IBM کا ہدف: چھوٹے، اسمارٹ AI ماڈلز

گرینائٹ سیریز کی ریفائننگ: فوکسڈ صلاحیت، کم فوٹ پرنٹ

IBM کے Granite 3.2 ماڈلز کمپنی کی چھوٹی ماڈلز تیار کرنے کی حکمت عملی کا تسلسل ہیں۔ یہ ماڈلز کمپیوٹنگ وسائل پر ضرورت سے زیادہ مطالبات عائد کیے بغیر مخصوص صلاحیتیں فراہم کرنے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں۔ یہ نقطہ نظر بہت سے کاروباروں کی عملی ضروریات کے مطابق ہے جنہیں AI حل کی ضرورت ہوتی ہے جو طاقتور اور لاگت سے موثر دونوں ہوں۔

یہ ماڈلز Hugging Face پر Apache 2.0 لائسنس کے تحت کھلے عام دستیاب ہیں۔ منتخب ورژن IBM کے اپنے watsonx.ai پلیٹ فارم کے ساتھ ساتھ Ollama، Replicate، اور LM Studio کے ذریعے بھی دستیاب ہیں۔ اس وسیع رسائی کو آنے والے مہینوں میں Red Hat Enterprise Linux AI 1.5 میں ان ماڈلز کو ضم کرنے کے منصوبوں سے مزید تقویت ملتی ہے، جو اوپن سورس AI کے لیے IBM کی وابستگی کو مستحکم کرتا ہے۔

دستاویز پروسیسنگ میں انقلاب: گرینائٹ ویژن ماڈل

اس ریلیز کی ایک نمایاں خصوصیت ایک نیا ویژن لینگویج ماڈل ہے جو خاص طور پر دستاویز کو سمجھنے کے کاموں کے لیے بنایا گیا ہے۔ یہ ماڈل اس بات میں ایک اہم پیش رفت کی نمائندگی کرتا ہے کہ کاروبار کس طرح دستاویزات سے معلومات کے ساتھ تعامل اور نکال سکتے ہیں۔ IBM کے اندرونی بینچ مارک ٹیسٹوں کے مطابق، یہ نیا ماڈل انٹرپرائز لیول کے ورک بوجھ کی عکاسی کرنے کے لیے خاص طور پر ڈیزائن کیے گئے ٹیسٹوں پر، بہت بڑے حریف ماڈلز کے برابر یا اس سے بھی بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔

اس صلاحیت کی ترقی میں IBM کے اوپن سورس Docling ٹول کٹ کا فائدہ اٹھانا شامل ہے۔ اس ٹول کٹ کو 85 ملین PDF دستاویزات پر کارروائی کرنے کے لیے استعمال کیا گیا تھا، جس سے 26 ملین مصنوعی سوال و جواب کے جوڑے تیار ہوئے۔ یہ وسیع تیاری اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ ماڈل دستاویزات سے بھرپور ورک فلو کو سنبھالنے کے لیے اچھی طرح سے لیس ہے جو کہ بہت سے انٹرپرائز ماحول کی خصوصیت ہیں، بشمول فنانس، صحت کی دیکھ بھال، اور قانونی خدمات۔

اہم اعدادوشمار پیمانے اور کارکردگی کو اجاگر کرتے ہیں:

• 85 ملین: نئے ویژن ماڈل کو تربیت دینے کے لیے IBM کے Docling ٹول کٹ کا استعمال کرتے ہوئے پروسیس کی گئی PDF دستاویزات کی تعداد۔ یہ بڑا ڈیٹا سیٹ حقیقی دنیا کی دستاویز پروسیسنگ چیلنجز کے لیے ماڈل کی تیاری کو واضح کرتا ہے۔
• 30%: کارکردگی کی سطح کو برقرار رکھتے ہوئے Granite Guardian حفاظتی ماڈلز میں حاصل کردہ سائز میں کمی۔ یہ حفاظت کو قربان کیے بغیر کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے IBM کی وابستگی کو ظاہر کرتا ہے۔
• 2 سال: 10 ملین سے کم پیرامیٹرز ہونے کے باوجود، IBM کے TinyTimeMixers ماڈلز کی زیادہ سے زیادہ پیشن گوئی کی حد۔ یہ طویل مدتی پیشن گوئی کے لیے ان خصوصی ماڈلز کی قابل ذکر صلاحیت کو ظاہر کرتا ہے۔

بہتر استدلال: چین آف تھاٹ اور انفرنس اسکیلنگ

IBM نے Granite 3.2 کے 2B اور 8B پیرامیٹر ورژنز میں “چین آف تھاٹ” استدلال کو بھی شامل کیا ہے۔ یہ خصوصیت ماڈلز کو مسائل کو ایک منظم، طریقہ کار انداز میں حل کرنے کی اجازت دیتی ہے، انہیں ایسے مراحل میں توڑتی ہے جو انسانی استدلال کے عمل کی عکاسی کرتے ہیں۔ یہ ماڈلز کی پیچیدہ کاموں سے نمٹنے کی صلاحیت کو بڑھاتا ہے جن کے لیے منطقی کٹوتی کی ضرورت ہوتی ہے۔

