ایک تیز رفتار چڑھائی: موثر تربیت اور مقامی مہارت
فاکس برین کی ترقی حیرت انگیز کارکردگی کی کہانی ہے۔ صرف چار ہفتوں میں، فاکس کون کی ٹیم نے اس جدید LLM کو زندہ کر دیا۔ یہ تیز رفتار ترقی کا دورانیہ ایک اسٹریٹجک نقطہ نظر کی نشاندہی کرتا ہے جس میں کمپیوٹیشنل طاقت کو مسئلے پر ڈالنے کے بجائے تربیتی عمل کو بہتر بنانے پر توجہ دی گئی ہے۔ ڈاکٹر یونگ ہوئی لی، ہون ہائی ریسرچ انسٹی ٹیوٹ میں AI ریسرچ سینٹر کے ڈائریکٹر، اس نکتے پر زور دیتے ہوئے کہتے ہیں، ‘ہمارے فاکس برین ماڈل نے ایک انتہائی موثر تربیتی حکمت عملی اپنائی، جس میں کمپیوٹنگ پاور کو آنکھ بند کرکے جمع کرنے کے بجائے تربیتی عمل کو بہتر بنانے پر توجہ دی گئی۔’
یہ کارکردگی صلاحیت کی قیمت پر نہیں آتی۔ فاکس برین خاص طور پر روایتی چینی کی باریکیوں کے مطابق بنایا گیا ہے، جو مقامی زبان کے نمونوں کے لیے بہتر کردہ مضبوط استدلال کی صلاحیتوں کا مظاہرہ کرتا ہے۔ لوکلائزیشن پر یہ توجہ بہت اہم ہے، جس سے ماڈل کو زبان کی پیچیدگیوں کو سمجھنے اور اس کا جواب دینے کی اجازت ملتی ہے اس طرح سے کہ عام ماڈلز کو جدوجہد کرنی پڑ سکتی ہے۔
اندرونی ایپلی کیشنز سے آگے: ایک اوپن سورس وژن
اگرچہ ابتدائی طور پر فاکس کون کے اندرونی کاموں کو ہموار کرنے کے لیے تصور کیا گیا تھا، جس میں ڈیٹا کا تجزیہ، فیصلہ سازی میں مدد، دستاویز کا تعاون، اور یہاں تک کہ کوڈ جنریشن جیسے کام شامل ہیں۔ اسے ریاضی، استدلال اور مسئلہ حل کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا تھا۔ فاکس برین کی قسمت کمپنی کی دیواروں سے بہت آگے ہے۔ فاکس کون نے ماڈل کو اوپن سورس ٹیکنالوجی کے طور پر جاری کرنے کے اپنے ارادے کا دلیری سے اعلان کیا ہے۔ یہ اقدام تائیوان اور ممکنہ طور پر اس سے آگے کے ڈویلپرز اور محققین کو فاکس برین کی صلاحیت سے فائدہ اٹھانے کے لیے بااختیار بناتے ہوئے، جدید AI صلاحیتوں تک رسائی کو جمہوری بنانے کے لیے تیار ہے۔
اوپن سورس کے لیے یہ عزم AI کمیونٹی میں ایک وسیع تر رجحان کے ساتھ منسلک ہے، یہ تسلیم کرتے ہوئے کہ تعاون اور مشترکہ علم جدت کے اہم محرک ہیں۔ فاکس برین کو وسیع تر کمیونٹی کے لیے دستیاب کر کے، فاکس کون نہ صرف AI کی ترقی میں حصہ ڈال رہا ہے بلکہ مشترکہ ترقی کے جذبے کو بھی فروغ دے رہا ہے۔
شراکت کی طاقت: Nvidia کی مہارت سے فائدہ اٹھانا
فاکس برین کی تخلیق ایک باہمی تعاون کی کوشش تھی، جس میں Nvidia نے اہم کردار ادا کیا۔ تربیتی عمل نے 120 Nvidia H100 GPUs کی طاقت کا استعمال کیا، جو Nvidia کی Quantum-2 InfiniBand نیٹ ورکنگ ٹیکنالوجی کے ذریعے آپس میں جڑے ہوئے ہیں۔ اس سیٹ اپ نے تیز رفتار ڈیٹا کی منتقلی کو ممکن بنایا، جو اس پیمانے کے ماڈل کو مؤثر طریقے سے تربیت دینے میں ایک اہم عنصر ہے۔
