عظیم AI سیاق و سباق کی دوڑ: کیا بڑا ہونا واقعی بہتر ہے؟

آرٹیفیشل انٹیلیجنس (AI) کی دنیا میں، لسانی ماڈلز (LLMs) کے حجم کو بڑھانے کی ایک دوڑ لگی ہوئی ہے۔ اب کمپنیاں دس لاکھ ٹوکنز سے بھی زیادہ کی گنجائش والے ماڈلز تیار کر رہی ہیں اور اس پر بحث جاری ہے کہ کیا بڑا ہونا واقعی بہتر ہے۔ منی میکس ٹیکسٹ-01 (MiniMax-Text-01) جیسے ماڈلز جو 4 ملین ٹوکنز تک کی گنجائش رکھتے ہیں اور جیمنائی 1.5 پرو (Gemini 1.5 Pro) جو بیک وقت 2 ملین ٹوکنز کو ہینڈل کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے، نے تہلکہ مچا دیا ہے۔ ان ماڈلز سے توقع کی جا رہی ہے کہ وہ انقلابی ایپلی کیشنز کو ممکن بنائیں گے، جو ایک ہی بار میں وسیع کوڈ بیسز، پیچیدہ قانونی دستاویزات اور گہرائی میں تحقیقی مقالوں کا تجزیہ کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔

اس بحث میں سب سے اہم عنصر سیاق و سباق کی لمبائی ہے – یعنی متن کی وہ مقدار جو ایک AI ماڈل کسی بھی وقت پروسیس اور برقرار رکھ سکتا ہے۔ ایک طویل سیاق و سباق کی ونڈو مشین لرننگ (ML) ماڈل کو ایک ہی درخواست میں نمایاں طور پر زیادہ معلومات کا انتظام کرنے کی اجازت دیتی ہے، جس سے دستاویزات کو توڑنے یا گفتگو کو ٹکڑوں میں تقسیم کرنے کی ضرورت کم ہو جاتی ہے۔ اس کو سمجھنے کے لیے، ایک 4 ملین ٹوکن کی گنجائش والا ماڈل نظریاتی طور پر ایک ہی بار میں تقریباً 10,000 صفحات پر مشتمل کتابوں کو ہضم کر سکتا ہے۔

نظریاتی طور پر، اس وسیع سیاق و سباق کو بہتر تفہیم اور زیادہ نفیس استدلال کا باعث بننا چاہیے۔ تاہم، اہم سوال یہ ہے کہ کیا یہ بڑے سیاق و سباق کی ونڈوز ٹھوس کاروباری قدر میں تبدیل ہوتی ہیں؟

جیسے جیسے کاروبار اپنی انفراسٹرکچر کو بڑھانے کے اخراجات کا جائزہ لیتے ہیں، اس کے مقابلے میں پیداواری صلاحیت اور درستگی میں ممکنہ فوائد حاصل ہوتے ہیں، تو بنیادی سوال یہ ہے کہ کیا ہم واقعی AI استدلال کی نئی سطحوں کو کھول رہے ہیں یا محض بامعنی پیش رفت حاصل کیے بغیر ٹوکن میموری کی حدود کو آگے بڑھا رہے ہیں۔ یہ مضمون تکنیکی اور اقتصادی توازن، بینچ مارکنگ کی مشکلات اور تیار ہوتی ہوئی انٹرپرائز ورک فلوز میں غوطہ لگاتا ہے جو بڑے سیاق و سباق والے LLMs کے مستقبل کو تشکیل دے رہے ہیں۔

سیاق و سباق کی لمبائی کی ہتھیاروں کی دوڑ: AI کمپنیاں کیوں مقابلہ کر رہی ہیں

اوپن اے آئی (OpenAI)، گوگل ڈیپ مائنڈ (Google DeepMind) اور منی میکس (MiniMax) سمیت معروف AI تنظیمیں سیاق و سباق کی لمبائی کو بڑھانے کے لیے ایک سخت مقابلے میں مصروف ہیں، جو براہ راست متن کی اس مقدار سے منسلک ہے جو ایک AI ماڈل ایک ہی مثال میں پروسیس کر سکتا ہے۔ وعدہ یہ ہے کہ زیادہ سیاق و سباق کی لمبائی گہری سمجھ کو قابل بنائے گی، ہالوسینیشنز (من گھڑت باتیں) کو کم کرے گی اور زیادہ ہموار تعاملات پیدا کرے گی۔

