IBM نے حال ہی میں Granite 4.0 Tiny کا پیش نظارہ جاری کیا ہے، جو کہ اس کے آنے والے Granite 4.0 سیریز کے لینگویج ماڈلز میں سب سے چھوٹا تکرار ہے۔ Apache 2.0 لائسنس کے تحت تقسیم کیا گیا یہ ماڈل احتیاط سے طویل سیاق و سباق کی پروسیسنگ اور ہدایات پر مبنی ایپلی کیشنز دونوں کے لیے تیار کیا گیا ہے، وسائل کی کارکردگی، کھلی رسائی اور مضبوط کارکردگی کو احتیاط سے متوازن کرتا ہے۔ یہ لانچ IBM کی بنیادی ماڈلز کی ترقی اور تعیناتی کے لیے جاری عزم کو اجاگر کرتا ہے جو نہ صرف کھلے اور شفاف ہیں بلکہ خاص طور پر انٹرپرائز گریڈ ایپلی کیشنز کے لیے تیار کیے گئے ہیں۔
Granite 4.0 Tiny Preview میں دو مختلف ورژن شامل ہیں: Base-Preview، ایک جدید ڈیکوڈر-اونلی آرکیٹیکچر کی نمائش، اور Tiny-Preview (Instruct)، جو کہ گفتگو اور کثیر لسانی تعاملات دونوں کے لیے بہتر ہے۔ اس کے کم سے کم پیرامیٹر شمار کے باوجود، Granite 4.0 Tiny استدلال اور جنریشن بینچ مارکس کی ایک رینج میں مسابقتی نتائج حاصل کرتا ہے، جو اس کے ہائبرڈ ڈیزائن کی تاثیر کو اجاگر کرتا ہے۔
آرکیٹیکچر ڈیپ ڈائیو: ممبا-2 سے متاثر حرکیات کے ساتھ ایک ہائبرڈ مکسچر-آف-ایکسپرٹس فریم ورک
Granite 4.0 Tiny کے مرکز میں ایک جدید ہائبرڈ مکسچر-آف-ایکسپرٹس (MoE) آرکیٹیکچر ہے، جو کہ کل 7 بلین پیرامیٹرز پر مشتمل ہے، جس میں سے ہر فارورڈ پاس کے دوران صرف 1 بلین پیرامیٹرز فعال طور پر مصروف ہیں۔ یہ موروثی سپارسٹی ماڈل کو کمپیوٹیشنل ڈیمانڈز کو کافی حد تک کم کرتے ہوئے اسکیل ایبل کارکردگی فراہم کرنے کے قابل بناتی ہے، جو اسے خاص طور پر وسائل سے محدود ماحول میں تعیناتی اور ایج پر مبنی انفرنس منظرناموں کے لیے موزوں بناتی ہے۔
Base-Preview ویرینٹ Mamba-2-اسٹائل لیئرز کے ساتھ بہتر کردہ ڈیکوڈر-اونلی آرکیٹیکچر کا فائدہ اٹھاتا ہے، جو روایتی اٹینشن میکانزم کا لکیری ریکرنٹ متبادل پیش کرتا ہے۔ یہ آرکیٹیکچرل جدت ماڈل کو بڑھتی ہوئی ان پٹ لینتھ کے ساتھ زیادہ مؤثر طریقے سے اسکیل کرنے کی اجازت دیتی ہے، اس طرح طویل سیاق و سباق کے کاموں جیسے کہ گہرائی سے دستاویز تجزیہ، جامع ڈائیلاگ سمریائزیشن، اور علم پر مبنی سوالات کے جواب دینے میں اس کی تاثیر کو بڑھاتی ہے۔
ایک اور قابل ذکر آرکیٹیکچرل فیصلہ NoPE (No Positional Encodings) کا نفاذ ہے۔ فکسڈ یا لرنڈ پوزیشنل ایمبیڈنگز پر انحصار کرنے کے بجائے، ماڈل پوزیشن کی معلومات کو براہ راست اپنی لیئر ڈائنامکس میں شامل کرتا ہے۔ یہ نقطہ نظر مختلف ان پٹ لینتھس میں بہتر عمومیت کو فروغ دیتا ہے اور طویل سیکوئنس جنریشن کے دوران مستقل مزاجی کو برقرار رکھنے میں مدد کرتا ہے۔
بینچ مارک پرفارمنس: صلاحیت کو قربان کیے بغیر کارکردگی
یہاں تک کہ ایک پیش نظارہ ریلیز کے طور پر بھی، Granite 4.0 Tiny پہلے ہی IBM کی Granite سیریز کے اندر پچھلے ماڈلز کے مقابلے میں نمایاں کارکردگی میں بہتری کا مظاہرہ کرتا ہے۔ بینچ مارک تشخیص میں، Base-Preview نمائش کرتا ہے:
- DROP پر 5.6 پوائنٹ اضافہ (Discrete Reasoning Over Paragraphs)، ملٹی ہاپ سوالات کے جواب دینے کے لیے ایک وسیع پیمانے پر تسلیم شدہ بینچ مارک جو جوابات حاصل کرنے کے لیے متن کے متعدد حصوں میں استدلال کرنے کی ماڈل کی صلاحیت کا جائزہ لیتا ہے۔
- AGIEval پر 3.8 پوائنٹ کی بہتری، ایک جامع بینچ مارک جو لسانی اور علمی کاموں کے ایک وسیع سپیکٹرم کا احاطہ کرتے ہوئے عام زبان کی سمجھ اور استدلال کی صلاحیتوں کا جائزہ لینے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
یہ کارکردگی کے فوائد ماڈل کے جدید فن تعمیر اور اس کے وسیع پری ٹریننگ ریجیم دونوں سے منسوب کیے جاسکتے ہیں، جس میں مبینہ طور پر متنوع ڈومینز اور لسانی ڈھانچے سے تیار کردہ 2.5 ٹریلین ٹوکنز کی پروسیسنگ شامل ہے۔ یہ وسیع پری ٹریننگ ماڈل کو ڈیٹا کے اندر پیٹرن اور تعلقات کی ایک وسیع رینج پر قبضہ کرنے کی اجازت دیتی ہے، جس سے مختلف کاموں میں بہتر عمومیت اور کارکردگی حاصل ہوتی ہے۔
انسٹرکشن-ٹیونڈ ویرینٹ: ڈائیلاگ، وضاحت اور وسیع کثیر لسانی سپورٹ کے لیے موزوں
Granite-4.0-Tiny-Preview (Instruct) ویرینٹ بیس ماڈل پر سپروائزڈ فائن-ٹیوننگ (SFT) اور ری انفورسمنٹ لرننگ (RL) کے مجموعہ کے ذریعے بناتا ہے، ایک Tülu-اسٹائل ڈیٹا سیٹ کا استعمال کرتے ہوئے جس میں اوپن اور مصنوعی طور پر تیار کردہ ڈائیلاگز دونوں شامل ہیں۔ یہ موزوں نقطہ نظر انسٹرکشن پر عمل کرنے اور انٹرایکٹو ایپلی کیشنز کے لیے ماڈل کو بہتر بناتا ہے۔
8,192 ٹوکن ان پٹ ونڈوز اور 8,192 ٹوکن جنریشن لینتھس کو سپورٹ کرتے ہوئے، ماڈل توسیع شدہ تعاملات میں ہم آہنگی اور وفاداری کو برقرار رکھتا ہے۔ اینکوڈر-ڈیکوڈر ہائبرڈز کے برعکس، جو اکثر کارکردگی کے فوائد کے لیے تشریح پذیری کو قربان کرتے ہیں، یہاں ڈیکوڈر-اونلی سیٹ اپ زیادہ واضح اور زیادہ ٹریسیبل آؤٹ پٹس پیدا کرتا ہے، جو اسے خاص طور پر انٹرپرائز اور حفاظتی طور پر اہم ایپلی کیشنز کے لیے قیمتی بناتا ہے جہاں شفافیت اور پیش گوئی سب سے اہم ہے۔
تفصیلی تشخیصی میٹرکس:
- IFEval پر 86.1، انسٹرکشن پر عمل کرنے والے بینچ مارکس میں مضبوط کارکردگی کی نشاندہی کرتا ہے، جو ماڈل کی درست اور مؤثر طریقے سے پیچیدہ ہدایات پر عمل کرنے کی صلاحیت کو ظاہر کرتا ہے۔
- GSM8K پر 70.05، جو گریڈ-اسکول ریاضی کے مسئلے کو حل کرنے پر مرکوز ایک بینچ مارک ہے، جو مقداری استدلال اور حسابی کارروائیوں کے لیے ماڈل کی اہلیت کو ظاہر کرتا ہے۔
- HumanEval پر 82.41، Python کوڈ جنریشن درستگی کی پیمائش کرتا ہے، جو نحوی طور پر درست اور معنی خیز کوڈ اسنپٹس تیار کرنے میں ماڈل کی مہارت کو ظاہر کرتا ہے۔
مزید برآں، انسٹرکٹ ماڈل 12 زبانوں میں کثیر لسانی تعامل کی حمایت کرتا ہے، جو کسٹمر سروس، انٹرپرائز آٹومیشن اور تعلیمی ٹولز میں عالمی تعیناتیوں کو آسان بناتا ہے۔ یہ کثیر لسانی صلاحیت ماڈل کی رسائی اور اطلاق کو بڑھاتی ہے، جس سے یہ مختلف لسانی سیاق و سباق میں مختلف صارفین اور استعمال کے معاملات کی خدمت کرنے کے قابل ہوتا ہے۔ تعاون یافتہ زبانوں میں انگریزی، ہسپانوی، فرانسیسی، جرمن، اطالوی، پرتگالی، ڈچ، روسی، چینی، جاپانی، کورین اور عربی شامل ہیں، جو دنیا کی آبادی کے ایک اہم حصے کا احاطہ کرتی ہیں۔
