لارج لینگویج ماڈلز (LLMs) کی دنیا میں ایک اہم تبدیلی آئی ہے، جہاں یہ ماڈلز متن اور ملٹی موڈل کاموں کو انجام دینے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔ لیکن ایک مسلسل چیلنج موجود ہے: محدود سیاق و سباق کی ونڈو۔ بہت سی ایپلی کیشنز، خاص طور پر وہ جو پیچیدہ دستاویزات کے تجزیہ، جامع ویڈیو کی تفہیم، جدید ان کانٹیکسٹ لرننگ، اور مؤثر انفرنس ٹائم اسکیلنگ پر مشتمل ہیں، ٹوکن کی وسیع ترتیبوں کو پروسیس کرنے اور ان پر استدلال کرنے کی صلاحیت کا مطالبہ کرتی ہیں۔ یہ محدودیت طویل دستاویزات میں بکھری ہوئی اہم معلومات کو نظر انداز کرنےکا باعث بن سکتی ہے، اس طرح ماڈل کی مجموعی کارکردگی میں رکاوٹ پیدا ہوتی ہے۔
سیاق و سباق کی ونڈو کا معمہ
روایتی LLMs کو جب طویل دستاویزات یا ویڈیوز کا سامنا ہوتا ہے تو انہیں جدوجہد کرنی پڑتی ہے، اکثر اہم تفصیلات غائب ہوجاتی ہیں جو ان کی فکسڈ کانٹیکسٹ ونڈوز سے باہر ہوتی ہیں۔ اس رکاوٹ نے ماڈلز کی ضرورت کو جنم دیا ہے جو معیاری کاموں پر اپنی کارکردگی کو متاثر کیے بغیر الٹرا لانگ سیاق و سباق کو مؤثر طریقے سے منظم کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔ سیاق و سباق کی ونڈو کو بڑھانے کی جستجو LLM تحقیق میں ایک اہم مرکز بن گئی ہے، جو مختلف تعمیراتی اور تربیتی طریقوں میں جدت لا رہی ہے۔
سیاق و سباق میں توسیع کے لیے حکمت عملی
لانگ کانٹیکسٹ لینگویج ماڈلز کے لیے موجودہ حکمت عملیوں کو بنیادی طور پر تین طریقوں میں تقسیم کیا جا سکتا ہے:
درست اٹینشن کے طریقے: ان طریقوں کا مقصد پوزیشن ایمبیڈنگ کو دوبارہ ڈیزائن کرکے اٹینشن میکانزم کو بڑھانا ہے۔ قابل ذکر مثالوں میں پوزیشن انٹرپولیشن، این ٹی کے-اویئر، ڈائنامک این ٹی کے، یارن، اور سی ایل ای ایکس شامل ہیں۔ یہ تکنیکیں ماڈل کو ایک طویل ترتیب میں ٹوکن کے درمیان بہتر فرق کرنے کی اجازت دیتی ہیں، جس سے اس کی طویل فاصلے پر انحصار کو پکڑنے کی صلاحیت بہتر ہوتی ہے۔
تخمینی اٹینشن کے طریقے: یہ طریقے اٹینشن میکانزم کی کمپیوٹیشنل پیچیدگی کو کم کرنے پر توجہ مرکوز کرتے ہیں، جس سے ماڈل زیادہ مؤثر طریقے سے طویل ترتیبوں پر عملدرآمد کرنے کے قابل ہوتا ہے۔ اس زمرے میں اسپارس اٹینشن اور کم رینک اٹینشن جیسی تکنیکیں آتی ہیں۔
اضافی ماڈیولز کو شامل کرنے کے طریقے: یہ طریقے LLM کو بیرونی ماڈیولز کے ساتھ بڑھاتے ہیں جو خاص طور پر طویل فاصلے پر انحصار کو سنبھالنے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں۔ مثالوں میں میموری نیٹ ورکس اور درجہ بندی اٹینشن میکانزم شامل ہیں۔
اگرچہ جی پی ٹی-4 او، جیمنی اور کلاڈ جیسے کلوزڈ سورس ماڈلز نے ہزاروں ٹوکن کی سیاق و سباق کی ونڈوز کو سپورٹ کرنے کی صلاحیت کا مظاہرہ کیا ہے، لیکن ان میں شفافیت کی کمی reproducibility اور مزید تحقیق کو محدود کرتی ہے۔ پرو لانگ جیسے اوپن سورس اقدامات، جو این ٹی کے-اویئر اسکیلنگ کا استعمال کرتے ہیں، اکثر کافی کمپیوٹیشنل وسائل کی ضرورت ہوتی ہے، جبکہ گریڈینٹ مسلسل پری ٹریننگ کا استعمال کرتا ہے، جو معیاری ٹاسک کی کارکردگی پر منفی اثر ڈال سکتا ہے۔
