آرٹیفیشل انٹیلیجنس (Artificial intelligence) کا منظر نامہ مسلسل ارتقاء پذیر ہے، اور بڑے لسانی ماڈلز (LLMs) جدت طرازی میں سب سے آگے ہیں۔ یہ ماڈلز تیزی سے انسانی زبان کو سمجھنے، تیار کرنے اور اس میں ردوبدل کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں، جس سے ممکنہ ایپلی کیشنز کی ایک وسیع صف کھل جاتی ہے۔ تاہم، ایک اہم چیلنج باقی ہے: LLMs کو انتہائی طویل اور پیچیدہ ان پُٹس (inputs) پر مؤثر طریقے سے استدلال کرنے کے قابل بنانا۔ علی بابا گروپ (Alibaba Group) نے QwenLong-L1 کے تعارف کے ساتھ اس چیلنج سے نمٹنے کے لیے قدم بڑھایا ہے، یہ ایک نیا فریم ورک ہے جو LLMs کو طویل سیاق و سباق میں استدلال کی بہتر صلاحیتوں کے ساتھ بااختیار بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اس پیش رفت میں انٹرپرائز (enterprise) ایپلی کیشنز کے ایک نئے دور کو کھولنے کی صلاحیت موجود ہے، جو AI کو وسیع پیمانے پر ڈیٹا (data)، جیسے کہ پیچیدہ کارپوریٹ (corporate) فائلنگز (filings)، جامع مالیاتی گوشواروں (financial statements)، اور پیچیدہ قانونی معاہدوں سے قیمتی بصیرتیں حاصل کرنے کے قابل بناتی ہے۔
AI میں طویل فارم استدلال کا چیلنج
بڑے استدلال ماڈلز (LRMs) میں حالیہ پیشرفت، خاص طور پر وہ جو کمک سیکھنے (reinforcement learning (RL)) کی تکنیکوں سے فائدہ اٹھاتے ہیں، ان کی مسئلہ حل کرنے کی صلاحیتوں میں خاطر خواہ بہتری کا باعث بنی ہیں۔ تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ RL فائن ٹیوننگ (fine-tuning) کے ساتھ تربیت یافتہ LRMs انسانی "سست سوچ" سے مشابہ علمی مہارتوں کا مظاہرہ کرتے ہیں، جس سے وہ پیچیدہ کاموں سے نمٹنے کے لیے جدید حکمت عملی تیار کرنے کے قابل ہوتے ہیں۔ اس میں ایک جان بوجھ کر اور تجزیاتی نقطہ نظر شامل ہے، جہاں ماڈل احتیاط سے معلومات کا جائزہ لیتا ہے، مختلف امکانات پر غور کرتا ہے، اور بالآخر ایک اچھی طرح سے استدلال شدہ حل پر پہنچتا ہے۔
LRM کارکردگی میں حاصل کی گئی پیش رفت بنیادی طور پر اس وقت دیکھی جاتی ہے جب ماڈلز نسبتاً مختصر متن پر کام کرتے ہیں، عام طور پر تقریباً 4,000 ٹوکنز(tokens)۔ تاہم، اصل امتحان ان استدلال کی صلاحیتوں کو بہت طویل سیاق و سباق تک بڑھانے میں ہے، جیسے کہ 120,000 ٹوکنز یا اس سے زیادہ۔ یہ ایک زبردست چیلنج پیش کرتا ہے، کیونکہ طویل فارم استدلال کو پورے سیاق و سباق کی جامع تفہیم اور کثیر مرحلہ تجزیہ کرنے کی صلاحیت کی ضرورت ہوتی ہے۔ QwenLong-L1 کے ڈویلپرز (developers) اس بات پر زور دیتے ہیں کہ یہ حد حقیقی دنیا کی ان ایپلی کیشنز کے لیے ایک سنگین رکاوٹ ہے جن کے لیے بیرونی علم کے ساتھ تعامل کی ضرورت ہوتی ہے، جیسے کہ گہرائی سے تحقیق، جہاں LRMs کو علم سے بھرپور ماحول سے معلومات جمع کرنے اور اس پر کارروائی کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔
