کا جواب دے سکتے ہیں۔ سائنسی تناظر میں، کیلکولیٹر اور symbolic engines جیسے ٹولز LLMs کو عددی غلطیوں پر قابو پانے میں مدد کر سکتے ہیں، جس سے وہ پیچیدہ حسابات کے لیے زیادہ قابل اعتماد بنتے ہیں۔

ان ٹولز کے ساتھ ہموار انضمام کے ذریعے، LLMs ایک مضبوط، ڈومین سے آگاہ نظام میں تبدیل ہو جاتے ہیں جو حقیقی دنیا کی افادیت کے ساتھ متحرک اور خصوصی کاموں کو سنبھالنے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔

Amazon Nova ماڈلز اور Amazon Bedrock

Amazon Nova ماڈلز، جو دسمبر 2024 میں AWS re:Invent میں متعارف کرائے گئے تھے، غیر معمولی قیمت کارکردگی کی فراہمی کے لیے بنائے گئے ہیں۔ یہ ماڈلز کلیدی متن فہمی کے بینچ مارکس پر جدید ترین کارکردگی پیش کرتے ہیں جبکہ لاگت کی تاثیر کو برقرار رکھتے ہیں۔ سیریز میں تین قسمیں شامل ہیں:

• Micro: ایک ٹیکسٹ اونلی ماڈل جو ایج استعمال کے لیے موزوں ہے، انتہائی موثر کارکردگی پیش کرتا ہے۔
• Lite: ایک ملٹی موڈل ماڈل جو استعداد اور کارکردگی کے درمیان توازن برقرار رکھتا ہے۔
• Pro: ایک اعلی کارکردگی والا ملٹی موڈل ماڈل جو پیچیدہ کاموں سے نمٹنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔

Amazon Nova ماڈلز کو generation اور ایجنٹک workflows کی ترقی سمیت وسیع پیمانے پر کاموں کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ان ماڈلز میں ٹول کالنگ کے نام سے جانے جانے والے عمل کے ذریعے بیرونی ٹولز یا سروسز کے ساتھ تعامل کرنے کی صلاحیت موجود ہے۔ یہ فعالیت Amazon Bedrock کنسول اور APIs جیسے Converse اور Invoke کے ذریعے حاصل کی جا سکتی ہے۔

پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز کو استعمال کرنے کے علاوہ، ڈویلپرز کے پاس ملٹی موڈل ڈیٹا (Pro and Lite) یا ٹیکسٹ ڈیٹا (Pro, Lite, and Micro) کے ساتھ ان ماڈلز کو فائن ٹیون کرنے کا اختیار ہے۔ یہ لچک ڈویلپرز کو مطلوبہ سطح کی درستگی، تاخیر اور لاگت کی تاثیر حاصل کرنے کے قابل بناتی ہے۔ مزید یہ کہ ڈویلپرز Amazon Bedrock کنسول اور APIs کو خود سروس کسٹم فائن ٹیوننگ اور بڑے ماڈلز کو چھوٹے میں تبدیل کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔

حل کا جائزہ

اس حل میں خاص طور پر ٹول کے استعمال کے لیے تیار کردہ ایک کسٹم ڈیٹا سیٹ تیار کرنا شامل ہے۔ اس ڈیٹا سیٹ کو پھر Amazon Bedrock کے ذریعے Amazon Nova ماڈلز کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، Converse اور Invoke APIs کا استعمال کرتے ہوئے۔ اس کے بعد، AmazonNova Micro اور Amazon Nova Lite ماڈلز کو Amazon Bedrock کے ذریعے تیار کردہ ڈیٹا سیٹ کا استعمال کرتے ہوئے فائن ٹیون کیا جاتا ہے۔ فائن ٹیوننگ کا عمل مکمل ہونے پر، ان کسٹمائزڈ ماڈلز کا جائزہ provisioned throughput کے ذریعے لیا جاتا ہے۔