این ویڈیا کا الٹرا لانگ-8B: ایک اہم پیش رفت
یو آئی یو سی اور این ویڈیا کے محققین نے الائنڈ انسٹرکٹ ماڈلز سے الٹرا لانگ کانٹیکسٹ LLMs کی تعمیر کے لیے ایک موثر تربیتی نسخہ متعارف کرایا ہے۔ یہ اختراعی طریقہ سیاق و سباق کی لمبائی کو 128K سے لے کر 1M، 2M اور 4M ٹوکن تک پہنچاتا ہے۔ یہ طریقہ سیاق و سباق کی ونڈو کو بڑھانے کے لیے موثر، مسلسل پری ٹریننگ کی حکمت عملیوں کا فائدہ اٹھاتا ہے، جبکہ بیک وقت انسٹرکشن فالوونگ اور استدلال کی صلاحیتوں کو محفوظ رکھنے کے لیے انسٹرکشن ٹیوننگ کا استعمال کرتا ہے۔
الٹرا لانگ-8B ماڈل طویل سیاق و سباق کے بینچ مارکس کی ایک قسم میں جدید ترین کارکردگی حاصل کرتا ہے۔ اس طریقے کا استعمال کرتے ہوئے تربیت یافتہ ماڈلز معیاری بینچ مارکس پر مسابقتی کارکردگی کو برقرار رکھتے ہیں، جو طویل اور مختصر سیاق و سباق کے کاموں دونوں کے لیے متوازن بہتری کو ظاہر کرتے ہیں۔ یہ تحقیق کلیدی ڈیزائن کے انتخاب کا گہرائی سے تجزیہ فراہم کرتی ہے، اسکیلنگ کی حکمت عملیوں اور ڈیٹا کی تشکیل کے اثرات پر زور دیتی ہے۔
دو مرحلوں پر مشتمل تربیتی عمل
تجویز کردہ طریقہ کار دو اہم مراحل پر مشتمل ہے:
مسلسل پری ٹریننگ: اس مرحلے میں ایک پہلے سے موجود LLM کو ٹیکسٹ ڈیٹا کے ایک بڑے کارپس پر مزید تربیت دینا شامل ہے۔ اس کا مقصد ماڈل کی سیاق و سباق کی ونڈو کو بڑھانا اور طویل ترتیبوں پر عملدرآمد کرنے کی اس کی صلاحیت کو بہتر بنانا ہے۔
انسٹرکشن ٹیوننگ: اس مرحلے میں ماڈل کو ہدایات اور متعلقہ جوابات کے ایک ڈیٹا سیٹ پر فائن ٹیون کرنا شامل ہے۔اس کا مقصد ہدایات پر عمل کرنے اور مربوط، متعلقہ جوابات پیدا کرنے کی ماڈل کی صلاحیت کو بڑھانا ہے۔
ایک ساتھ مل کر، یہ مراحل الٹرا لانگ ان پٹس کی مؤثر پروسیسنگ کو فعال کرتے ہیں جبکہ وسیع پیمانے پر کاموں میں مضبوط کارکردگی کو برقرار رکھتے ہیں۔ محققین نے سیاق و سباق میں توسیع کے لیے یارن پر مبنی اسکیلنگ اپروچ کو اپنایا، جس میں این ٹی کے-اویئر اسکیلنگ کی حکمت عملیوں کے بجائے فکسڈ ہائپر پیرامیٹرز (α = 1 اور β = 4) استعمال کیے گئے۔ اسکیل عوامل کا حساب کتاب ہدف سیاق و سباق کی لمبائی کی بنیاد پر کیا جاتا ہے، extended ترتیبوں کو ایڈجسٹ کرنے اور زیادہ سے زیادہ لمبائی پر کارکردگی میں کمی کو کم کرنے کے لیے RoPE ایمبیڈنگ کے لیے بڑے اسکیلنگ عوامل کا استعمال کیا جاتا ہے۔
ٹریننگ ڈیٹا کے لیے، محققین نے جنرل، ریاضی اور کوڈ ڈومینز پر محیط اعلیٰ معیار کے ایس ایف ٹی ڈیٹا سیٹس کو سب سیمپل کیا۔ انہوں نے مزید جوابات کو بہتر بنانے اور سخت ڈیٹا decontamination انجام دینے کے لیے جی پی ٹی-4 او اور جی پی ٹی-4 او-منی کا استعمال کیا، جس سے ٹریننگ ڈیٹا کے معیار اور وشوسنییتا کو یقینی بنایا گیا۔
الٹرا لانگ ماڈلز کی کارکردگی کی نقاب کشائی
