علم کے انضمام کے لیے ایک نئی تعمیر
مائیکروسافٹ کے تحقیقی شعبے نے بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) میں بیرونی علم کو ضم کرنے کے لیے ایک جدید طریقہ کار تیار کیا ہے۔ یہ نیا نظام، جسے Knowledge Base-Augmented Language Models (KBLaM) کا نام دیا گیا ہے، ایک ‘پلگ اینڈ پلے’ فلسفہ اپناتا ہے، جو پہلے سے موجود ماڈلز میں تبدیلی کی ضرورت کو ختم کرتا ہے۔ یہ روایتی طریقوں سے ایک اہم علیحدگی کی نمائندگی کرتا ہے، جو علم میں اضافہ کے لیے ایک زیادہ ہموار اور موثر طریقہ کار پیش کرتا ہے۔
روایتی طریقوں سے علیحدگی
موجودہ طریقہ کار، جیسے کہ Retrieval-Augmented Generation (RAG) اور In-Context Learning، عام طور پر بیرونی معلومات تک رسائی اور اسے شامل کرنے کے لیے علیحدہ بازیافت کے طریقہ کار پر انحصار کرتے ہیں۔ اس کے برعکس، KBLaM ان بیرونی سسٹمز سے گریز کرتا ہے۔ یہ مہارت سے علم کو ویکٹر جوڑوں میں تبدیل کرتا ہے، انہیں ماڈل کے بنیادی ڈھانچے میں بغیر کسی رکاوٹ کے بُنتا ہے، ایک نئی تکنیک کے ذریعے جسے مائیکروسافٹ ‘ریکٹینگولر اٹینشن’ کہتا ہے۔
ماڈل کے اندر ہی علم کا یہ براہ راست انضمام، بیرونی بازیافت کے عمل کو نظرانداز کرتے ہوئے، نمایاں طور پر تیز اور زیادہ موثر ردعمل کا باعث بنتا ہے۔ یہ روایتی نظاموں پر ایک اہم فوقیت ہے، جو اکثر بیرونی ڈیٹا بیس سے استفسار کرنے کی ضرورت کی وجہ سے تاخیر اور کمپیوٹیشنل اوور ہیڈ کا شکار ہوتے ہیں۔
کواڈریٹک اسکیلنگ کے مسئلے سے نمٹنا
موجودہ RAG سسٹمز اکثر کواڈریٹک اسکیلنگ کے مسئلے سے دوچار ہوتے ہیں، جو ان کے سیلف اٹینشن میکانزم کا ایک موروثی نتیجہ ہے۔ اس میکانزم کا تقاضا ہے کہ ہر ٹوکن ہر دوسرے ٹوکن کے ساتھ تعامل کرے، جس کی وجہ سے ان پٹ سائز بڑھنے کے ساتھ کمپیوٹیشنل ڈیمانڈ میں تیزی سے اضافہ ہوتا ہے۔
مثال کے طور پر، ایک ایسے منظر نامے پر غور کریں جہاں نالج بیس سے 1,000 ٹوکنز کو سیاق و سباق میں متعارف کرایا جاتا ہے۔ اس کے بعد ماڈل کو ایک ملین ٹوکن جوڑوں پر کارروائی کرنے پر مجبور کیا جاتا ہے۔ اگر ٹوکنز کی تعداد 10,000 تک بڑھ جاتی ہے، تو کمپیوٹیشنل بوجھ 100 ملین تعاملات تک پہنچ جاتا ہے۔ یہ کواڈریٹک اسکیلنگ تیزی سے ایک رکاوٹ بن جاتی ہے، جو بڑے نالج بیسز کے ساتھ RAG سسٹمز کے عملی اطلاق کو محدود کرتی ہے۔
ریکٹینگولر اٹینشن کی کارکردگی