انٹرپرائزز کے لیے، اس کا مطلب یہ ہے کہ AI پورے معاہدوں کا تجزیہ کر سکتی ہے، بڑے کوڈ بیسز کو ڈیبگ کر سکتی ہے یا سیاق و سباق کو کھوئے بغیر طویل رپورٹس کا خلاصہ کر سکتی ہے۔ توقع یہ ہے کہ چنکنگ (chunking) یا ریٹریول-آگمینٹڈ جنریشن (RAG) جیسے ورک آراؤنڈز کو ختم کر کے، AI ورک فلوز زیادہ ہموار اور موثر ہو سکتے ہیں۔

“گھاس کے ڈھیر میں سوئی” کا مسئلہ: اہم معلومات کی تلاش

“گھاس کے ڈھیر میں سوئی” کا مسئلہ اس مشکل کو اجاگر کرتا ہے جس کا سامنا AI کو وسیع ڈیٹا سیٹس (“گھاس کا ڈھیر”) میں چھپی ہوئی اہم معلومات (“سوئی”) کی شناخت کرنے میں ہوتا ہے۔ LLMs اکثر اہم تفصیلات کی شناخت کرنے میں جدوجہد کرتے ہیں، جس سے مختلف شعبوں میں ناکاریاں پیدا ہوتی ہیں:

• تلاش اور معلومات کی بازیافت: AI اسسٹنٹس کو اکثر وسیع دستاویز کے ذخیروں سے انتہائی متعلقہ حقائق نکالنے میں دشواری ہوتی ہے۔

• قانونی اور تعمیل: وکلاء کو طویل معاہدوں میں شقوں کے انحصار کو ٹریک کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔

• انٹرپرائز تجزیات: مالیاتی تجزیہ کاروں کو پیچیدہ رپورٹس میں دفن اہم بصیرتوں کو نظر انداز کرنے کا خطرہ ہوتا ہے۔

بڑے سیاق و سباق کی ونڈوز ماڈلز کو زیادہ معلومات برقرار رکھنے میں مدد کرتی ہیں، جو ہالوسینیشنز کو کم کرتی ہیں، درستگی کو بہتر بناتی ہیں اور اس قابل بناتی ہیں:

• کراس-ڈاکیومنٹ کمپلائنس چیک: ایک ہی 256K-ٹوکن پرامپٹ پورے پالیسی دستی کا نئے قانون سازی سے موازنہ کر سکتا ہے۔

• طبی لٹریچر سنتھیسس: محققین 128K+ ٹوکن ونڈوز کا استعمال کرتے ہوئے کئی دہائیوں کی مطالعات کے دوران منشیات کے آزمائشی نتائج کا موازنہ کر سکتے ہیں۔

• سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ: ڈیبگنگ بہتر ہوتی ہے جب AI انحصار کو کھوئے بغیر لاکھوں لائنوں کے کوڈ کو اسکین کر سکتی ہے۔

• مالیاتی تحقیق: تجزیہ کار ایک ہی سوال میں مکمل آمدنی کی رپورٹس اور مارکیٹ کے اعداد و شمار کا تجزیہ کر سکتے ہیں۔

• کسٹمر سپورٹ: طویل میموری والے چیٹ بوٹس زیادہ سیاق و سباق سے آگاہ تعاملات فراہم کر سکتے ہیں۔

سیاق و سباق کی ونڈو کو بڑھانے سے ماڈل کو متعلقہ تفصیلات کا بہتر حوالہ دینے میں بھی مدد ملتی ہے، جس سے غلط یا من گھڑت معلومات پیدا کرنے کا امکان کم ہو جاتا ہے۔ 2024 کی سٹینفورڈ کی ایک تحقیق میں پایا گیا کہ 128K-ٹوکن ماڈلز نے انضمام کے معاہدوں کا تجزیہ کرتے وقت RAG سسٹمز کے مقابلے میں ہالوسینیشن کی شرح کو 18% تک کم کر دیا۔