تجویز کردہ ماڈلز طویل سیاق و سباق کی بازیافت کی اعلیٰ صلاحیتوں کا مظاہرہ کرتے ہیں، جیسا کہ ‘نیڈل ان اے ہے اسٹیک’ پاسکی بازیافت ٹیسٹ میں دکھایا گیا ہے۔ اگرچہ لاما-3-8B-انسٹرکٹ-گریڈینٹ-1048k جیسے بیس لائن ماڈلز ٹیسٹ پاس کر لیتے ہیں، لیکن لاما3.1-8B-انسٹرکٹ اور لاما-3-8B-پرو لانگ-512k-انسٹرکٹ جیسے دیگر ماڈلز میں غلطیاں دکھائی دیتی ہیں۔ اس کے برعکس، الٹرا لانگ ماڈلز تمام ان پٹ لمبائی اور گہرائیوں میں 100٪ درستگی حاصل کرتے ہیں، جو ان کی قابل ذکر بازیافت کی صلاحیتوں کو ظاہر کرتے ہیں۔
مزید برآں، الٹرا لانگ ماڈلز 512K اور 1M ٹوکن تک کے ان پٹس کے لیے RULER پر سب سے زیادہ اوسط سکور، 128K اور 256K ٹوکن لمبائی کے اندر LV-Eval پر سب سے زیادہ F1 سکور اور InfiniteBench پر بہترین کارکردگی حاصل کرتے ہیں۔ یہ نتائج ماڈلز کی انتہائی طویل ترتیبوں پر مؤثر طریقے سے عملدرآمد کرنے اور استدلال کرنے کی صلاحیت کو اجاگر کرتے ہیں۔
ماڈلز جنرل، ریاضی اور کوڈ ڈومینز میں بھی مضبوط کارکردگی کو برقرار رکھتے ہیں، جن میں اوسط سکور 62.47، 61.06 اور 60.95 ہیں، جو بیس ماڈل کے 61.45 کے سکور سے زیادہ ہیں۔ یہ ماڈلز کی استعداد اور مختلف قسم کے کاموں میں عمومیت کرنے کی صلاحیت کو ظاہر کرتا ہے۔
الٹرا لانگ اپروچ کے اہم فوائد
- Extended سیاق و سباق ونڈو: الٹرا لانگ ماڈلز 4 ملین ٹوکن تک کی ترتیبوں پر عملدرآمد کر سکتے ہیں، جو روایتی LLMs کی صلاحیتوں سے کہیں زیادہ ہے۔
- جدید ترین کارکردگی: ماڈلز طویل سیاق و سباق کے بینچ مارکس کی ایک قسم میں جدید ترین کارکردگی حاصل کرتے ہیں۔
- متوازن بہتری: ماڈلز طویل اور مختصر سیاق و سباق کے کاموں دونوں کے لیے متوازن بہتری کا مظاہرہ کرتے ہیں۔
- موثر تربیت: تربیتی نسخہ موثر ہے اور مناسب کمپیوٹیشنل وسائل کے ساتھ نافذ کیا جا سکتا ہے۔
- استعداد: ماڈلز جنرل، ریاضی اور کوڈ ڈومینز میں مضبوط کارکردگی کو برقرار رکھتے ہیں۔
مستقبل کی سمتیں اور غور و فکر
اگرچہ الٹرا لانگ اپروچ LLMs کے میدان میں ایک اہم پیش رفت کی نمائندگی کرتا ہے، لیکن مستقبل کی تحقیق اور بہتری کے لیے ابھی بھی شعبے موجود ہیں۔ موجودہ اپروچ انسٹرکشن ٹیوننگ کے مرحلے کے دوران صرف انسٹرکشن ڈیٹا سیٹس پر SFT پر توجہ مرکوز کرتی ہے، بغیر کمک سیکھنے یا ترجیحی آپٹیمائزیشن کی تلاش کے۔ ان تکنیکوں کو مربوط کرنے سے ممکنہ طور پر کارکردگی میں مزید اضافہ ہو سکتا ہے۔
ایک اور اہم غور حفاظت کی صف بندی ہے۔ موجودہ اپروچ واضح طور پر حفاظت کے خدشات کو دور نہیں کرتی ہے، اور مستقبل کی تحقیق کو حفاظتی صف بندی کے میکانزم کو شامل کرنے پر توجہ مرکوز کرنی چاہیے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ ماڈلز محفوظ اور ذمہ دارانہ نتائج پیدا کرتے ہیں۔
مزید تحقیق کارکردگی اور اعتبار کو مزید بڑھانے کے لیے جدید ٹیوننگ کی حکمت عملیوں کو بھی تلاش کر سکتی ہے۔ اس میں مخالفانہ تربیت، نصاب سیکھنے اور ٹرانسفر لرننگ جیسی تکنیکیں شامل ہو سکتی ہیں۔