اس چیلنج سے نمٹنے کے لیے، محققین نے اسے "طویل سیاق و سباق میں استدلال کرنے والی RL" کے تصور میں باقاعدہ شکل دی ہے۔ مختصر سیاق و سباق میں استدلال کے برعکس، جو اکثر ماڈل کے اندر محفوظ پہلے سے موجود علم پر انحصار کرتا ہے، طویل سیاق و سباق میں استدلال کرنے والی RL کے لیے ضروری ہے کہ طویل ان پُٹس سے متعلقہ معلومات کی درست بازیافت اور گراؤنڈنگ کی جائے۔ اس کا مطلب ہے کہ ماڈل کو متن کی وسیع مقدار میں چھان بین کرنے، انتہائی متعلقہ تفصیلات کی نشاندہی کرنے اور انہیں زیر بحث کام سے جوڑنے کے قابل ہونا چاہیے۔ اس معلومات کو کامیابی سے شامل کرنے کے بعد ہی ماڈل استدلال کی مربوط اور منطقی زنجیریں تیار کر سکتا ہے۔
RL کے ذریعے اس سطح کی مہارت حاصل کرنے کے لیے ماڈلز کو تربیت دینا ایک پیچیدہ عمل ہے، جس کے نتیجے میں اکثر غیر موثر سیکھنے اور غیر مستحکم اصلاح کے عمل ہوتے ہیں۔ ماڈلز بہترین حل پر متفق ہونے کے لیے جدوجہد کر سکتے ہیں یا استدلال کے مختلف راستوں کو تلاش کرنے کی اپنی صلاحیت سے محروم ہو سکتے ہیں، جس سے ان کی مجموعی کارکردگی میں رکاوٹ پیدا ہوتی ہے۔
QwenLong-L1: ایک کثیر مرحلہ حل
QwenLong-L1 ایک جامع، کثیر مرحلہ نقطہ نظر پیش کرتا ہے جو LRMs کو مختصر متن کی مہارت سے طویل سیاق و سباق میں مضبوط عمومییت میں ہموار منتقلی کے لیے تیار کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ فریم ورک موجودہ مختصر سیاق و سباق LRMs کو ایک احتیاط سے منظم عمل کے ذریعے بہتر بناتا ہے، جس میں کئی اہم عناصر شامل ہیں:
وارم اپ سپروائزڈ فائن ٹیوننگ (Warm-up Supervised Fine-Tuning (SFT)): اس ابتدائی مرحلے میں ماڈل کو طویل سیاق و سباق میں استدلال کی مثالوں کے ایک کیوریٹڈ (curated) ڈیٹاسیٹ (dataset) پر تربیت دینا شامل ہے۔ SFT کا مقصد ایک مضبوط بنیاد قائم کرنا ہے جس پر ماڈل اپنی طویل سیاق و سباق میں استدلال کی مہارتوں کو استوار کر سکے۔ ماڈل کو طویل متن اور متعلقہ استدلال کے کاموں کی ایک متنوع رینج سے بے نقاب کر کے، SFT مرحلہ ماڈل کو طویل ان پُٹس سے معلومات کو درست طریقے سے گراؤنڈ کرنے، سیاق و سباق کو سمجھنے میں بنیادی صلاحیتیں تیار کرنے، منطقی استدلال کی زنجیریں تیار کرنے اور بامعنی جوابات نکالنے کے قابل بناتا ہے۔
کریکولم گائیڈڈ فیزڈ RL (Curriculum-Guided Phased RL): یہ مرحلہ ایک منظم، بتدریج نقطہ نظر اختیار کرتا ہے تاکہ ماڈل کو متعدد مراحل کے ذریعے تربیت دی جا سکے، آہستہ آہستہ ان پُٹ دستاویزات کی لمبائی میں اضافہ کیا جا سکے۔ یہ کریکولم (curriculum) کی رہنمائی والا نقطہ نظر ماڈل کو مختصر سے بتدریج طویل سیاق و سباق تک اپنی استدلال کی حکمت عملیوں کو مسلسل ڈھالنے میں مدد کرتا ہے، جس سے اکثر اس عدم استحکام کو کم کیا جاتا ہے جب ماڈلز کو اچانک بہت طویل متن پر تربیت دی جاتی ہے۔ تربیتی ڈیٹا کی پیچیدگی کو آہستہ آہستہ بڑھا کر، ماڈل معلومات کی محض مقدار سے مغلوب ہوئے بغیر طویل سیاق و سباق کو مؤثر طریقے سے سنبھالنا سیکھ سکتا ہے۔