KBLaM خوبصورتی سے اس کمپیوٹیشنل دلدل سے بچ نکلتا ہے۔ اس کا نیا ‘ریکٹینگولر اٹینشن’ میکانزم صارف کے ان پٹ کو تمام نالج ٹوکنز تک رسائی کی اجازت دیتا ہے، لیکن اہم بات یہ ہے کہ یہ نالج ٹوکنز ایک دوسرے کے ساتھ یا ان پٹ کے ساتھ تعامل نہیں کرتے ہیں۔ ڈیزائن کے اس اسٹریٹجک انتخاب کے اسکیل ایبلٹی کے لیے گہرے مضمرات ہیں۔
جیسے جیسے نالج بیس پھیلتا ہے، مطلوبہ کمپیوٹیشنل پاور صرف لینیئر طور پر بڑھتی ہے، جو روایتی طریقوں کی کواڈریٹک اسکیلنگ کے بالکل برعکس ہے۔ KBLaM کے پیچھے محققین کا دعویٰ ہے کہ ایک سنگل GPU آسانی سے 10,000 سے زیادہ نالج ٹرپلز کو سنبھال سکتا ہے، جو تقریباً 200,000 ٹوکنز میں ترجمہ ہوتا ہے۔ یہ علم کے انضمام کی کارکردگی میں ایک اہم پیش رفت کی نمائندگی کرتا ہے۔
امید افزا تجرباتی نتائج
KBLaM کی ابتدائی جانچ نے حوصلہ افزا نتائج دیے ہیں۔ تقریباً 200 نالج آئٹمز پر مشتمل تجربات میں، KBLaM نے روایتی ماڈلز کے مقابلے میں ہیلوسینیشنز – غلط یا بے معنی معلومات کی تخلیق – کو کم کرنے کی بہتر صلاحیت کا مظاہرہ کیا۔
مزید برآں، KBLaM نے ان سوالات کا جواب دینے سے گریز کرنے کا زیادہ رجحان ظاہر کیا جن کے لیے اس کے پاس کافی معلومات نہیں تھیں۔ یہ ‘علمی عاجزی’ LLMs میں ایک مطلوبہ خصوصیت ہے، کیونکہ یہ درستگی اور اعتبار کو فروغ دیتی ہے۔
KBLaM کا ایک اور قابل ذکرفائدہ اس کی بہتر شفافیت ہے۔ ان-کنٹیکسٹ لرننگ کے برعکس، KBLaM آسانی سے مخصوص نالج ایلیمنٹس کو متعلقہ ٹوکنز سے جوڑ سکتا ہے، جو ماڈل کے استدلال کے عمل کے بارے میں زیادہ بصیرت فراہم کرتا ہے۔
اوپن سورس دستیابی اور مستقبل کی سمتیں
KBLaM کو چلانے والا کوڈ اور ڈیٹا سیٹس GitHub پر عوامی طور پر دستیاب کر دیے گئے ہیں، جو کمیونٹی کے اندر تعاون اور مزید تحقیق کو فروغ دیتے ہیں۔ یہ سسٹم کئی وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والے ماڈلز کے ساتھ ہم آہنگ ہونے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، بشمول Meta’s Llama 3 اور Microsoft’s own Phi-3۔ Hugging Face Transformers، جو کہ LLMs بنانے اور تعینات کرنے کا ایک مقبول پلیٹ فارم ہے، کے لیے سپورٹ بڑھانے کے منصوبے بھی ہیں۔
اگرچہ ابتدائی نتائج حوصلہ افزا ہیں، محققین اس بات پر زور دیتے ہیں کہ KBLaM ابھی وسیع پیمانے پر تعیناتی کے لیے تیار نہیں ہے۔ یہ سیدھے سادے سوال و جواب کے منظرناموں کو سنبھالنے میں بہترین ہے، لیکن مزید پیچیدہ استدلال کے کاموں سے نمٹنے کے لیے مزید ترقی کی ضرورت ہے۔