اوپن سورس دستیابی کی اہمیت
IBM کا Granite 4.0 Tiny ماڈلز کو Apache 2.0 لائسنس کے تحت جاری کرنے کا فیصلہ AI کمیونٹی کے اندر شفافیت اور تعاون کو فروغ دینے کی جانب ایک اہم قدم ہے۔ ماڈل ویٹس، کنفیگریشن فائلوں اور نمونہ استعمال کے اسکرپٹس تک کھلی رسائی فراہم کر کے، IBM محققین، ڈویلپرز اور تنظیموں کو آزادانہ طور پر تجربہ کرنے، ٹھیک ٹیون کرنے اور ماڈلز کو اپنے NLP ورک فلوز میں ضم کرنے کے لیے بااختیار بناتا ہے۔ یہ اوپن سورس نقطہ نظر نہ صرف جدت کو تیز کرتا ہے بلکہ ماڈل کی صلاحیتوں اور حدود کی گہری سمجھ کو بھی فروغ دیتا ہے۔
Apache 2.0 لائسنس خاص طور پر فائدہ مند ہے کیونکہ یہ سافٹ ویئر کے تجارتی اور غیر تجارتی دونوں استعمال کی اجازت دیتا ہے، بغیر کسی ترمیم یا مشتق کاموں کو ظاہر کرنے کی ضرورت کے۔ یہ اجازت دہندہ لائسنس وسیع پیمانے پر اپنانے اور تجربہ کرنے کی حوصلہ افزائی کرتا ہے، Granite 4.0 Tiny ماڈلز کے ارد گرد ایک متحرک ماحولیاتی نظام کو فروغ دیتا ہے۔ مزید برآں، Hugging Face پر ماڈلز کی دستیابی، پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز کو شیئر کرنے اور دریافت کرنے کے لیے ایک مقبول پلیٹ فارم، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ وہ ایک وسیع سامعین کے لیے آسانی سے قابل رسائی ہیں۔
Granite 4.0 Tiny کی اوپن سورس دستیابی ذمہ دار AI ترقی کے لیے IBM کے وسیع عزم کے ساتھ بھی ہم آہنگ ہے۔ ماڈلز کو شفاف اور قابل آڈٹ بنا کر، IBM صارفین کو ان کے رویے کی جانچ پڑتال کرنے، ممکنہ تعصبات کی نشاندہی کرنے اور اس بات کو یقینی بنانے کے قابل بناتا ہے کہ وہ محفوظ اور اخلاقی انداز میں استعمال ہوں۔ شفافیت کے لیے یہ عزم AI سسٹمز میں اعتماد پیدا کرنے اور مختلف ڈومینز میں ان کی ذمہ دار تعیناتی کو فروغ دینے کے لیے بہت ضروری ہے۔
Granite 4.0 کی بنیاد رکھنا: مستقبل کی ایک جھلک
Granite 4.0 Tiny Preview IBMکی اگلی نسل کے لینگویج ماڈل سوٹ کے لیے جامع حکمت عملی کا ابتدائی اشارہ پیش کرتا ہے۔ موثر MoE آرکیٹیکچرز، مضبوط طویل سیاق و سباق سپورٹ، اور انسٹرکشن پر مرکوز ٹیوننگ کو مربوط کر کے، Granite 4.0 ماڈل فیملی ایک قابل انتظام اور وسائل سے بہتر پیکج میں اسٹیٹ آف دی آرٹ صلاحیتیں فراہم کرنے کی کوشش کرتی ہے۔ یہ نقطہ نظر AI سلوشنز تیار کرنے کے لیے IBM کے عزم کو اجاگر کرتا ہے جو نہ صرف طاقتور ہیں بلکہ عملی اور قابل رسائی بھی ہیں۔
