گوگل نے حال ہی میں اپنی اوپن اے آئی ماڈل فیملی ‘جیمہ 3’ کے لیے Quantization-Aware Training (QAT) ماڈلز متعارف کرائے ہیں۔ اس پیش رفت کا مقصد بڑے لسانی ماڈلز کی کمپیوٹیشنل وسائل کی طلب کو کم کرنا ہے، جس سے وہ ہارڈ ویئر کی وسیع تر تشکیلات کے لیے زیادہ قابل رسائی ہو سکیں گے۔
جیمہ 3 کو سمجھنا
جیمہ 3 گوگل کی تیار کردہ ہلکے وزن والے، اعلیٰ کارکردگی والے اوپن ویٹ ماڈلز کا ایک خاندان ہے۔ یہ گوگل کے ‘Gemini 2.0’ ماڈل کی طرح تحقیق اور ٹیکنالوجی پر بنایا گیا ہے۔ جیمہ 3 چار پیرامیٹر سائز میں دستیاب ہے: 1B, 4B, 12B, اور 27B۔ اس نے خود کو اعلیٰ درجے کے GPUs جیسے NVIDIA H100 پر مقامی BFloat16 (BF16) درستگی میں کام کرنے والے ایک معروف ماڈل کے طور پر قائم کیا ہے۔
جیمہ 3 کے QAT ماڈلز کا ایک اہم فائدہ ان کی اعلیٰ معیار کو برقرار رکھتے ہوئے میموری کی ضروریات کو نمایاں طور پر کم کرنے کی صلاحیت ہے۔ یہ اس لیے بہت ضروری ہے کیونکہ یہ جیمہ 3 27B جیسے اعلیٰ کارکردگی والے ماڈلز کو NVIDIA GeForce RTX 3090 جیسے صارف گریڈ GPUs پر مقامی طور پر چلانے کی اجازت دیتا ہے۔
QAT ماڈلز کے پیچھے محرک
کارکردگی کے موازنہ میں، BF16 اکثر استعمال ہوتا ہے۔ تاہم، بڑے ماڈلز کو تعینات کرتے وقت، کم درستگی والے فارمیٹس جیسے FP8 (8-bit) کبھی کبھار ہارڈ ویئر کی ضروریات (جیسے GPUs کی تعداد) کو کم کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں، یہاں تک کہ کارکردگی کی قیمت پر بھی۔ موجودہ ہارڈ ویئر کے ساتھ جیمہ 3 استعمال کرنے کی بہت زیادہ مانگ ہے۔
یہیں پر مقدار بندی عمل میں آتی ہے۔ اے آئی ماڈلز میں، مقدار بندی ماڈل کے ذریعے جوابات کو ذخیرہ کرنے اور ان کا حساب لگانے کے لیے استعمال ہونے والے نمبروں (ماڈل پیرامیٹرز) کی درستگی کو کم کرتی ہے۔ یہ استعمال شدہ رنگوں کی تعداد کو کم کرکے تصویر کو کمپریس کرنے کے مترادف ہے۔ پیرامیٹرز کو 16-bit (BF16) میں پیش کرنے کے بجائے، انہیں کم بٹس میں پیش کرنا ممکن ہے، جیسے کہ 8-bit (INT8) یا 4-bit (INT4)۔
تاہم، مقدار بندی اکثر کارکردگی میں کمی کا باعث بنتی ہے۔ معیار کو برقرار رکھنے کے لیے، گوگل QAT کا استعمال کرتا ہے۔ ماڈل کو مکمل طور پر تربیت دینے کے بعد مقدار بندی کرنے کے بجائے، QAT مقدار بندی کے عمل کو تربیت میں ہی شامل کرتا ہے۔ تربیت کے دوران کم درستگی والے آپریشنز کی نقالی کرکے، QAT تربیت کے بعد کارکردگی میں کمی کو کم کرتا ہے۔ اس کے نتیجے میں چھوٹے، تیز تر ماڈلز بنتے ہیں جبکہ درستگی برقرار رہتی ہے۔
کافی VRAM بچت
گوگل کا کہنا ہے کہ INT4 کوانٹائزیشن BF16 استعمال کرنے کے مقابلے میں ماڈل کو لوڈ کرنے کے لیے درکار VRAM (GPU میموری) کو نمایاں طور پر کم کرتا ہے، جیسا کہ ذیل میں ہے:
- Gemma 3 27B: 54GB (BF16) سے 14.1GB (INT4)
- Gemma 3 12B: 24GB (BF16) سے 6.6GB (INT4)
- Gemma 3 4B: 8GB (BF16) سے 2.6GB (INT4)
- Gemma 3 1B: 2GB (BF16) سے 0.5GB (INT4)
میموری کے نقش قدم میں یہ کمی طاقتور AI ماڈلز تک رسائی کو جمہوریبنانے کے لیے سب سے اہم ہے، جس سے وہ محدود وسائل والے آلات پر تعینات کیے جا سکتے ہیں۔
مختلف آلات پر Gemma 3 ماڈلز کو فعال کرنا
گوگل کے مطابق، QAT جیمہ 3 کے طاقتور ماڈلز کو صارفین کے ہارڈ ویئر کی ایک وسیع رینج پر چلانے کے قابل بناتا ہے۔
Gemma 3 27B (INT4 QAT): NVIDIA GeForce RTX 3090 (24GB VRAM) یا مساوی کارڈ والے ڈیسک ٹاپ پر مقامی طور پر آرام سے لوڈ اور چلایا جا سکتا ہے، جس سے صارفین سب سے بڑا Gemma 3 ماڈل استعمال کر سکتے ہیں۔
Gemma 3 12B (INT4 QAT): NVIDIA GeForce RTX 4060 لیپ ٹاپ GPU (8GB VRAM) جیسے لیپ ٹاپ GPUs پر مؤثر طریقے سے چلایا جا سکتا ہے، جو پورٹیبل مشینوں پر طاقتور AI صلاحیتوں کو فعال کرتا ہے۔
چھوٹے ماڈلز (4B, 1B): محدود وسائل والے سسٹمز، جیسے اسمارٹ فونز کے لیے زیادہ قابل رسائی ہو گئے ہیں۔
ہارڈ ویئر کی مطابقت کی یہ توسیع جیمہ 3 کی ممکنہ ایپلی کیشنز کو نمایاں طور پر وسیع کرتی ہے، جو اسے ڈویلپرز اور صارفین کے ایک بڑے سامعین کے لیے دستیاب کرتی ہے۔ ان ماڈلز کو صارف گریڈ ہارڈ ویئر پر چلانے کی صلاحیت مقامی AI پروسیسنگ کے لیے نئی راہیں کھولتی ہے، کلاؤڈ پر مبنی خدمات پر انحصار کو کم کرتی ہے اور رازداری کو بڑھاتی ہے۔
مقبول ٹولز کے ساتھ آسان انضمام
گوگل نے اس بات کو یقینی بنایا ہے کہ ڈویلپرز ان نئے QAT ماڈلز کو واقف ورک فلوز کے اندر استعمال کر سکیں۔ Gemma 3 کے لیے INT4 QAT اور Q4_0 (4-bit) QAT ماڈلز Hugging Face اور Kaggle پر دستیاب ہیں۔ انہیں مقبول ڈیولپر ٹولز کے ساتھ بغیر کسی رکاوٹ کے جانچا جا سکتا ہے، جیسے کہ:
Ollama: صارفین کو سادہ کمانڈز کے ساتھ Gemma 3 QAT ماڈلز چلانے کی اجازت دیتا ہے۔ Ollama ان ماڈلز کو تعینات کرنے اور ان کے ساتھ تجربہ کرنے کے عمل کو ہموار کرتا ہے، جس سے ڈیولپرز کے لیے انہیں اپنے پروجیکٹس میں ضم کرنا آسان ہو جاتا ہے۔
LM Studio: ایک بدیہی اور استعمال میں آسان GUI (گرافیکل یوزر انٹرفیس) فراہم کرتا ہے جو صارفین کو آسانی سے Gemma 3 QAT ماڈلز کو اپنے ڈیسک ٹاپ پر ڈاؤن لوڈ اور چلانے کی اجازت دیتا ہے۔ LM Studio AI ماڈلز کی تنصیب اور انتظام کو آسان بناتا ہے، جس سے وہ غیر تکنیکی صارفین کے لیے زیادہ قابل رسائی ہو جاتے ہیں۔