اہم بات یہ ہے کہ صارفین کو کام کی پیچیدگی کے لحاظ سے اس صلاحیت کو فعال یا غیر فعال کرنے کی لچک ہے۔ یہ موافقت ایک اہم فرق ہے، جو تنظیموں کو اپنی مخصوص ضروریات کی بنیاد پر وسائل کے استعمال کو بہتر بنانے کی اجازت دیتا ہے۔ آسان کاموں کے لیے، کمپیوٹنگ پاور کو بچانے کے لیے چین آف تھاٹ استدلال کو غیر فعال کیا جا سکتا ہے، جب کہ زیادہ پیچیدہ مسائل کے لیے، اسے ماڈل کی مکمل استدلال کی صلاحیت سے فائدہ اٹھانے کے لیے فعال کیا جا سکتا ہے۔

ان اضافہ نے ہدایات پر عمل کرنے والے بینچ مارکس پر 8B ماڈل کی کارکردگی میں نمایاں بہتری لائی ہے، جو پچھلے ورژنز سے بہتر ہے۔ جدید “انفرنس اسکیلنگ” طریقوں کے ذریعے، IBM نے یہ ظاہر کیا ہے کہ یہ نسبتاً چھوٹا ماڈل بھی ریاضی کے استدلال کے بینچ مارکس پر بہت بڑے سسٹمز کا مؤثر طریقے سے مقابلہ کر سکتا ہے۔ یہ مخصوص ڈومینز میں متاثر کن کارکردگی پیش کرنے کے لیے چھوٹے، بہتر ماڈلز کی صلاحیت کو اجاگر کرتا ہے۔

حفاظت اور باریکی: گرینائٹ گارڈین اپ ڈیٹس

Granite Guardian حفاظتی ماڈلز، جو AI سے تیار کردہ مواد سے وابستہ ممکنہ خطرات کی نگرانی اور ان کو کم کرنے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں، میں بھی اہم اپ ڈیٹس ہوئی ہیں۔ ان ماڈلز کو ان کی کارکردگی کی سطح کو برقرار رکھتے ہوئے سائز میں 30% کم کر دیا گیا ہے۔ یہ آپٹیمائزیشن زیادہ کارکردگی اور کم وسائل کی کھپت میں معاون ہے۔

مزید برآں، ان ماڈلز میں اب “وربلائزڈ کانفیڈنس” نامی ایک فیچر شامل ہے۔ یہ خصوصیت حفاظتی نگرانی میں غیر یقینی صورتحال کی ڈگریوں کو تسلیم کرکے زیادہ باریک بینی سے خطرے کی تشخیص فراہم کرتی ہے۔ محض ایک بائنری محفوظ/غیر محفوظ درجہ بندی فراہم کرنے کے بجائے، ماڈلز اپنے جائزوں میں اعتماد کی مختلف سطحوں کا اظہار کر سکتے ہیں، جو صارفین کو زیادہ معلوماتی اور شفاف تشخیص فراہم کرتے ہیں۔

TinyTimeMixers: اسٹریٹجک منصوبہ بندی کے لیے طویل فاصلے کی پیشن گوئی

Granite اپ ڈیٹس کے علاوہ، IBM نے اپنے TinyTimeMixers ماڈلز کی اگلی نسل بھی جاری کی ہے۔ یہ ماڈلز حیرت انگیز طور پر چھوٹے ہیں، جن میں 10 ملین سے کم پیرامیٹرز ہیں – جو انڈسٹری کے بہت سے دوسرے ماڈلز کے سائز کا ایک حصہ ہے۔ اپنے کمپیکٹ سائز کے باوجود، یہ خصوصی ماڈلز دو سال تک کے ٹائم سیریز ڈیٹا کی پیشن گوئی کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔

یہ صلاحیت خاص طور پر کاروباری ایپلی کیشنز کی ایک رینج کے لیے قیمتی ہے، بشمول:

• مالیاتی رجحان کا تجزیہ: مارکیٹ کی نقل و حرکت کی پیشن گوئی اور سرمایہ کاری کے مواقع کی نشاندہی کرنا۔
• سپلائی چین پلاننگ: انوینٹری کی سطح کو بہتر بنانا اور طلب میں اتار چڑھاو کی توقع کرنا۔
• ریٹیل انوینٹری مینجمنٹ: فضلہ کو کم سے کم کرتے ہوئے صارفین کی طلب کو پورا کرنے کے لیے اسٹاک کی مناسب سطح کو یقینی بنانا۔

