AI میں کارکردگی کی نئی تعریف: Phi-4 کا طریقہ کار
Phi-4 سیریز، جس میں Phi-4-ملٹی ماڈل (5.6 بلین پیرامیٹرز) اور Phi-4-Mini (3.8 بلین پیرامیٹرز) شامل ہیں، چھوٹے لینگویج ماڈلز (SLMs) کی ترقی میں ایک اہم پیش رفت کی نمائندگی کرتی ہے۔ یہ صرف بڑے ماڈلز کے چھوٹے ورژن نہیں ہیں۔ انہیں احتیاط سے انجینئر کیا گیا ہے تاکہ وہ کارکردگی فراہم کریں جو، بعض صورتوں میں، اپنے سائز سے دوگنا ماڈلز کا مقابلہ کرتی ہے یا اس سے آگے نکل جاتی ہے۔ یہ کارکردگی محض ایک تکنیکی کامیابی نہیں ہے۔ یہ ایک ایسی دنیا میں ایک اسٹریٹجک فائدہ ہے جو تیزی سے ایج کمپیوٹنگ اور ڈیٹا پرائیویسی پر توجہ مرکوز کر رہی ہے۔
مائیکروسافٹ میں جنریٹو AI کے نائب صدر، Weizhu Chen، ان ماڈلز کی بااختیار بنانے والی نوعیت پر زور دیتے ہیں: ‘یہ ماڈل ڈویلپرز کو جدید AI صلاحیتوں سے بااختیار بنانے کے لیے بنائے گئے ہیں۔’ وہ Phi-4-ملٹی ماڈل کی صلاحیت کو اجاگر کرتے ہیں، جس میں متعدد طریقوں کو سنبھالنے کی صلاحیت ہے، ‘جدید اور سیاق و سباق سے آگاہ ایپلی کیشنز بنانے کے لیے نئے امکانات کو کھولنے کے لیے۔’
اس طرح کے موثر ماڈلز کی مانگ AI کی بڑھتی ہوئی ضرورت سے پیدا ہوتی ہے جو بڑے ڈیٹا سینٹرز کی حدود سے باہر کام کر سکے۔ انٹرپرائزز ایسے AI حل تلاش کر رہے ہیں جو معیاری ہارڈ ویئر پر چل سکیں، یا ‘ایج’ پر – براہ راست ڈیوائسز پر۔ یہ طریقہ کار اخراجات کو کم کرتا ہے، تاخیر کو کم کرتا ہے، اور، اہم بات یہ ہے کہ پروسیسنگ کو مقامی رکھ کر ڈیٹا کی رازداری کو بڑھاتا ہے۔
کارکردگی کے پیچھے جدت: LoRAs کا مرکب
Phi-4-ملٹی ماڈل کی صلاحیتوں کو تقویت دینے والی ایک اہم جدت اس کی نئی ‘Mixture of LoRAs’ تکنیک ہے۔ یہ طریقہ کار ماڈل کو ایک ہی فن تعمیر کے اندر متن، تصویر اور تقریر کی پروسیسنگ کو بغیر کسی رکاوٹ کے ضم کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ روایتی طریقوں کے برعکس، جہاں طریقوں کو شامل کرنے سے کارکردگی میں کمی واقع ہو سکتی ہے، Mixture of LoRAs ان مختلف ان پٹ اقسام کے درمیان مداخلت کو کم کرتا ہے۔
اس تکنیک کی تفصیل دینے والے تحقیقی مقالے میں وضاحت کی گئی ہے: ‘Mixture of LoRAs کا فائدہ اٹھا کر، Phi-4-Multimodal طریقوں کے درمیان مداخلت کو کم سے کم کرتے ہوئے ملٹی موڈل صلاحیتوں کو بڑھاتا ہے۔ یہ طریقہ کار بغیر کسی رکاوٹ کے انضمام کو قابل بناتا ہے اور متن، تصاویر اور تقریر/آڈیو والے کاموں میں مستقل کارکردگی کو یقینی بناتا ہے۔’
نتیجہ ایک ایسا ماڈل ہے جو زبان کو سمجھنے کی مضبوط صلاحیتوں کو برقرار رکھتا ہے جبکہ بیک وقت بصارت اور تقریر کی شناخت میں بھی مہارت رکھتا ہے۔ یہ ان سمجھوتوں سے ایک اہم رخصتی ہے جو اکثر ماڈلز کو متعدد ان پٹ اقسام کے لیے ڈھالتے وقت کیے جاتے ہیں۔