سیاق و سباق کی کھڑکیوں کا تضاد اور RAG کا عروج
LLMs کو ایک دلچسپ تضاد کا سامنا ہے: ان کی سیاق و سباق کی کھڑکیاں – معلومات کی وہ مقدار جس پر وہ ایک ساتھ کارروائی کر سکتے ہیں – مسلسل پھیل رہی ہیں، لیکن ڈیٹا کے اس بڑھتے ہوئے حجم پر قابل اعتماد طریقے سے کارروائی کرنا ایک مشکل چیلنج ہے۔
اس چیلنج نے Retrieval-Augmented Generation (RAG) کو معقول حد تک اعتبار کے ساتھ ماڈلز میں مخصوص معلومات داخل کرنے کے لیے ترجیحی حل کے طور پر آگے بڑھایا ہے۔ RAG سسٹمز ثالث کے طور پر کام کرتے ہیں، بیرونی ذرائع سے متعلقہ معلومات بازیافت کرتے ہیں اور اسے LLM میں فیڈ کرتے ہیں، اس طرح اس کے علم اور درستگی میں اضافہ ہوتا ہے۔
KBLaM: ایک ممکنہ پیراڈائم شفٹ
تاہم، KBLaM ایک مجبور متبادل پیش کرتا ہے، جو آگے بڑھنے کے لیے ایک ممکنہ طور پر زیادہ موثر اور خوبصورت راستے کی تجویز پیش کرتا ہے۔ ماڈل کے ڈھانچے میں براہ راست علم کو ضم کرکے، KBLaM تیز، زیادہ اسکیل ایبل، اور زیادہ شفاف علم سے بھرپور LLMs کا امکان پیش کرتا ہے۔
KBLaM کے میکانکس میں گہرائی میں جانا
KBLaM کی بنیادی جدت اس کے ‘ریکٹینگولر اٹینشن’ میکانزم میں ہے۔ اسے سمجھنے کے لیے، سب سے پہلے بہت سے LLMs کے ذریعہ استعمال کیے جانے والے معیاری سیلف اٹینشن میکانزم پر غور کرنا مددگار ہے۔
سیلف اٹینشن میں، ان پٹ سیکوئنس میں ہر ٹوکن ہر دوسرے ٹوکن پر توجہ دیتا ہے، بشمول خود۔ یہ ماڈل کو ان پٹ کے مختلف حصوں کے درمیان تعلقات کو پکڑنے کی اجازت دیتا ہے، لیکن یہ پہلے ذکر کردہ کواڈریٹک اسکیلنگ کے مسئلے کا باعث بھی بنتا ہے۔
ریکٹینگولر اٹینشن، اس کے برعکس، اٹینشن کے عمل کو دو الگ حصوں میں تقسیم کرتا ہے:
- یوزر ان پٹ اٹینشن: صارف کا ان پٹ تمام نالج ٹوکنز پر توجہ دیتا ہے، جس سے ماڈل کو نالج بیس سے متعلقہ معلومات تک رسائی حاصل ہوتی ہے۔
- نالج ٹوکن اٹینشن: نالج ٹوکنز ایک دوسرے پر یا صارف کے ان پٹ پر توجہ نہیں دیتے ہیں۔ یہ KBLaM کی کارکردگی کی کلید ہے۔
نالج ٹوکنز کے درمیان تعاملات کو روک کر، KBLaM ڈرامائی طور پر درکار کمپیوٹیشنز کی تعداد کو کم کرتا ہے۔ یہ ماڈل کو نالج بیس کے سائز کے ساتھ لینیئر طور پر اسکیل کرنے کی اجازت دیتا ہے، جس سے بیرونی معلومات کی وسیع مقدار کو شامل کرنا ممکن ہو جاتا ہے۔
براہ راست علم کے انضمام کے فوائد
ماڈل کے ڈھانچے میں براہ راست علم کا انضمام کئی فوائد پیش کرتا ہے:
- کم تاخیر: چونکہ KBLaM بیرونی بازیافت کے نظام پر انحصار نہیں کرتا ہے، اس لیے یہ RAG پر مبنی ماڈلز سے کہیں زیادہ تیزی سے جواب دے سکتا ہے۔
- بہتر کارکردگی: KBLaM کی لینیئر اسکیلنگ اسے روایتی طریقوں سے نمایاں طور پر زیادہ کمپیوٹیشنل طور پر موثر بناتی ہے۔
- بہتر شفافیت: KBLaM علم کو مخصوص ٹوکنز سے جوڑ سکتا ہے، جس سے یہ سمجھنا آسان ہو جاتا ہے کہ ماڈل اپنے جواب تک کیسے پہنچا۔
- کم ہیلوسینیشنز: KBLaM نے غلط یا بے معنی معلومات پیدا کرنے سے بچنے کی زیادہ صلاحیت کا مظاہرہ کیا ہے۔
حدود اور مستقبل کی تحقیق
اگرچہ KBLaM ایک اہم پیش رفت کی نمائندگی کرتا ہے، لیکن اس کی موجودہ حدود کو تسلیم کرنا اہم ہے:
- پیچیدہ استدلال: KBLaM فی الحال سیدھے سادے سوال و جواب کے کاموں کے لیے بہترین ہے۔ اس کی صلاحیتوں کو مزید پیچیدہ استدلال کے منظرناموں تک بڑھانے کے لیے مزید تحقیق کی ضرورت ہے۔
- علم کی نمائندگی: KBLaM کا موجودہ نفاذ نالج ٹرپلز کا استعمال کرتا ہے، جو تمام قسم کے علم کے لیے موزوں نہیں ہو سکتا۔ متبادل نالج ریپریزنٹیشن فارمیٹس کی تلاش مستقبل کے کام کا ایک شعبہ ہے۔
- حقیقی دنیا کی تعیناتی: KBLaM ابھی بھی ایک تحقیقی منصوبہ ہے اور ابھی وسیع پیمانے پر تعیناتی کے لیے تیار نہیں ہے۔ حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز میں استعمال ہونے سے پہلے مزید جانچ اور بہتری کی ضرورت ہے۔
مصنوعی ذہانت کے شعبے پر وسیع تر اثرات
KBLaM کی ترقی کے مصنوعی ذہانت کے وسیع تر شعبے کے لیے اہم مضمرات ہیں۔ یہ ایسے LLMs بنانے کی سمت ایک قدم کی نمائندگی کرتا ہے جو نہ صرف طاقتور ہیں بلکہ:
- زیادہ علم والے: بیرونی علم کی وسیع مقدار کو موثر طریقے سے ضم کرکے، KBLaM LLMs کی حقائق پر مبنی درستگی اور جامعیت کو بڑھا سکتا ہے۔
- زیادہ قابل اعتماد: KBLaM کی کم ہیلوسینیشن ریٹ اور بڑھی ہوئی شفافیت زیادہ اعتبار اور بھروسے میں حصہ ڈالتی ہے۔
- زیادہ اسکیل ایبل: KBLaM کی لینیئر اسکیلنگ ایسے LLMs بنانے کے امکانات کھولتی ہے جو معلومات کی حقیقی معنوں میں بڑی مقدار کو سنبھال سکتے ہیں۔
KBLaM اور اس سے ملتے جلتے طریقوں کی جاری تحقیق اور ترقی LLMs اور نالج بیسز کے درمیان لکیروں کو مزید دھندلا کرنے کا وعدہ کرتی ہے، جو مصنوعی ذہانت کے نظاموں کی ایک نئی نسل کے لیے راہ ہموار کرتی ہے جو ذہین اور گہری معلومات سے بھرپور ہیں۔ اس منصوبے کی اوپن سورس نوعیت تعاون کی حوصلہ افزائی کرتی ہے اور اس دلچسپ شعبے میں جدت کی رفتار کو تیز کرتی ہے۔