ٹولز

LLMs میں ٹول کے استعمال میں دو ضروری آپریشن شامل ہیں: ٹول کا انتخاب اور دلیل نکالنا یا تیار کرنا۔ مثال کے طور پر، ایک ایسے ٹول پر غور کریں جو کسی مخصوص جگہ کے لیے موسم کی معلومات بازیافت کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ جب اس طرح کے سوال کے ساتھ پیش کیا جاتا ہے، “لندن میں ابھی موسم کیسا ہے؟”، LLM اپنے دستیاب ٹولز کا جائزہ لیتا ہے تاکہ یہ معلوم کیا جا سکے کہ آیا کوئی مناسب ٹول موجود ہے۔ اگر کوئی مناسب ٹول مل جاتا ہے، تو ماڈل اسے منتخب کرتا ہے اور ضروری دلائل – اس صورت میں، “لندن” – نکالتا ہے تاکہ ٹول کال کو تشکیل دیا جا سکے۔

ہر ٹول کو ایک رسمی specification کے ساتھ احتیاط سے بیان کیا جاتا ہے جو اس کی مطلوبہ فعالیت، لازمی اور اختیاری دلائل، اور متعلقہ ڈیٹا کی اقسام کی وضاحت کرتا ہے۔ یہ درست تعریفیں، جنہیں ٹول config کہا جاتا ہے، اس بات کو یقینی بناتی ہیں کہ ٹول کالز درست طریقے سے انجام دی جائیں اور دلائل کی پارسنگ ٹول کی آپریشنل ضروریات کے مطابق ہو۔ اس ضرورت پر عمل کرتے ہوئے، اس مثال میں استعمال ہونے والا ڈیٹا سیٹ آٹھ مختلف ٹولز کی وضاحت کرتا ہے، ہر ایک کے اپنے دلائل اور configurations ہیں، جو سب JSON فارمیٹ میں structured ہیں۔ آٹھ ٹولز کی وضاحت درج ذیل ہے:

• weather_api_call: ایک کسٹم ٹول جو موسم کی معلومات بازیافت کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
• stat_pull: اعداد و شمار کی شناخت کے لیے ایک کسٹم ٹول۔
• text_to_sql: ٹیکسٹ کو SQL queries میں تبدیل کرنے کے لیے ایک کسٹم ٹول۔
• terminal: ایک ٹرمینل ماحول میں اسکرپٹ پر عمل درآمد کرنے کے لیے ایک ٹول۔
• wikipedia: ویکیپیڈیا صفحات کے ذریعے تلاش کرنے کے لیے ایک Wikipedia API ٹول۔
• duckduckgo_results_json: ایک انٹرنیٹ سرچ ٹول جو تلاشیاں انجام دینے کے لیے DuckDuckGo کا استعمال کرتا ہے۔
• youtube_search: ویڈیو لسٹنگ تلاش کرنے کے لیے ایک YouTube API سرچ ٹول۔
• pubmed_search: PubMed خلاصوں کی تلاش کے لیے ایک PubMed سرچ ٹول۔

ڈیٹا سیٹ

اس حل میں استعمال ہونے والا ڈیٹا سیٹ ایک مصنوعی ٹول کالنگ ڈیٹا سیٹ ہے، جو Amazon Bedrock سے ایک فاؤنڈیشن ماڈل (FM) کی مدد سے بنایا گیا ہے اور بعد میں دستی طور پر توثیق اور ایڈجسٹ کیا گیا ہے۔ یہ ڈیٹا سیٹ پہلے زیر بحث آٹھ ٹولز کے سیٹ کے لیے تیار کیا گیا تھا، جس کا مقصد سوالات اور ٹول invocations کا ایک متنوع مجموعہ تیار کرنا ہے جو کسی دوسرے ماڈل کو ان مثالوں سے سیکھنے اور غیر دیکھے گئے ٹول invocations کے لیے عام کرنے کے قابل بناتا ہے۔