ان ممکنہ فوائد کے باوجود، ابتدائی طور پر اپنانے والوں نے چیلنجوں کی اطلاع دی ہے۔ جے پی مورگن چیس (JPMorgan Chase) کی تحقیق سے پتہ چلا ہے کہ ماڈلز اپنے سیاق و سباق کے تقریباً 75% پر ناقص کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں، پیچیدہ مالیاتی کاموں پر کارکردگی 32K ٹوکنز سے آگے تقریباً صفر تک گر جاتی ہے۔ ماڈلز ابھی تک طویل فاصلے تک یاد کرنے کے ساتھ جدوجہد کرتے ہیں، اکثر گہری بصیرتوں پر حالیہ اعداد و شمار کو ترجیح دیتے ہیں۔

یہ اہم سوالات اٹھاتا ہے: کیا 4 ملین ٹوکن کی ونڈو واقعی استدلال کو بڑھاتی ہے، یا یہ محض میموری کی ایک مہنگی توسیع ہے؟ اس وسیع ان پٹ کا کتنا حصہ ماڈل اصل میں استعمال کرتا ہے؟ اور کیا فوائد بڑھتی ہوئی کمپیوٹیشنل لاگت سے زیادہ ہیں؟

RAG بمقابلہ بڑے پرامپٹس: اقتصادی توازن

ریٹریول-آگمینٹڈ جنریشن (RAG) LLMs کی صلاحیتوں کو ایک بازیافت نظام کے ساتھ جوڑتا ہے جو بیرونی ذرائع جیسے ڈیٹا بیسز یا دستاویز کے ذخیروں سے متعلقہ معلومات کو حاصل کرتا ہے۔ یہ ماڈل کو اس کے پہلے سے موجود علم اور متحرک طور پر بازیافت کیے گئے ڈیٹا دونوں پر مبنی جوابات پیدا کرنے کے قابل بناتا ہے۔

جیسے جیسے کمپنیاں پیچیدہ کاموں کے لیے AI کو مربوط کرتی ہیں، انہیں ایک بنیادی فیصلے کا سامنا ہوتا ہے: کیا انہیں بڑے سیاق و سباق کی ونڈوز کے ساتھ بڑے پرامپٹس کا استعمال کرنا چاہیے، یا کیا انہیں حقیقی وقت میں متعلقہ معلومات کو حاصل کرنے کے لیے RAG پر انحصار کرنا چاہیے؟

• بڑے پرامپٹس: بڑے ٹوکن ونڈوز والے ماڈلز ہر چیز کو ایک ہی پاس میں پروسیس کرتے ہیں، بیرونی بازیافت نظام کو برقرار رکھنے اور کراس-ڈاکیومنٹ بصیرتوں کو حاصل کرنے کی ضرورت کو کم کرتے ہیں۔ تاہم، یہ نقطہ نظر کمپیوٹیشنل طور پر مہنگا ہے، جس کی وجہ سے زیادہ انفرنس لاگت اور میموری کی ضروریات میں اضافہ ہوتا ہے۔

• RAG: ایک ہی وقت میں پوری دستاویز پر کارروائی کرنے کے بجائے، RAG جواب پیدا کرنے سے پہلے صرف سب سے زیادہ متعلقہ حصوں کو بازیافت کرتا ہے۔ یہ ٹوکن کے استعمال اور اخراجات کو نمایاں طور پر کم کرتا ہے، جس سے یہ حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز کے لیے زیادہ قابل توسیع ہو جاتا ہے۔

انفرنس لاگت: ملٹی سٹیپ ریٹریول بمقابلہ بڑے سنگل پرامپٹس

جب کہ بڑے پرامپٹس ورک فلوز کو ہموار کرتے ہیں، انہیں زیادہ GPU پاور اور میموری کی ضرورت ہوتی ہے، جس سے انہیں بڑے پیمانے پر نافذ کرنا مہنگا پڑتا ہے۔ RAG پر مبنی نقطہ نظر، متعدد بازیافت مراحل کی ضرورت کے باوجود، اکثر مجموعی طور پر ٹوکن کی کھپت کو کم کرتے ہیں، جس سے درستگی کو قربان کیے بغیر کم انفرنس لاگت آتی ہے۔