Nvidia کی حمایت ہارڈ ویئر فراہم کرنے سے آگے بڑھی۔ کمپنی کی Taipei-1 سپر کمپیوٹر سہولت اور تکنیکی مشاورت فاکس کون کو Nvidia کے NeMo فریم ورک کو استعمال کرنے کے قابل بنانے میں اہم کردار ادا کرتی تھی، جو AI ماڈلز کی تعمیر اور تخصیص کے لیے ایک طاقتور ٹول کٹ ہے۔ یہ شراکت ہارڈ ویئر اور سافٹ ویئر کی مہارت کے درمیان ہم آہنگی کی مثال دیتی ہے، AI ترقی کی حدود کو آگے بڑھانے میں تعاون کی اہمیت کو اجاگر کرتی ہے۔
ایک مضبوط بنیاد پر تعمیر: Llama 3.1 آرکیٹیکچر
فاکس برین کا آرکیٹیکچر Meta کے Llama 3.1 میں جڑا ہوا ہے، جو اوپن سورس تعاون کی طاقت کا ثبوت ہے۔ یہ بنیاد ایک مضبوط اور اچھی طرح سے آزمائشی فریم ورک فراہم کرتی ہے، جس میں 70 بلین پیرامیٹرز شامل ہیں۔ یہ پیرامیٹرز ایڈجسٹ ویلیوز ہیں جنہیں AI سسٹم ڈیٹا سے سیکھتے ہی ٹھیک کرتا ہے، جو ماڈل کے جمع کردہ علم کی نمائندگی کرتا ہے۔
Llama 3.1 کا ایک نقطہ آغاز کے طور پر انتخاب ایک اسٹریٹجک فیصلے کی عکاسی کرتا ہے تاکہ پہیے کو دوبارہ ایجاد کرنے کے بجائے موجودہ، ثابت شدہ ٹیکنالوجی سے فائدہ اٹھایا جائے۔ یہ نقطہ نظر فاکس کون کو اپنی کوششوں کو ماڈل کو روایتی چینی کی مخصوص ضروریات کے مطابق بنانے اور اس کی کارکردگی کو اس کے مطلوبہ ایپلی کیشنز کے لیے بہتر بنانے پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
مقابلے کو پیچھے چھوڑنا: فاکس برین کی صلاحیتوں کو بینچ مارک کرنا
فاکس کون کی اندرونی جانچ سے پتہ چلتا ہے کہ فاکس برین کئی اہم زمروں میں Llama-3-Taiwan-70B، ایک اور روایتی چینی زبان کے ماڈل کو پیچھے چھوڑ دیتا ہے۔ یہ اعلیٰ کارکردگی فاکس کون کی تربیتی حکمت عملیوں اور لوکلائزیشن پر اس کی توجہ کی تاثیر کو واضح کرتی ہے۔
خاص طور پر، فاکس برین بیس Meta Llama 3.1 ماڈل کے مقابلے میں ریاضی کی کارکردگی میں نمایاں بہتری کا مظاہرہ کرتا ہے۔ یہ بہتر ریاضی کی صلاحیت خاص طور پر مینوفیکچرنگ، سپلائی چین مینجمنٹ، اور دیگر شعبوں میں ایپلی کیشنز کے لیے متعلقہ ہے جو مقداری تجزیہ پر انحصار کرتے ہیں۔
کارکردگی میں ایک گہرا غوطہ: TMMLU+ بینچ مارک
فاکس برین کی صلاحیتوں کا سختی سے جائزہ لینے کے لیے، فاکس کون نے TMMLU+ بینچ مارک کا استعمال کیا، ایک جامع ٹیسٹ جو علم کے وسیع سلسلے میں کارکردگی کی پیمائش کرتا ہے۔ نتائج ریاضی اور منطقی استدلال میں فاکس برین کی طاقتوں کو اجاگر کرتے ہیں، حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز کے لیے اس کی صلاحیت کو مزید درست ثابت کرتے ہیں۔