ڈیٹا سیٹ کے اندر ہر اندراج کو JSON آبجیکٹ کے طور پر structured کیا گیا ہے، جس میں کلیدی قدر کے جوڑے شامل ہیں جو سوال (ماڈل کے لیے ایک قدرتی زبان کی صارف query)، صارف query کا جواب دینے کے لیے مطلوبہ گراؤنڈ ٹروتھ ٹول، اس کے دلائل (ٹول پر عمل درآمد کرنے کے لیے درکار پیرامیٹرز پر مشتمل ایک ڈکشنری)، اور اضافی رکاوٹیں جیسے order_matters: boolean، جو اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ آیا دلائل کی ترتیب اہم ہے، اور arg_pattern: optional، دلیل کی توثیق یا فارمیٹنگ کے لیے ایک باقاعدہ اظہار (regex)۔ ان گراؤنڈ ٹروتھ لیبلز کا استعمال پہلے سے تربیت یافتہ Amazon Nova ماڈلز کی تربیت کی نگرانی کے لیے کیا جاتا ہے، ان کو ٹول کے استعمال کے لیے ڈھال لیا جاتا ہے۔ اس عمل کو، جسے supervised fine-tuning کہا جاتا ہے، درج ذیل سیکشنز میں مزید دریافت کیا گیا ہے۔

تربیتی سیٹ میں 560 سوالات شامل ہیں، جبکہ ٹیسٹ سیٹ میں 120 سوالات ہیں۔ ٹیسٹ سیٹ کو ٹول کے ہر زمرے کے لیے 15 سوالات شامل کرنے کے لیے structured کیا گیا ہے، جس میں کل 120 سوالات ہیں۔

Amazon Nova کے لیے ڈیٹا سیٹ تیار کرنا

Amazon Nova ماڈلز کے ساتھ اس ڈیٹا سیٹ کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کے لیے، ڈیٹا کو ایک مخصوص چیٹ ٹیمپلیٹ کے مطابق فارمیٹ کرنا ضروری ہے۔ مقامی ٹول کالنگ میں ایک ترجمہ کی پرت شامل ہوتی ہے جو ماڈل کو پاس کرنے سے پہلے ان پٹس کو مناسب فارمیٹ میں فارمیٹ کرتی ہے۔ اس حل میں، ایک DIY ٹول استعمال کرنے کا طریقہ اپنایا گیا ہے، جس میں ایک کسٹم پرامپٹ ٹیمپلیٹ استعمال کیا گیا ہے۔ خاص طور پر، سسٹم پرامپٹ، ٹول config کے ساتھ ایمبیڈ شدہ صارف پیغام، اور گراؤنڈ ٹروتھ لیبلز کو بطور اسسٹنٹ پیغام شامل کیا جانا چاہیے۔

Amazon S3 پر ڈیٹا سیٹ اپ لوڈ کرنا

یہ مرحلہ ایمیزون بیڈروک کو فائن ٹیوننگ کے عمل کے دوران تربیتی ڈیٹا تک رسائی کے قابل بنانے کے لیے ضروری ہے۔ ڈیٹا سیٹ کو یا تو ایمیزون سمپل سٹوریج سروس (ایمیزون ایس 3) کنسول کے ذریعے یا پروگرام کے ذریعے اپ لوڈ کیا جا سکتا ہے۔

ایمیزون بیڈروک API کے ذریعے بیس ماڈلز کے ساتھ ٹول کالنگ

مطلوبہ طور پر تخلیق اور فارمیٹ کیے گئے ٹول کے استعمال کے ڈیٹا سیٹ کے ساتھ، اسے ایمیزون نووا ماڈلز کی جانچ کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ Converse اور Invoke APIs دونوں کو Amazon Bedrock میں ٹول کے استعمال کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ Converse API متحرک، سیاق و سباق سے آگاہ گفتگو کو قابل بناتا ہے، جس سے ماڈلز کثیر الجہتی ڈائیلاگز میں مشغول ہو سکتے ہیں، جبکہ Invoke API صارفین کو Amazon Bedrock کے اندر موجود بنیادی ماڈلز کو کال کرنے اور ان کے ساتھ تعامل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