ڈیفیکلٹی اویئر ریٹروسپیکٹیو سیمپلنگ (Difficulty-Aware Retrospective Sampling): یہ حتمی تربیتی مرحلہ پچھلے تربیتی مراحل سے مشکل مثالوں کو شامل کرتا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ماڈل مشکل ترین مسائل سے سیکھنا جاری رکھے۔ ان مشکل مثالوں کو ترجیح دے کر، ماڈل کو استدلال کے مزید متنوع اور پیچیدہ راستوں کو تلاش کرنے کی ترغیب دی جاتی ہے، بالآخر طویل سیاق و سباق میں استدلال کے کاموں کی وسیع رینج کو سنبھالنے کی اس کی صلاحیت کو مضبوط کیا جاتا ہے۔ یہ ریٹروسپیکٹیو سیمپلنگ (retrospective sampling) تکنیک ماڈل کو اپنی استدلال کی مہارتوں کو بہتر بنانے اور مقامی بہترین حالتوں میں پھنسنے سے بچنے میں مدد کرتی ہے۔
انعام کا نظام
اپنی منظم تربیتی طریقہ کار کے علاوہ، QwenLong-L1 ایک جدید انعام کا نظام استعمال کرتا ہے جو اصول پر مبنی تصدیق کو "LLM-بطور جج" نقطہ نظر کے ساتھ جوڑتا ہے۔ جب کہ مختصر سیاق و سباق میں استدلال کے کاموں کے لیے تربیت اکثر سخت اصول پر مبنی انعامات پر انحصار کرتی ہے (مثال کے طور پر، ریاضی کے مسئلے میں درست جواب)، QwenLong-L1 ایک ہائبرڈ (hybrid) انعام کا طریقہ کار استعمال کرتا ہے جو طویل سیاق و سباق میں استدلال کی باریکیوں کے لیے زیادہ لچکدار اور موافق ہے۔
اصول پر مبنی تصدیق درستگی کے معیار پر سختی سے عمل کرنے کی جانچ کر کے درستگی کو یقینی بناتی ہے۔ انعام کے نظام کا یہ جزو ماڈل کی کارکردگی کا ایک واضح اور معروضی پیمانہ فراہم کرتا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ یہ درست اور قابل اعتماد جوابات تیار کر رہا ہے۔
"LLM-بطور جج" ماڈل تیار کردہ جواب کی سیمینٹیسٹی (semanticity) کا زمینی حقیقت سے موازنہ کرتا ہے، جس سے زیادہ لچک اور طویل، باریک دستاویزات سے نمٹنے کے وقت درست جوابات کے اظہار کے متنوع طریقوں کو بہتر طریقے سے ہینڈل کیا جا سکتا ہے۔ انعام کے نظام کا یہ جزو تسلیم کرتا ہے کہ طویل سیاق و سباق کی بنیاد پر کسی سوال کا جواب دینے کے متعدد درست طریقے ہو سکتے ہیں اور ماڈل کو ایسے جوابات تیار کرنے کے لیے انعام دیتا ہے جو زمینی حقیقت سے سیمینٹکلی (semantically) ملتے جلتے ہوں، چاہے وہ ایک جیسے نہ ہوں۔ یہ ماڈل کو مزید تخلیقی اور باریک ردعمل پیدا کرنے کی ترغیب دیتا ہے۔
QwenLong-L1 کی کارکردگی کا جائزہ