MLX: ایپل سلیکون سے چلنے والے Macs پر Gemma 3 QAT ماڈلز کے بہتر اور موثر اندازے کو فعال کرتا ہے۔ MLX AI ورک بوجھ کے لیے بہتر کارکردگی اور توانائی کی کارکردگی فراہم کرنے کے لیے ایپل سلیکون کے منفرد فن تعمیر کا فائدہ اٹھاتا ہے۔
Gemma.cpp: گوگل کا سرشار C++ نفاذ۔ CPU پر براہ راست بہت موثر اندازے کی اجازت دیتا ہے۔ Gemma.cpp ان ڈویلپرز کے لیے ایک نچلی سطح کا انٹرفیس فراہم کرتا ہے جو اپنی AI ایپلی کیشنز کی کارکردگی کو بہتر بنانا چاہتے ہیں۔
llama.cpp: مقامی طور پر GGUF فارمیٹڈ Gemma 3 QAT ماڈلز کو سپورٹ کرتا ہے، جس سے موجودہ ورک فلوز میں ضم کرنا آسان ہو جاتا ہے۔ Llama.cpp CPUs اور GPUs سمیت مختلف ہارڈ ویئر پلیٹ فارمز پر بڑے لسانی ماڈلز چلانے کے لیے ایک مقبول لائبریری ہے۔
ان پلیٹ فارمز پر Gemma 3 QAT ماڈلز کی دستیابی اور مقبول ٹولز کے ساتھ ان کی مطابقت ان ڈیولپرز کے لیے داخلے کی رکاوٹ کو نمایاں طور پر کم کرتی ہے جو ان ماڈلز کو اپنے پروجیکٹس میں استعمال کرنا چاہتے ہیں۔ انضمام میں آسانی تجربہ اور اختراع کی حوصلہ افزائی کرتی ہے، جس کی وجہ سے Gemma 3 کے لیے ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج بنتی ہے۔
Quantization-Aware Training کی تکنیکی بنیادیں
Gemma 3 کے لیے گوگل کے QAT ماڈلز کی اہمیت کو پوری طرح سے سراہنے کے لیے، مقدار بندی کی تکنیکی تفصیلات اور QAT اس سے وابستہ چیلنجوں کو کیسے حل کرتا ہے، اس کی گہرائی میں جانا ضروری ہے۔
مقدار بندی کو سمجھنا:
مقدار بندی ایک ایسی تکنیک ہے جو نیورل نیٹ ورکس کے سائز اور کمپیوٹیشنل پیچیدگی کو کم کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہے تاکہ وزن اور ایکٹیویشنز کو کم درستگی کے ساتھ پیش کیا جا سکے۔ فلوٹنگ پوائنٹ نمبرز (مثال کے طور پر، 32-bit یا 16-bit) استعمال کرنے کے بجائے، مقداری ماڈلز ان اقدار کو ظاہر کرنے کے لیے انٹیجرز (مثال کے طور پر، 8-bit یا 4-bit) استعمال کرتے ہیں۔ درستگی میں یہ کمی کئی فوائد کا باعث بنتی ہے:
- کم میموری فوٹ پرنٹ: کم درستگی والی نمائندگیوں کو ماڈل کو ذخیرہ کرنے کے لیے کم میموری کی ضرورت ہوتی ہے، جس سے ماڈلز کو محدود میموری وسائل والے آلات پر تعینات کرنا ممکن ہو جاتا ہے۔
- تیز اندازہ: انٹیجر آپریشنز عام طور پر فلوٹنگ پوائنٹ آپریشنز سے تیز ہوتے ہیں، جس سے اندازے کا وقت تیز ہوتا ہے۔
- کم بجلی کی کھپت: انٹیجر آپریشنز فلوٹنگ پوائنٹ آپریشنز کے مقابلے میں کم بجلی استعمال کرتے ہیں، جس سے مقداری ماڈلز بیٹری سے چلنے والے آلات کے لیے زیادہ موزوں ہو جاتے ہیں۔
مقدار بندی کے چیلنجز:
اگرچہ مقدار بندی اہم فوائد پیش کرتی ہے، لیکن یہ چیلنجز بھی متعارف کراتی ہے:
- درستگی میں کمی: وزن اور ایکٹیویشنز کی درستگی کو کم کرنے سے درستگی کا نقصان ہو سکتا ہے۔ ماڈل ڈیٹا کی باریکیوں کو حاصل کرنے کی صلاحیت سے کم ہو سکتا ہے، جس کے نتیجے میں کم کارکردگی ہوتی ہے۔
- انشانکن کے مسائل: ان اقدار کی حد جو انٹیجرز کے ذریعے پیش کی جا سکتی ہے محدود ہے۔ اس سے ایکٹیویشنز کی کٹنگ یا سنترپتی ہو سکتی ہے، جو مزید درستگی کو کم کر سکتی ہے۔
Quantization-Aware Training (QAT): ایک حل:
Quantization-Aware Training (QAT) ایک ایسی تکنیک ہے جو تربیت کے عمل میں مقدار بندی کو شامل کرکے درستگی میں کمی کے مسئلے کو حل کرتی ہے۔ QAT میں، ماڈل کو نقلی مقدار بندی کے ساتھ تربیت دی جاتی ہے، جس کا مطلب ہے کہ تربیت کے آگے اور پیچھے گزرنے کے دوران وزن اور ایکٹیویشنز کو مقداری بنایا جاتا ہے۔ یہ ماڈل کو مقدار بندی کے اثرات کی تلافی کرنا سیکھنے کی اجازت دیتا ہے، جس کے نتیجے میں ایک زیادہ درست مقداری ماڈل ہوتا ہے۔
QAT کیسے کام کرتا ہے:
نقلی مقدار بندی: تربیت کے دوران، ہر آگے اور پیچھے گزرنے کے بعد وزن اور ایکٹیویشنز کو مطلوبہ درستگی (مثال کے طور پر، 8-bit یا 4-bit) تک مقداری بنایا جاتا ہے۔ یہ اس مقدار بندی کی نقالی کرتا ہے جو اندازے کے دوران لاگو کی جائے گی۔
گریڈینٹ ایڈجسٹمنٹ: گریڈینٹس کو بھی مقدار بندی کے اثرات کو مدنظر رکھتے ہوئے ایڈجسٹ کیا جاتا ہے۔ یہ ماڈل کو مقدار بندی کی وجہ سے ہونے والی غلطی کو کم سے کم کرنا سیکھنے میں مدد کرتا ہے۔
فائن-ٹیوننگ: نقلی مقدار بندی کے ساتھ تربیت کے بعد، ماڈل کو مقداری وزن اور ایکٹیویشنز کے ساتھ فائن-ٹیون کیا جاتا ہے۔ یہ مقداری ماڈل کی درستگی کو مزید بہتر بناتا ہے۔
QAT کے فوائد:
- بہتر درستگی: QAT تربیت کے بعد مقدار بندی (PTQ) کے مقابلے میں مقداری ماڈلز کی درستگی کو نمایاں طور پر بہتر بناتا ہے، جو تربیت کے بعد ماڈل کو مقداری بناتا ہے۔
- مقدار بندی کے لیے مضبوطی: QAT ماڈل کو مقدار بندی کے اثرات کے لیے زیادہ مضبوط بناتا ہے، جس سے درستگی کو قربان کیے بغیر اعلی کمپریشن تناسب حاصل کرنا ممکن ہو جاتا ہے۔
- ہارڈ ویئر کی مطابقت: QAT ماڈل کو ہارڈ ویئر پلیٹ فارمز پر تعینات کرنے کی اجازت دیتا ہے جو انٹیجر آپریشنز کو سپورٹ کرتے ہیں، جیسے موبائل آلات اور ایمبیڈڈ سسٹمز۔
Gemma 3 کے لیے گوگل کا QAT کا نفاذ:
Gemma 3 کے لیے گوگل کا QAT کا نفاذ اعلی درستگی اور کمپریشن تناسب حاصل کرنے کے لیے مقدار بندی کی تکنیک میں تازہ ترین پیشرفتوں سے فائدہ اٹھاتا ہے۔ ان کے نفاذ کی مخصوص تفصیلات عوامی طور پر دستیاب نہیں ہیں، لیکن یہ ممکن ہے کہ وہ تکنیک استعمال کرتے ہوں جیسے:
- مخلوط-درستگی مقدار بندی: درستگی اور کمپریشن کو بہتر بنانے کے لیے ماڈل کے مختلف حصوں کے لیے مختلف درستگی کی سطحیں استعمال کرنا۔
- فی-ٹینسور مقدار بندی: مقدار بندی کی وجہ سے ہونے والی غلطی کو کم سے کم کرنے کے لیے ہر ٹینسور کو آزادانہ طور پر مقداری بنانا۔
- سیکھنے کے قابل مقدار بندی پیرامیٹرز: درستگی کو مزید بہتر بنانے کے لیے تربیت کے دوران مقدار بندی پیرامیٹرز سیکھنا۔
QAT اور Gemma 3 کے وسیع تر مضمرات
Gemma 3 کے لیے QAT ماڈلز کا اجراء زیادہ قابل رسائی اور موثر AI ماڈلز کی ترقی میں ایک اہم قدم کی نمائندگی کرتا ہے۔ ان ماڈلز کے میموری فوٹ پرنٹ اور کمپیوٹیشنل ضروریات کو کم کرکے، گوگل ڈیولپرز اور صارفین کی ایک وسیع رینج کو ان کی صلاحیتوں سے فائدہ اٹھانے کے قابل بنا رہا ہے۔ اس کے کئی اہم مضمرات ہیں:
AI کی جمہوریت کاری:
صارف گریڈ ہارڈ ویئر پر طاقتور AI ماڈلز چلانے کی صلاحیت AI تک رسائی کو جمہوری بناتی ہے، جس سے افراد اور چھوٹے کاروباروں کے لیے مہنگی کلاؤڈ پر مبنی خدمات پر انحصار کیے بغیر AI سے چلنے والی ایپلی کیشنز تیار کرنا اور تعینات کرنا ممکن ہو جاتا ہے۔
ایج کمپیوٹنگ:
QAT ماڈلز ایج کمپیوٹنگ ایپلی کیشنز کے لیے موزوں ہیں، جہاں ڈیٹا پروسیس کیا جاتا ہے مقامی طور پر آلات پر کلاؤڈ کے بجائے۔ اس سے تاخیر کم ہوتی ہے، رازداری بہتر ہوتی ہے، اور نئی ایپلی کیشنز جیسے خود مختار گاڑیاں اور اسمارٹ سینسرز فعال ہوتے ہیں۔
موبائل AI:
QAT ماڈلز کا کم میموری فوٹ پرنٹ انہیں موبائل آلات کے لیے مثالی بناتا ہے، نئی AI سے چلنے والی خصوصیات جیسے ریئل ٹائم ترجمہ، تصویری شناخت، اور ذاتی تجاویز کو فعال کرتا ہے۔
تحقیق اور ترقی:
Gemma 3 کے لیے اوپن سورس QAT ماڈلز کی دستیابی AI کے شعبے میں تحقیق اور ترقی کو تیز کرے گی، جس سے محققین کو نئی مقدار بندی کی تکنیک کے ساتھ تجربہ کرنے اور مقداری ماڈلز کے لیے نئی ایپلی کیشنز تلاش کرنے کی اجازت ملے گی۔
ماحولیاتی پائیداری:
AI ماڈلز کی توانائی کی کھپت کو کم کرکے، QAT ماحولیاتی پائیداری میں معاون ہے۔ یہ خاص طور پر اس وقت اہم ہے جب AI ہماری زندگیوں میں زیادہ عام ہوتا جا رہا ہے۔
آخر میں، Gemma 3 کے لیے گوگل کا QAT ماڈلز کا اجراء ایک اہم پیشرفت ہے جس کا AI کے شعبے پر دیرپا اثر پڑے گا۔ AI ماڈلز کو زیادہ قابل رسائی، موثر، اور پائیدار بنا کر، گوگل معاشرے کے فائدے کے لیے AI کی پوری صلاحیت کو کھولنے میں مدد کر رہا ہے۔ Gemma 3 کے طاقتور فن تعمیر اور QAT کی موثر مقدار بندی کی تکنیک کا امتزاج موبائل آلات سے لے کر ایج کمپیوٹنگ اور اس سے آگے تک ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج میں جدت طرازی کو چلانے کا وعدہ کرتا ہے۔