Converse API استعمال کرنے کے لیے، پیغامات، سسٹم پرامپٹ (اگر کوئی ہے)، اور ٹول config براہ راست API کو بھیجے جاتے ہیں۔

LLM کے جواب سے ٹول اور دلائل کو پارس کرنے کے لیے، سوال پر غور کریں: “ارے، پیرس میں ابھی درجہ حرارت کیا ہے؟” سوال کا جواب دینے کے لیے ضروری ٹول اور دلائل کی شناخت کے لیے آؤٹ پٹ کو پارس کیا جائے گا۔

بہتر ٹول کے استعمال کے لیے Amazon Nova ماڈلز کی فائن ٹیوننگ

فائن ٹیوننگ پہلے سے تربیت یافتہ لینگویج ماڈلز جیسے ایمیزون نووا کو مخصوص کاموں کے مطابق بنانے میں ایک اہم قدم ہے۔ مطلوبہ ایپلیکیشن کے مطابق بنائے گئے ڈیٹا سیٹ پر ماڈل کو تربیت دے کر، ماڈل زیادہ درستگی اور کارکردگی کے ساتھ کام انجام دینا سیکھ سکتا ہے۔ ٹول کے استعمال کے تناظر میں، فائن ٹیوننگ ماڈل کی مناسب ٹول کو منتخب کرنے اور درست دلائل نکالنے کی صلاحیت کو نمایاں طور پر بہتر بنا سکتی ہے۔

فائن ٹیوننگ کے عمل میں تربیتی ڈیٹا سیٹ میں اس کی پیشین گوئیوں اور گراؤنڈ ٹروتھ لیبلز کے درمیان فرق کو کم کرنے کے لیے ماڈل کے اندرونی پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنا شامل ہے۔ یہ عام طور پر ایک تکراری عمل کے ذریعے حاصل کیا جاتا ہے، جہاں ماڈل کو بار بار تربیتی ڈیٹا کے سامنے لایا جاتا ہے اور اس کے پیرامیٹرز کو دیکھی گئی غلطیوں کی بنیاد پر ایڈجسٹ کیا جاتا ہے۔

فائن ٹیوننگ ڈیٹا سیٹ تیار کرنا

فائن ٹیوننگ ڈیٹا سیٹ کو احتیاط سے تیار کیا جانا چاہیے تاکہ ان سوالات اور ٹول invocations کی اقسام کی عکاسی ہو جن سے ماڈل سے حقیقی دنیا کے منظرناموں میں نمٹنے کی توقع کی جاتی ہے۔ ڈیٹا سیٹ میں مختلف ٹول زمروں اور دلیل کے نمونوں کا احاطہ کرتے ہوئے مثالوں کی ایک متنوع رینج شامل ہونی چاہیے۔

ڈیٹا سیٹ میں موجود ہر مثال میں ایک سوال، کال کیے جانے والے متعلقہ ٹول، اور ٹول پر عمل درآمد کرنے کے لیے درکار دلائل پر مشتمل ہونا چاہیے۔ دلائل کو ایک منظم انداز میں فارمیٹ کیا جانا چاہیے، عام طور پر JSON آبجیکٹ کے طور پر۔

فائن ٹیوننگ کا عمل

فائن ٹیوننگ کا عمل ایمیزون بیڈروک کنسول یا APIs کا استعمال کرتے ہوئے کیا جا سکتا ہے۔ اس عمل میں فائن ٹیون کرنے کے لیے ماڈل، فائن ٹیوننگ ڈیٹا سیٹ، اور مطلوبہ تربیتی پیرامیٹرز کی وضاحت کرنا شامل ہے۔