QwenLong-L1 کی تاثیر کا اندازہ لگانے کے لیے، علی بابا ٹیم نے دستاویز سوال جواب (DocQA) کو بنیادی کام کے طور پر استعمال کرتے ہوئے مکمل جائزے لیے۔ یہ منظر نامہ خاص طور پر انٹرپرائز (enterprise) ایپلی کیشنز کے لیے متعلقہ ہے، جہاں AI کو اکثر پیچیدہ سوالات کے جواب دینے کے لیے گھنی دستاویزات کو سمجھنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ DocQA کے کاموں میں ایک ماڈل کو ایک دستاویز اور ایک سوال فراہم کرنا اور اسے دستاویز کے اندر سوال کا جواب شناخت کرنے کے لیے کہنا شامل ہے۔ اس کے لیے ماڈل کو سوال، دستاویز اور دونوں کے درمیان تعلق کو سمجھنے کی ضرورت ہوتی ہے۔
سات طویل سیاق و سباق DocQA بینچ مارکس (benchmarks) پر تجرباتی نتائج نے QwenLong-L1 کی متاثر کن صلاحیتوں کا مظاہرہ کیا۔ DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B پر مبنی QWENLONG-L1-32B ماڈل نے اینتھروپک(Anthropic) کے Claude-3.7 Sonnet Thinking کے مقابلے میں کارکردگی کا مظاہرہ کیا اور OpenAI کے o3-mini اور Qwen3-235B-A22B جیسے ماڈلز سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کیا۔ مزید برآں، چھوٹے QWENLONG-L1-14B ماڈل نے گوگل (Google) کے Gemini 2.0 Flash Thinking اور Qwen3-32B سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کیا۔ یہ نتائج طویل اور پیچیدہ دستاویزات پر مؤثر طریقے سے استدلال کرنے کے لیے LLMs کو فعال کرنے میں QwenLong-L1 کی تاثیر کو اجاگر کرتے ہیں۔
حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز سے متعلق ایک اہم دریافت یہ ہے کہ RL ٹریننگ (training) ماڈل کے اندر خصوصی طویل سیاق و سباق میں استدلال کے رویوں کی نشوونما کا باعث بنتی ہے۔ QwenLong-L1 کے ساتھ تربیت یافتہ ماڈلز مندرجہ ذیل علاقوں میں بہتر صلاحیتوں کا مظاہرہ کرتے ہیں:
گراؤنڈنگ: جوابات کو کسی دستاویز کے مخصوص حصوں سے جوڑنا۔ یہ طویل متن کے اندر انتہائی متعلقہ معلومات کی نشاندہی کرنے اور اسے پوچھے جانے والے سوال سے جوڑنے کی ماڈل کی صلاحیت کو ظاہر کرتا ہے۔ مؤثر گراؤنڈنگ اس بات کو یقینی بنانے کے لیے بہت ضروری ہے کہ ماڈل کے جوابات درست اور دستاویز میں موجود شواہد سے اچھی طرح سے حمایت یافتہ ہوں۔
سب گول سیٹنگ (Subgoal Setting): پیچیدہ سوالات کو چھوٹے، زیادہ قابل انتظام ذیلی سوالات میں توڑنا۔ یہ ماڈل کو پیچیدہ استدلال کے کاموں کو زیادہ منظم اور منظم انداز میں کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ کام کو چھوٹے مراحل میں تقسیم کر کے، ماڈل سوال کا جواب دینے اور استدلال کی مربوط اور منطقی زنجیر تیار کرنے کے لیے درکار معلومات کی شناخت آسانی سے کر سکتا ہے۔
بیک ٹریکِنگ (Backtracking): استدلال کے عمل کے دوران خود سے کی گئی غلطیوں کو پہچاننا اور درست کرنا۔ یہ ماڈل کی خود نگرانی کرنے اور اپنے استدلال کے عمل میں ممکنہ غلطیوں کی نشاندہی کرنے کی صلاحیت کو ظاہر کرتا ہے۔ ان غلطیوں کو بیک ٹریک کر کے اور درست کر کے، ماڈل اس بات کو یقینی بنا سکتا ہے کہ اس کا حتمی جواب درست اور قابل اعتماد ہو۔