زیادہ تر انٹرپرائزز کے لیے، مثالی نقطہ نظر مخصوص استعمال کے معاملے پر منحصر ہے:

• دستاویزات کا گہرائی سے تجزیہ کرنے کی ضرورت ہے؟ بڑے سیاق و سباق کے ماڈلز بہتر انتخاب ہو سکتے ہیں۔
• متحرک سوالات کے لیے قابل توسیع، لاگت سے موثر AI کی ضرورت ہے؟ RAG زیادہ سمجھدار انتخاب ہونے کا امکان ہے۔

ایک بڑا سیاق و سباق کی ونڈو خاص طور پر اس وقت قیمتی ہوتی ہے جب:

• پوری متن کا ایک ہی وقت میں تجزیہ کرنا ضروری ہے، جیسے کہ معاہدے کے جائزے یا کوڈ آڈٹ میں۔
• بازیافت کی غلطیوں کو کم کرنا ضروری ہے، مثال کے طور پر، ریگولیٹری تعمیل میں۔
• تاخیر درستگی سے کم تشویشناک ہے، جیسا کہ اسٹریٹجک تحقیق میں۔

گوگل کی تحقیق کے مطابق، 128K-ٹوکن ونڈوز کا استعمال کرتے ہوئے 10 سال کی آمدنی کی نقلوں کا تجزیہ کرنے والے اسٹاک کی پیش گوئی کے ماڈلز نے RAG سے 29 فیصد بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کیا۔ اس کے برعکس، GitHub Copilot میں اندرونی جانچ سے پتہ چلا کہ مونوریپو منتقلی کے لیے RAG کے مقابلے میں بڑے پرامپٹس کا استعمال کرتے ہوئے ٹاسک کی تکمیل 2.3 گنا تیز تھی۔

بڑے سیاق و سباق کے ماڈلز کی حدود: تاخیر، اخراجات اور استعمال میں آسانی

جب کہ بڑے سیاق و سباق کے ماڈلز متاثر کن صلاحیتیں پیش کرتے ہیں، لیکن اس کی حدود ہیں کہ اضافی سیاق و سباق کتنا فائدہ مند ہے۔ جیسے جیسے سیاق و سباق کی ونڈوز پھیلتی ہیں، تین اہم عوامل عمل میں آتے ہیں:

• تاخیر: جتنے زیادہ ٹوکنز ایک ماڈل پروسیس کرتا ہے، انفرنس اتنا ہی سست ہوتا ہے۔ بڑے سیاق و سباق کی ونڈوز خاص طور پر اس وقت نمایاں تاخیر کا باعث بن سکتی ہیں جب حقیقی وقت کے ردعمل کی ضرورت ہو۔

• اخراجات: ہر اضافی ٹوکن کے ساتھ کمپیوٹیشنل اخراجات میں اضافہ ہوتا ہے۔ ان بڑے ماڈلز کو سنبھالنے کے لیے انفراسٹرکچر کو بڑھانا بہت مہنگا ہو سکتا ہے، خاص طور پر ان انٹرپرائزز کے لیے جن میں زیادہ حجم والے ورک لوڈز ہوں۔

• استعمال میں آسانی: جیسے جیسے سیاق و سباق بڑھتا ہے، ماڈل کی سب سے زیادہ متعلقہ معلومات پر مؤثر طریقے سے “توجہ مرکوز” کرنے کی صلاحیت کم ہوتی جاتی ہے۔ یہ غیر موثر پروسیسنگ کا باعث بن سکتا ہے، جہاں کم متعلقہ ڈیٹا ماڈل کی کارکردگی کو متاثر کرتا ہے، جس کے نتیجے میں درستگی اور کارکردگی دونوں کے لیے کم ہوتے ہوئے فوائد حاصل ہوتے ہیں۔