تربیتی پیرامیٹرز فائن ٹیوننگ کے عمل کے مختلف پہلوؤں کو کنٹرول کرتے ہیں، جیسے کہ لرننگ ریٹ، بیچ سائز، اور эпохи کی تعداد۔ لرننگ ریٹ ہر تکرار کے دوران کی جانے والی پیرامیٹر ایڈجسٹمنٹ کی شدت کا تعین کرتا ہے۔ بیچ سائز ہر تکرار میں پروسیس کی جانے والی مثالوں کی تعداد کا تعین کرتا ہے۔ эпохи کی تعداد اس بات کا تعین کرتی ہے کہ ماڈل کو پورے تربیتی ڈیٹا سیٹ کے سامنے کتنی بار لایا جاتا ہے۔

فائن ٹیونڈ ماڈل کا جائزہ لینا

فائن ٹیوننگ کا عمل مکمل ہونے کے بعد، فائن ٹیونڈ ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لینا ضروری ہے۔ یہ ایک علیحدہ ٹیسٹ ڈیٹا سیٹ پر ماڈل کی جانچ کر کے کیا جا سکتا ہے جو فائن ٹیوننگ کے عمل کے دوران استعمال نہیں کیا گیا تھا۔

ٹیسٹ ڈیٹا سیٹ سوالات اور ٹول invocations کی ان اقسام کی نمائندگی کرنے والا ہونا چاہیے جن سے ماڈل سے حقیقی دنیا کے منظرناموں میں نمٹنے کی توقع کی جاتی ہے۔ ایکوریسی، پریسیشن، ریکال، اور F1-اسکور جیسے میٹرکس کی پیمائش کر کے ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لیا جا سکتا ہے۔

ٹول کے استعمال کے لیے ایمیزون نووا ماڈلز کو اپنی مرضی کے مطابق بنانے کے فوائد

ٹول کے استعمال کے لیے ایمیزون نووا ماڈلز کو اپنی مرضی کے مطابق بنانے کے کئی فوائد ہیں:

• بہتر ایکوریسی: ٹاسک سے متعلقہ ڈیٹا سیٹ پر ماڈل کو فائن ٹیون کرنے سے ٹول کے انتخاب اور دلیل نکالنے کی ایکوریسی میں نمایاں بہتری آ سکتی ہے۔
• بڑھی ہوئی کارکردگی: فائن ٹیونڈ ماڈلز اکثر پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز کے مقابلے میں ٹول کے استعمال کے کاموں کو زیادہ موثر طریقے سے انجام دے سکتے ہیں۔
• بہتر موافقت: فائن ٹیوننگ ماڈل کو مخصوص ڈومینز اور استعمال کے معاملات کے مطابق ڈھالنے کی اجازت دیتی ہے۔
• کم لاگت: بعض صورتوں میں، فائن ٹیوننگ ٹول کے استعمال کے کاموں کو انجام دینے کے لیے درکار کمپیوٹیشنل وسائل کو کم کر سکتی ہے۔

نتیجہ

ٹول کے استعمال کے لیے ایمیزون نووا ماڈلز کو اپنی مرضی کے مطابق بنانا LLMs کی کارکردگی اور موافقت کو بڑھانے کے لیے ایک قیمتی تکنیک ہے۔ ٹاسک سے متعلقہ ڈیٹا سیٹ پر ماڈل کو فائن ٹیون کر کے، ڈویلپرز ٹول کے استعمال کی ایپلیکیشنز کی ایکوریسی، کارکردگی اور موافقت کو نمایاں طور پر بہتر بنا سکتے ہیں۔ جیسے جیسے صنعتوں میں باخبر فیصلے کرنے کی صلاحیت رکھنے والے AI حل کی مانگ بڑھ رہی ہے، ٹول کے استعمال کے لیے LLMs کو اپنی مرضی کے مطابق بنانا تیزی سے اہم ہوتا جائے گا۔