ویری فیکیشن (Verification): درستگی اور مکمل ہونے کو یقینی بنانے کے لیے اپنے جوابات کی دوہری جانچ کرنا۔ یہ درست اور قابل اعتماد معلومات فراہم کرنے کے لیے ماڈل کی وابستگی کو ظاہر کرتا ہے۔ اپنے جوابات کی دوہری جانچ کر کے، ماڈل کسی بھی باقی ماندہ غلطیوں کی نشاندہی اور درست کر سکتا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ حتمی جواب اعلیٰ ترین معیار کا ہو۔
مثال کے طور پر، ایک بیس ماڈل (base model) مالیاتی دستاویز میں غیر متعلقہ تفصیلات کی وجہ سے اپنے راستے سے بھٹک سکتا ہے یا غیر متعلقہ معلومات کا زیادہ تجزیہ کرنے کے چکر میں پھنس سکتا ہے۔ تاہم، QwenLong-L1 تربیت یافتہ ماڈل مؤثر خود عکاسی میں مشغول ہونے، ان انتشار پیدا کرنے والی تفصیلات کو کامیابی سے فلٹر (filter) کرنے، غلط راستوں سے پیچھے ہٹنے اور صحیح جواب تک پہنچنے کی صلاحیت کا مظاہرہ کرتا ہے۔ یہ طویل سیاق و سباق میں استدلال کی مضبوطی اور درستگی کو بہتر بنانے میں QwenLong-L1 تربیتی فریم ورک کے فوائد کو اجاگر کرتا ہے۔
ممکنہ ایپلی کیشنز
QwenLong-L1 جیسی تکنیکوں میں انٹرپرائز (enterprise) میں AI کی افادیت کو نمایاں طور پر بڑھانے کی صلاحیت موجود ہے۔ کچھ ممکنہ ایپلی کیشنز میں شامل ہیں:
- قانونی ٹیک (Legal Tech): کلیدی شقوں، نظائر اور ممکنہ خطرات کی نشاندہی کرنے کے لیے ہزاروں صفحات پر مشتمل قانونی دستاویزات کا تجزیہ کرنا۔ اس سے وکلاء کو قانونی دستاویزات کا زیادہ مؤثر طریقے سے جائزہ لینے میں مدد مل سکتی ہے، جس سے ان کے وقت اور پیسے کی بچت ہوتی ہے۔
- فنانس (Finance): خطرے کا اندازہ لگانے اور سرمایہ کاری کے مواقع کی نشاندہی کرنے کے لیے سالانہ رپورٹس اور مالیاتی فائلنگز پر گہرائی سے تحقیق کرنا۔ اس سے مالیاتی تجزیہ کاروں کو سرمایہ کاری کے باخبر فیصلے کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔
- کسٹمر سروس (Customer Service): زیادہ باخبر اور ذاتی نوعیت کی مدد فراہم کرنے کے لیے طویل کسٹمر (customer) تعامل کی تاریخوں کا تجزیہ کرنا۔ اس سے کسٹمر سروس کے نمائندوں کو کسٹمر کی ضروریات کو بہتر طور پر سمجھنے اور زیادہ مؤثر حل فراہم کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔
طویل اور پیچیدہ دستاویزات پر مؤثر طریقے سے استدلال کرنے کے لیے AI کو فعال کر کے، QwenLong-L1 اور اسی طرح کی تکنیکیں انٹرپرائز ایپلی کیشنز کے لیے نئی امکانات کی ایک وسیع رینج کو کھول سکتی ہیں، جدت طرازی کو آگے بڑھا سکتی ہیں اور مختلف صنعتوں میں کارکردگی کو بہتر بنا سکتی ہیں۔ محققین نے QwenLong-L1 ترکیب کے لیے کوڈ اور تربیت یافتہ ماڈلز کے لیے وزن جاری کر دیے ہیں۔