گوگل کی انفینی-اٹینشن تکنیک (Infini-attention technique) پابند میموری کے ساتھ صوابدیدی لمبائی کے سیاق و سباق کی کمپریسڈ نمائندگیوں کو ذخیرہ کرکے ان توازن کو کم کرنے کی کوشش کرتی ہے۔ تاہم، کمپریشن لامحالہ معلومات کے نقصان کا باعث بنتا ہے، اور ماڈلز فوری اور تاریخی معلومات میں توازن برقرار رکھنے کے لیے جدوجہد کرتے ہیں، جس کے نتیجے میں روایتی RAG کے مقابلے میں کارکردگی میں کمی اور اخراجات میں اضافہ ہوتا ہے۔

جب کہ 4M-ٹوکن ماڈلز متاثر کن ہیں، انٹرپرائزز کو انہیں عالمگیر حل کے بجائے خصوصی ٹولز کے طور پر دیکھنا چاہیے۔ مستقبل ہائبرڈ سسٹمز میں مضمر ہے جو مخصوص ٹاسک کی ضروریات کی بنیاد پر RAG اور بڑے پرامپٹس کے درمیان موافقت پذیر انتخاب کرتے ہیں۔

انٹرپرائزز کو استدلال کی پیچیدگی، لاگت کے تحفظات اور تاخیر کی ضروریات کی بنیاد پر بڑے سیاق و سباق کے ماڈلز اور RAG کے درمیان انتخاب کرنا چاہیے۔ بڑے سیاق و سباق کی ونڈوز ان کاموں کے لیے مثالی ہیں جن کے لیے گہری سمجھ کی ضرورت ہوتی ہے، جب کہ RAG آسان، حقائق پر مبنی کاموں کے لیے زیادہ لاگت سے موثر اور موثر ہے۔ اخراجات کو مؤثر طریقے سے منظم کرنے کے لیے، انٹرپرائزز کو واضح لاگت کی حدیں مقرر کرنی چاہئیں، جیسے کہ $0.50 فی ٹاسک، کیونکہ بڑے ماڈلز تیزی سے مہنگے ہو سکتے ہیں۔ اس کے علاوہ، بڑے پرامپٹس آف لائن کاموں کے لیے بہتر موزوں ہیں، جب کہ RAG سسٹمز حقیقی وقت کی ایپلی کیشنز میں بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں جن میں فوری ردعمل کی ضرورت ہوتی ہے۔

ابھرتی ہوئی اختراعات جیسے GraphRAG روایتی ویکٹر بازیافت طریقوں کے ساتھ نالج گراف کو مربوط کرکے ان موافقت پذیر سسٹمز کو مزید بڑھا سکتی ہیں۔ یہ انضمام پیچیدہ تعلقات کے حصول کو بہتر بناتا ہے، جس کی وجہ سے ویکٹر اونلی اپروچز کے مقابلے میں 35% تک بہتر باریک بینی سے استدلال اور جواب کی درستگی حاصل ہوتی ہے۔ لیٹریا (Lettria) جیسی کمپنیوں کے حالیہ نفاذ نے درستگی میں ڈرامائی بہتری کا مظاہرہ کیا ہے، جو روایتی RAG کے ساتھ 50% سے بڑھ کر ہائبرڈ بازیافت سسٹمز کے اندر GraphRAG کا استعمال کرتے ہوئے 80% سے زیادہ ہو گئی ہے۔

جیسا کہ یوری کوراٹوف (Yuri Kuratov) نے بجا طور پر خبردار کیا ہے، “استدلال کو بہتر بنائے بغیر سیاق و سباق کو بڑھانا ان کاروں کے لیے وسیع شاہراہیں بنانے کے مترادف ہے جو اسٹیر نہیں کر سکتیں۔” AI کا حقیقی مستقبل ان ماڈلز میں مضمر ہے جو کسی بھی سیاق و سباق کے سائز میں تعلقات کو صحیح معنوں میں سمجھتے ہیں، نہ کہ صرف ان ماڈلز میں جو وسیع مقدار میں ڈیٹا پروسیس کر سکتے ہیں۔ یہ ذہانت کے بارے میں ہے، نہ کہ صرف میموری کے بارے میں۔