بینچ مارکنگ کامیابی: Phi-4 کی کارکردگی کی جھلکیاں
Phi-4 ماڈل صرف کارکردگی کا وعدہ نہیں کرتے ہیں۔ وہ ظاہر کرنے والے نتائج فراہم کرتے ہیں۔ Phi-4-ملٹی ماڈل نے Hugging Face OpenASR لیڈر بورڈ پر صرف 6.14% کی ورڈ ایرر ریٹ کے ساتھ سرفہرست مقام حاصل کیا ہے۔ یہ WhisperV3 جیسے خصوصی اسپیچ ریکگنیشن سسٹمز کو بھی پیچھے چھوڑ دیتا ہے۔ تقریر کے علاوہ، ماڈل بصری کاموں میں مسابقتی کارکردگی دکھاتا ہے، خاص طور پر وہ جن میں تصاویر کے ساتھ ریاضی اور سائنسی استدلال شامل ہوتا ہے۔
Phi-4-mini، اپنے چھوٹے سائز کے باوجود، متن پر مبنی کاموں میں غیر معمولی مہارت کا مظاہرہ کرتا ہے۔ مائیکروسافٹ کی تحقیق بتاتی ہے کہ یہ ‘اسی طرح کے سائز کے ماڈلز کو پیچھے چھوڑ دیتا ہے اور زبان کو سمجھنے کے بینچ مارکس کی ایک رینج میں [دوگنا بڑے] ماڈلز کے برابر ہے۔’
ریاضی اور کوڈنگ کے کاموں پر ماڈل کی کارکردگی خاص طور پر قابل ذکر ہے۔ Phi-4-mini، اپنی 32 Transformer تہوں اور آپٹمائزڈ میموری کے استعمال کے ساتھ، GSM-8K ریاضی کے بینچ مارک پر 88.6% کا متاثر کن اسکور حاصل کیا، جو زیادہ تر 8 بلین پیرامیٹر ماڈلز سے بہتر ہے۔ MATH بینچ مارک پر، اس نے 64% اسکور کیا، جو اسی طرح کے سائز کے حریفوں سے نمایاں طور پر زیادہ ہے۔
ریلیز کے ساتھ آنے والی تکنیکی رپورٹ اس کامیابی پر زور دیتی ہے: ‘ریاضی کے بینچ مارک کے لیے، ماڈل اسی طرح کے سائز کے ماڈلز کو بڑے مارجن کے ساتھ پیچھے چھوڑ دیتا ہے، بعض اوقات 20 پوائنٹس سے زیادہ۔ یہ دو گنا بڑے ماڈلز کے اسکور سے بھی بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔’ یہ معمولی بہتری نہیں ہیں۔ وہ کمپیکٹ AI ماڈلز کی صلاحیتوں میں ایک اہم چھلانگ کی نمائندگی کرتے ہیں۔
حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز: Phi-4 عمل میں
Phi-4 کا اثر بینچ مارک اسکور سے آگے بڑھتا ہے۔ یہ پہلے ہی حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز میں محسوس کیا جا رہا ہے۔ Capacity، ایک AI ‘جوابی انجن’ جو تنظیموں کو متنوع ڈیٹا سیٹس کو یکجا کرنے میں مدد کرتا ہے، نے اپنے پلیٹ فارم کی کارکردگی اور درستگی کو بڑھانے کے لیے Phi فیملی کو مربوط کیا ہے۔
Capacity میں پروڈکٹ کے سربراہ، Steve Frederickson، ماڈل کی ‘قابل ذکر درستگی اور تعیناتی میں آسانی، یہاں تک کہ حسب ضرورت بنانے سے پہلے’ کو اجاگر کرتے ہیں۔ وہ نوٹ کرتے ہیں کہ وہ ‘درستگی اور اعتبار دونوں کو بڑھانے میں کامیاب رہے ہیں، یہ سب کچھ لاگت کی تاثیر اور اسکیل ایبلٹی کو برقرار رکھتے ہوئے جس کی ہم شروع سے قدر کرتے تھے۔’ Capacity مسابقتی ورک فلوز کے مقابلے میں 4.2x لاگت کی بچت کی اطلاع دیتا ہے، جبکہ پری پروسیسنگ ٹاسکس میں موازنہ یا اعلیٰ نتائج حاصل کرتا ہے۔