TMMLU+ بینچ مارک فاکس برین کی کارکردگی کا دوسرے ماڈلز کے مقابلے میں موازنہ کرنے کا ایک معیاری طریقہ فراہم کرتا ہے، جو اس کی طاقتوں اور ممکنہ بہتری کے شعبوں کی واضح تصویر پیش کرتا ہے۔ معروضی تشخیص کے لیے یہ عزم فاکس کون کی شفافیت اور مسلسل بہتری کے لیے لگن کو واضح کرتا ہے۔
ڈیٹا بڑھانے کا فن: تربیتی کارپس کو بڑھانا
فاکس برین کی کامیابی کا ایک اہم جزو اس کیجدید ڈیٹا بڑھانے کی حکمت عملی ہے۔ اس میں تربیتی ڈیٹا کو بڑھانے اور بہتر بنانے کے لیے تکنیکوں کا استعمال شامل ہے، اس بات کو یقینی بنانا کہ ماڈل لسانی نمونوں کی متنوع اور نمائندہ رینج سے روشناس ہو۔
فاکس کون کی ٹیم نے 24 الگ الگ موضوع کے زمروں میں ڈیٹا بڑھانے کے ملکیتی طریقے تیار کیے، جس کے نتیجے میں روایتی چینی کے لیے 98 بلین ٹوکنز کا ایک بڑا پری ٹریننگ ڈیٹا سیٹ تیار ہوا۔ ٹوکنز متن کی اکائیوں کی نمائندگی کرتے ہیں جن پر AI سسٹم کارروائی کرتا ہے، عام طور پر الفاظ یا الفاظ کے حصوں پر مشتمل ہوتا ہے۔ یہ وسیع ڈیٹا سیٹ ایک ایسے ماڈل کو تربیت دینے کے لیے بہت اہم ہے جو لسانی باریکیوں کی وسیع اقسام کو سمجھ سکے اور اس کا جواب دے سکے۔
سیاق و سباق بادشاہ ہے: سمجھنے کے لیے ایک وسیع ونڈو
فاکس برین 128,000 ٹوکنز کی سیاق و سباق کی ونڈو کا حامل ہے۔ یہ متاثر کن صلاحیت اس بات کا تعین کرتی ہے کہ ماڈل ایک ساتھ کتنی معلومات پر غور کر سکتا ہے، جس سے وہ وسیع گفتگو کی تاریخ یا دستاویز کے مواد سے آگاہی برقرار رکھ سکتا ہے۔ یہ چھوٹی سیاق و سباق کی ونڈوز والے ماڈلز کے مقابلے میں ایک اہم فائدہ ہے، جس سے فاکس برین کو گفتگو یا متن کے وسیع تر سیاق و سباق کو سمجھنے کی اجازت ملتی ہے، جس سے زیادہ مربوط اور متعلقہ جوابات ملتے ہیں۔
ایک بڑی سیاق و سباق کی ونڈو خاص طور پر ان کاموں کے لیے فائدہ مند ہے جن کے لیے متن کے مختلف حصوں کے درمیان پیچیدہ تعلقات کو سمجھنے کی ضرورت ہوتی ہے، جیسے کہ طویل دستاویزات کا خلاصہ کرنا یا ایسے سوالات کا جواب دینا جن کے لیے متعدد ذرائع سے معلومات کو مربوط کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔
اہم اختراعات: تکنیکی کامیابیوں کا خلاصہ
فاکس کون کی فاکس برین کی ترقی کئی اہم اختراعات سے عبارت ہے:
- ملکیتی ڈیٹا بڑھانا: 24 موضوع کے زمروں کے لیے ڈیٹا بڑھانے اور معیار کی تشخیص کی منفرد تکنیکوں کی تخلیق نے تربیتی ڈیٹا کو نمایاں طور پر بہتر بنایا۔
- موثر GPU استعمال: ماڈل کو 120 Nvidia H100 GPUs کا استعمال کرتے ہوئے کل 2,688 GPU دنوں میں تربیت دی گئی، جو کمپیوٹیشنل وسائل کے انتہائی موثر استعمال کا مظاہرہ کرتی ہے۔
- ملٹی نوڈ متوازی تربیت: زیادہ سے زیادہ کارکردگی اور سسٹم کے استحکام کو یقینی بنانے کے لیے ایک ملٹی نوڈ متوازی تربیتی فریم ورک نافذ کیا گیا، جس سے ماڈل کو مؤثر طریقے سے پیمانہ کرنے کی اجازت ملتی ہے۔