الٹرا لانگ کانٹیکسٹ ماڈلز کا اثر
الٹرا لانگ کانٹیکسٹ لینگویج ماڈلز کی ترقی میں ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج میں انقلاب برپا کرنے کی صلاحیت ہے، بشمول:
- دستاویز کی تفہیم: الٹرا لانگ کانٹیکسٹ ماڈلز کو طویل دستاویزات کا تجزیہ اور خلاصہ کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، جیسے کہ قانونی معاہدے، سائنسی مقالے اور مالیاتی رپورٹس۔
- ویڈیو کی تفہیم: ان ماڈلز کو ویڈیوز کو سمجھنے اور ان کا تجزیہ کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، جس سے ویڈیو سمری، ویڈیو سرچ اور ویڈیو کیپشننگ جیسی ایپلی کیشنز فعال ہوتی ہیں۔
- ان کانٹیکسٹ لرننگ: الٹرا لانگ کانٹیکسٹ ماڈلز کو ان کانٹیکسٹ لرننگ انجام دینے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، جہاں ماڈل ان پٹ میں فراہم کردہ مثالوں کی ایک چھوٹی تعداد سے سیکھتا ہے۔
- انفرنس ٹائم اسکیلنگ: ان ماڈلز کو انفرنس کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، جس سے LLMs کی تیز تر اور زیادہ قابل توسیع تعیناتی کی اجازت ملتی ہے۔
- سائنسی تحقیق: الٹرا لانگ کانٹیکسٹ ماڈلز جینومکس، فلکیات اور موسمیاتی سائنس جیسے شعبوں میں بڑے ڈیٹا سیٹس کا تجزیہ کرنے میں مدد کر سکتے ہیں، جس سے دریافتوں اور بصیرتوں کو تیز کیا جا سکتا ہے۔
- تاریخی تجزیہ: وسیع تاریخی متون پر کارروائی کرکے، یہ ماڈلز ایسے نمونے، تعلقات اور بصیرتیں دریافت کر سکتے ہیں جن کا دستی طور پر پتہ لگانا مشکل یا ناممکن ہوگا۔
- سافٹ ویئر کی ترقی: یہ ماڈلز بڑے کوڈ بیس کا تجزیہ کر سکتے ہیں، کیڑوں کی نشاندہی کر سکتے ہیں اور بہتری کی تجویز پیش کر سکتے ہیں، جس سے سافٹ ویئر کی ترقی کا عمل آسان ہو جاتا ہے۔
- تخلیقی تحریر: الٹرا لانگ کانٹیکسٹ ماڈلز مصنفین کو پیچیدہ داستانیں بنانے، مستقل مزاجی برقرار رکھنے اور دل چسپ مواد تیار کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔
- پرسنلائزڈ تعلیم: طالب علم کی سیکھنے کی تاریخ اور ترجیحات کو سمجھ کر، یہ ماڈلز انفرادی ضروریات کے مطابق پرسنلائزڈ تعلیمی تجربات فراہم کر سکتے ہیں۔
نتیجہ
این ویڈیا کا الٹرا لانگ-8B ماڈل اور اس سے وابستہ تربیتی نسخہ LLMs بنانے کی جستجو میں ایک اہم پیش رفت کی نمائندگی کرتا ہے جو انتہائی طویل ترتیبوں پر عملدرآمد اور استدلال کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔ موثر مسلسل پری ٹریننگ کو انسٹرکشن ٹیوننگ کے ساتھ ملا کر، محققین نے ایک ایسا ماڈل تیار کیا ہے جو معیاری کاموں پر مسابقتی کارکردگی کو برقرار رکھتے ہوئے طویل سیاق و سباق کے بینچ مارکس کی ایک قسم میں جدید ترین کارکردگی حاصل کرتا ہے۔ اگرچہ مستقبل کی تحقیق اور بہتری کے لیے ابھی بھی شعبے موجود ہیں، الٹرا لانگ اپروچ میں ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج میں انقلاب برپا کرنے اور LLMs کے لیے نئی امکانات کھولنے کی صلاحیت ہے۔