یہ تمام ایپلی کیشنز طویل مدتی تخمینوں کی بنیاد پر باخبر فیصلے کرنے کی صلاحیت پر انحصار کرتی ہیں، جو TinyTimeMixers ماڈلز کو اسٹریٹجک کاروباری منصوبہ بندی کے لیے ایک طاقتور ٹول بناتی ہیں۔

حقیقی دنیا کی کاروباری رکاوٹوں سے نمٹنا

Granite ماڈلز کے اندر استدلال کی صلاحیتوں کو ٹوگل کرنے کی صلاحیت AI کے نفاذ میں ایک عملی چیلنج سے براہ راست نمٹتی ہے۔ مرحلہ وار استدلال کے طریقے، طاقتور ہونے کے باوجود، کافی کمپیوٹنگ پاور کی ضرورت ہوتی ہے جو ہمیشہ ضروری نہیں ہوتی۔ اس خصوصیت کو اختیاری بنا کر، IBM تنظیموں کو آسان کاموں کے لیے کمپیوٹنگ کے اخراجات کو کم کرنے کے قابل بناتا ہے جبکہ زیادہ پیچیدہ مسائل کے لیے جدید استدلال کے آپشن کو برقرار رکھتا ہے۔

یہ نقطہ نظر حقیقی دنیا کی کاروباری رکاوٹوں کی گہری سمجھ کی عکاسی کرتا ہے، جہاں کارکردگی اور لاگت کی تاثیر اکثر خام کارکردگی کی طرح اہم ہوتی ہے۔ IBM کی توجہ عملی حل فراہم کرنے پر ہے جو مخصوص کاروباری ضروریات کے مطابق بنائے جا سکتے ہیں، AI کی تیزی سے بڑھتی ہوئی مارکیٹ میں ایک اہم فرق ہے۔

ٹریکشن حاصل کرنا: عملی اثر کا ثبوت

چھوٹے، خصوصی ماڈلز تیار کرنے کی IBM کی حکمت عملی مارکیٹ کے ساتھ گونجتی ہوئی دکھائی دیتی ہے۔ پچھلے Granite 3.1 8B ماڈل نے حال ہی میں کسٹمر ریلیشن شپ مینجمنٹ (CRM) کے لیے Salesforce LLM Benchmark پر مضبوط کارکردگی کا مظاہرہ کیا۔ یہ بینچ مارک خاص طور پر CRM سے متعلقہ کاموں پر LLMs کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جیسے کہ کسٹمر انٹرایکشن تجزیہ اور ذاتی نوعیت کے مواد کی تیاری۔

اس بینچ مارک پر Granite 3.1 8B ماڈل کی مضبوط کارکردگی بتاتی ہے کہ چھوٹے، خصوصی ماڈلز واقعی مخصوص کاروباری ضروریات کو مؤثر طریقے سے پورا کر سکتے ہیں۔ یہ مزید ثبوت فراہم کرتا ہے کہ IBM کا نقطہ نظر نہ صرف نظریاتی طور پر درست ہے بلکہ عملی طور پر بھی قابل عمل ہے۔

کارکردگی، انضمام، اور حقیقی دنیا کے اثرات پر توجہ

Sriram Raghavan، وائس پریذیڈنٹ، IBM AI ریسرچ، کمپنی کے فلسفے کا خلاصہ بیان کرتے ہیں: “AI کا اگلا دور کارکردگی، انضمام، اور حقیقی دنیا کے اثرات کے بارے میں ہے – جہاں ادارے کمپیوٹ پر ضرورت سے زیادہ خرچ کیے بغیر طاقتور نتائج حاصل کر سکتے ہیں۔ IBM کی تازہ ترین Granite پیشرفت اوپن سلوشنز پر توجہ مرکوز کرتی ہے جو AI کو جدید اداروں کے لیے زیادہ قابل رسائی، لاگت سے موثر اور قیمتی بنانے میں ایک اور قدم آگے بڑھاتی ہے۔”

یہ بیان AI حل تیار کرنے کے لیے IBM کی وابستگی کو سمیٹتا ہے جو نہ صرف تکنیکی طور پر جدید ہیں بلکہ عملی، قابل رسائی، اور کاروباروں کی حقیقی دنیا کی ضروریات کے مطابق بھی ہیں۔ اوپن سلوشنز پر توجہ AI کمیونٹی کے اندر تعاون اور جدت کو فروغ دینے کے لیے IBM کی لگن کو مزید واضح کرتی ہے۔ زور صرف سب سے بڑے ماڈلز بنانے سے ہٹ کر AI ٹولز بنانے کی طرف منتقل ہو رہا ہے جو ٹھوس قدر فراہم کرتے ہیں اور کاروباروں کو اپنے اسٹریٹجک مقاصد حاصل کرنے کے لیے بااختیار بناتے ہیں۔