یہ عملی فوائد AI کو وسیع پیمانے پر اپنانے کے لیے بہت اہم ہیں۔ Phi-4 کو وسیع وسائل رکھنے والے ٹیک جنات کے خصوصی استعمال کے لیے ڈیزائن نہیں کیا گیا ہے۔ اس کا مقصد متنوع ماحول میں تعیناتی کے لیے ہے، جہاں کمپیوٹنگ پاور محدود ہو سکتی ہے، اور رازداری سب سے اہم ہے۔
رسائی اور AI کی جمہوری کاری
Phi-4 کے ساتھ مائیکروسافٹ کی حکمت عملی صرف تکنیکی ترقی کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ AI کو مزید قابل رسائی بنانے کے بارے میں ہے۔ ماڈل Azure AI Foundry، Hugging Face، اور Nvidia API Catalog کے ذریعے دستیاب ہیں، جو وسیع دستیابی کو یقینی بناتے ہیں۔ اس دانستہ نقطہ نظر کا مقصد طاقتور AI صلاحیتوں تک رسائی کو جمہوری بنانا ہے، مہنگے ہارڈ ویئر یا بڑے انفراسٹرکچر کی وجہ سے عائد کردہ رکاوٹوں کو دور کرنا ہے۔
مقصد AI کو معیاری ڈیوائسز پر، نیٹ ورکس کے کنارے پر، اور ان صنعتوں میں کام کرنے کے قابل بنانا ہے جہاں کمپیوٹ پاور کم ہے۔ یہ رسائی مختلف شعبوں میں AI کی مکمل صلاحیت کو کھولنے کے لیے بہت اہم ہے۔
جاپانی AI فرم Headwaters Co., Ltd. کے ڈائریکٹر، Masaya Nishimaki، اس رسائی کی اہمیت پر زور دیتے ہیں: ‘ایج AI غیر مستحکم نیٹ ورک کنکشن والے ماحول میں یا جہاں رازداری سب سے اہم ہو، وہاں بھی شاندار کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔’ یہ فیکٹریوں، ہسپتالوں، خود مختار گاڑیوں – ایسے ماحول میں AI ایپلی کیشنز کے امکانات کھولتا ہے جہاں حقیقی وقت کی ذہانت ضروری ہے، لیکن روایتی کلاؤڈ بیسڈ ماڈل اکثر غیر عملی ہوتے ہیں۔
AI ڈویلپمنٹ میں ایک پیراڈائم شفٹ
Phi-4 AI ڈویلپمنٹ کے بارے میں ہمارے سوچنے کے انداز میں ایک بنیادی تبدیلی کی نمائندگی کرتا ہے۔ یہ بڑے اور بڑے ماڈلز کے مسلسل تعاقب سے ہٹ کر کارکردگی، رسائی اور حقیقی دنیا کے اطلاق پر توجہ مرکوز کرنے کی طرف ایک اقدام ہے۔ یہ ظاہر کرتا ہے کہ AI صرف ان لوگوں کے لیے ایک ٹول نہیں ہے جن کے پاس سب سے زیادہ وسیع وسائل ہیں۔ یہ ایک ایسی صلاحیت ہے کہ، جب سوچ سمجھ کر ڈیزائن کیا جائے، تو اسے کہیں بھی، کسی کے بھی ذریعے تعینات کیا جا سکتا ہے۔
Phi-4 کا حقیقی انقلاب صرف اس کی صلاحیتوں میں نہیں ہے، بلکہ اس صلاحیت میں ہے جسے یہ کھولتا ہے۔ یہ AI کو کنارے پر لانے کے بارے میں ہے، ایسے ماحول میں جہاں اس کا سب سے زیادہ اثر ہو سکتا ہے، اور صارفین کی ایک وسیع رینج کو اس کی طاقت کو استعمال کرنے کے لیے بااختیار بنانا ہے۔ یہ صرف ایک تکنیکی ترقی سے زیادہ ہے۔ یہ ایک زیادہ جامع اور قابل رسائی AI مستقبل کی طرف ایک قدم ہے۔ Phi-4 کے بارے میں سب سے زیادہ انقلابی چیز نہ صرف یہ ہے کہ یہ کیا کر سکتا ہے بلکہ یہ بھی ہے کہ یہ کہاں کر سکتا ہے۔