- موافقت پذیر استدلال کا عکاس: ماڈل کی خود مختار استدلال کی صلاحیتوں کو بڑھانے کے لیے ایک جدید موافقت پذیر استدلال کا عکاس طریقہ متعارف کرایا گیا، جس سے وہ وقت کے ساتھ ساتھ اپنی استدلال کی مہارتوں کو سیکھنے اور بہتر بنانے کے قابل بناتا ہے۔
مستقبل میں ایک جھلک: مسلسل بہتری اور تعاون
ڈاکٹر یونگ ہوئی لی تسلیم کرتے ہیں کہ فاکس برین متاثر کن کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے، لیکن ترقی کی ابھی بھی گنجائش ہے۔ وہ DeepSeek کے ڈسٹلیشن ماڈل کے مقابلے میں کارکردگی کے فرق کو نوٹ کرتے ہیں، ایک اور AI سسٹم جو موثر علم کی منتقلی پر مرکوز ہے۔ تاہم، وہ اس بات پر زور دیتے ہیں کہ فاکس برین کی کارکردگی ‘عالمی معیار کے معیار’ تک پہنچتی ہے۔
مسلسل بہتری کے لیے یہ عزم فاکس کون کے نقطہ نظر کی پہچان ہے۔ کمپنی فاکس برین کو بہتر بنانے، نئی تکنیکوں کو تلاش کرنے اور اوپن سورس کمیونٹی سے رائے کا فائدہ اٹھانے کا منصوبہ رکھتی ہے تاکہ اس کی صلاحیتوں کو مزید بڑھایا جا سکے۔
افق کو وسعت دینا: باہمی تعاون کی ایپلی کیشنز
اگرچہ ابتدائی طور پر اندرونی استعمال کے لیے ڈیزائن کیا گیا تھا، فاکس کون ایک ایسے مستقبل کا تصور کرتا ہے جہاں فاکس برین کی صلاحیتیں اس کے اپنے آپریشنز سے بہت آگے ہوں۔ کمپنی نئی ایپلی کیشنز کو تلاش کرنے اور مینوفیکچرنگ، سپلائی چین مینجمنٹ، اور فیصلہ سازی کے عمل میں AI کے استعمال کو فروغ دینے کے لیے ٹیکنالوجی پارٹنرز کے ساتھ فعال طور پر تعاون کرنے کا منصوبہ رکھتی ہے۔
یہ باہمی تعاون کا نقطہ نظر فاکس کون کے اوپن سورس فلسفے کے ساتھ منسلک ہے، یہ تسلیم کرتے ہوئے کہ AI کی حقیقی صلاحیت کو صرف مشترکہ علم اور اجتماعی کوشش کے ذریعے ہی کھولا جا سکتا ہے۔ دیگر تنظیموں کے ساتھ شراکت داری کے ذریعے، فاکس کون کا مقصد AI کو اپنانے میں تیزی لانا اور مختلف صنعتوں میں جدت کو فروغ دینا ہے۔
جدت کا مظاہرہ: Nvidia GTC 2025 میں پریزنٹیشن
فاکس کون کی وسیع تر AI کمیونٹی کے ساتھ اپنی پیشرفت کو شیئر کرنے کا عزم Nvidia GTC 2025 کانفرنس میں اس کی منصوبہ بند پریزنٹیشن سے مزید ظاہر ہوتا ہے۔ ‘اوپن سورس سے فرنٹیئر AI تک: فاؤنڈیشن ماڈلز کی تعمیر، تخصیص اور توسیع’ کے عنوان سے سیشن، فاکس برین کی ترقی کو ظاہر کرنے اور اوپن سورس AI کے وسیع تر مضمرات پر بات کرنے کے لیے ایک پلیٹ فارم فراہم کرے گا۔
یہ پریزنٹیشن فاکس کون کی شفافیت کے عزم اور AI کے مستقبل کے بارے میں جاری مکالمے میں حصہ ڈالنے کی خواہش کو واضح کرتی ہے۔ اپنے تجربات اور بصیرت کا اشتراک کر کے، فاکس کون کا مقصد AI کمیونٹی میں مزید جدت اور تعاون کو متاثر کرنا ہے۔ یہ پریزنٹیشن 20 مارچ کو ہوئی۔