ان تین کلیدی عناصر کا مجموعہ - موثر فن تعمیر، طویل سیاق و سباق سپورٹ، اور انسٹرکشن پر مرکوز ٹیوننگ - Granite 4.0 کو ایک ورسٹائل اور موافق لینگویج ماڈل کے طور پر پوزیشن میں رکھتا ہے جو ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج کے لیے موزوں ہے۔ موثر MoE آرکیٹیکچر ماڈل کو بڑھتے ہوئے ڈیٹا اور پیچیدگی کے ساتھ مؤثر طریقے سے اسکیل کرنے کے قابل بناتا ہے، جبکہ طویل سیاق و سباق سپورٹ اسے طویل دستاویزات اور گفتگوؤں پر کارروائی کرنے اور سمجھنے کی اجازت دیتا ہے۔ دوسری طرف، انسٹرکشن پر مرکوز ٹیوننگ اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ ماڈل پیچیدہ ہدایات کو درست اور مؤثر طریقے سے انجام دے سکتا ہے، جو اسے سوالات کے جواب دینے، ٹیکسٹ سمریائزیشن اور کوڈ جنریشن جیسے کاموں کے لیے مثالی بناتا ہے۔
جیسے جیسے Granite 4.0 کے مزید مختلف ورژن منظر عام پر آئیں گے، ہم توقع کر سکتے ہیں کہ IBM ذمہ دار اور اوپن AI میں اپنی سرمایہ کاری کو مزید مضبوط کرے گا، اور اپنے آپ کو انٹرپرائز اور تحقیقی ایپلی کیشنز دونوں کے لیے شفاف اور اعلی کارکردگی والے لینگویج ماڈلز کی رفتار کو تشکیل دینے میں ایک اہم قوت کے طور پر قائم کرے گا۔ یہ جاری سرمایہ کاری IBM کے اس یقین کی عکاسی کرتی ہے کہ AI کو اس انداز میں تیار اور تعینات کیا جانا چاہیے جو اخلاقی اور معاشرے کے لیے فائدہ مند ہو۔ شفافیت، احتساب اور انصاف کو ترجیح دے کر، IBM کا مقصد AI سسٹمز بنانا ہے جو نہ صرف طاقتور ہیں بلکہ قابل اعتماد اور انسانی اقدار کے مطابق بھی ہیں۔
Granite 4.0 سیریز لینگویج ماڈلز کے ارتقاء میں ایک اہم قدم کی نمائندگی کرتی ہے، جو کارکردگی، کارکردگی اور شفافیت کا ایک مجبور مجموعہ پیش کرتی ہے۔ چونکہ IBM اس شعبے میں جدت طرازی جاری رکھے ہوئے ہے، ہم توقع کر سکتے ہیں کہ اس سے بھی زیادہ زمینی ترقی ہوگی جو ہمارے AI کے ساتھ تعامل کرنے اور استعمال کرنے کے طریقے کو مزید تبدیل کردے گی۔ Granite 4.0 Tiny Preview صرف آغاز ہے، اور لینگویج ماڈلز کا مستقبل پہلے سے کہیں زیادہ روشن نظر آتا ہے۔ طویل سیاق و سباق کی صلاحیتوں پر زور، خاص طور پر، AI ایپلی کیشنز کے لیے سائنسی تحقیق، قانونی تجزیہ، اور تاریخی دستاویز تجزیہ جیسے ڈومینز میں نئی امکانات کھولتا ہے، جہاں طویل اور پیچیدہ نصوص پر کارروائی کرنے اور سمجھنے کی صلاحیت بہت ضروری ہے۔
مزید برآں، Granite 4.0 ماڈلز کی کثیر لسانی صلاحیتیں انہیں مختلف صنعتوں میں عالمی تعیناتیوں کے لیے موزوں بناتی ہیں، کسٹمر سروس سے لے کر تعلیم تک۔ زبانوں کی ایک وسیع رینج کی حمایت کر کے، IBM اس بات کو یقینی بنا رہا ہے کہ اس کے AI سلوشنز ایک متنوع سامعین کے لیے قابل رسائی ہیں، قطع نظر ان کی مادری زبان سے قطع نظر۔ AI کو وسیع پیمانے پر اپنانے کو فروغ دینے اور اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کہ اس کے فوائد سب کے ساتھ مشترک ہوں، شمولیت کے لیے یہ عزم ضروری ہے۔
اس کی تکنیکی صلاحیتوں کے علاوہ، Granite 4.0 سیریز ذمہ دار AI ترقی کے لیے IBM کے عزم کی بھی عکاسی کرتی ہے۔ شفافیت، احتساب اور انصاف کو ترجیح دے کر، IBM AI سسٹمز بنا رہا ہے جو نہ صرف طاقتور ہیں بلکہ قابل اعتماد اور انسانی اقدار کے مطابق بھی ہیں۔ ذمہ دار AI کے لیے یہ عزم AI میں عوامی اعتماد پیدا کرنے اور اس بات کو یقینی بنانے کے لیے بہت ضروری ہے کہ اسے معاشرے کے فائدے کے لیے استعمال کیا جائے۔