کاروباری اے آئی اطلاقات کی تعمیر: حقیقی چیلنج
اگرچہ ہر سال بڑے لسانی ماڈلز (LLMs) کی تربیت پر بے شمار وسائل خرچ کیے جاتے ہیں، لیکن ایک اہم رکاوٹ باقی ہے: ان ماڈلز کو عملی، مفید اطلاقات میں مؤثر طریقے سے ضم کرنا۔
فائن ٹیوننگ کا دھوکا
فائن ٹیوننگ اور بازیافت میں اضافہ جنریشن (RAG) کو عام طور پر پہلے سے تربیت یافتہ اے آئی ماڈلز کے علم اور صلاحیتوں کو بڑھانے کے لیے اچھی طرح سے قائم طریقے سمجھا جاتا ہے۔ تاہم، ایلفا الفا کے سی ای او جوناس اینڈروالس نے نشاندہی کی کہ حقیقت زیادہ پیچیدہ ہے۔
انہوں نے وضاحت کرتے ہوئے کہا، “ایک سال پہلے، یہ عام اعتقاد تھا کہ فائن ٹیوننگ ایک جادوئی حل ہے۔ اگر کوئی اے آئی سسٹم مطلوبہ کارکردگی کا مظاہرہ نہیں کرتا ہے تو اس کا جواب محض فائن ٹیوننگ تھا۔ یہ اتنا آسان نہیں ہے۔”
اگرچہ فائن ٹیوننگ کسی ماڈل کے انداز یا رویے کو تبدیل کر سکتی ہے، لیکن نئی معلومات سکھانے کے لیے یہ سب سے مؤثر طریقہ نہیں ہے۔ یہ توقع کہ فائن ٹیوننگ اکیلے ہی اے آئی ایپلیکیشن کے تمام مسائل کو حل کر سکتی ہے، ایک غلط فہمی ہے۔
RAG: ایک متبادل طریقہ
RAG ایک متبادل پیش کرتا ہے جو ایک لائبریرین کی طرح کام کرتا ہے جو بیرونی آرکائیو سے معلومات بازیافت کرتا ہے۔ یہ طریقہ کار ماڈل کو دوبارہ تربیت یا فائن ٹیون کیے بغیر ڈیٹا بیس کے اندر معلومات کو اپ ڈیٹ اور تبدیل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ اس کے علاوہ، تیار کردہ نتائج کو درستگی کے لیے حوالہ دیا جا سکتا ہے اور ان کا آڈٹ کیا جا سکتا ہے۔
اینڈروالس نے زور دیتے ہوئے کہا، “مخصوص علم کو ہمیشہ دستاویزی شکل دی جانی چاہیے اور اسے ایل ایل ایم کے پیرامیٹرز کے اندر محفوظ نہیں کیا جانا چاہیے۔”
اگرچہ RAG متعدد فوائد فراہم کرتا ہے، لیکن اس کی کامیابی اہم عمل، طریقہ کار اور ادارہ جاتی علم کی مناسب دستاویزات پر منحصر ہے جو کہ ماڈل سمجھ سکے۔ بدقسمتی سے، اکثر ایسا نہیں ہوتا ہے۔
یہاں تک کہ جب دستاویزات موجود ہوں، تو اداروں کو مسائل کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے اگر دستاویزات یا عمل آؤٹ آف ڈسٹری بیوشن ڈیٹا پر انحصار کرتے ہیں - ایسا ڈیٹا جو بیس ماڈل کو تربیت دینے کے لیے استعمال ہونے والے ڈیٹا سے نمایاں طور پر مختلف ہو۔ مثال کے طور پر، ایک ماڈل جو صرف انگریزی ڈیٹا سیٹس پر تربیت یافتہ ہے، جرمن دستاویزات کے ساتھ جدوجہد کرے گا، خاص طور پر اگر اس میں سائنسی فارمولے ہوں۔ بہت سے معاملات میں، ماڈل بالکل بھی ڈیٹا کی تشریح کرنے سے قاصر ہوسکتا ہے۔
لہذا، اینڈروالس کا مشورہ ہے کہ بامعنی نتائج حاصل کرنے کے لیے عام طور پر فائن ٹیوننگ اور RAG کا مجموعہ ضروری ہے۔ یہ ہائبرڈ نقطہ نظر انفرادی حدود پر قابو پانے کے لیے دونوں طریقوں کی طاقتوں کو بروئے کار لاتا ہے۔
تقسیم کو ختم کرنا
ایلفا الفا کا مقصد اپنے آپ کو ایک یورپی ڈیپ مائنڈ کے طور پر ممتاز کرنا ہے ان چیلنجوں سے نمٹ کر جو اداروں اور قوموں کو اپنے خودمختار اے آئی تیار کرنے سے روکتے ہیں۔
خودمختار اے آئی سے مراد وہ ماڈل ہیں جو کسی قوم کے اندرونی ڈیٹا سیٹس کا استعمال کرتے ہوئے اس کی سرحدوں کے اندر بنائے یا تعینات کیے گئے ہارڈ ویئر پر تربیت یافتہ یا فائن ٹیون کیے جاتے ہیں۔ یہ طریقہ کار ڈیٹا کی رازداری، حفاظت اور کنٹرول کو یقینی بناتا ہے، جو کہ بہت سی تنظیموں اور حکومتوں کے لیے بہت ضروری ہیں۔
اینڈروالس نے کہا، “ہم ایک آپریٹنگ سسٹم بننے کی کوشش کرتے ہیں، جو اداروں اور حکومتوں کے لیے اپنی خودمختار اے آئی حکمت عملی بنانے کی بنیاد ہے۔” “ہمارا مقصد جہاں ضروری ہو وہاں اختراع کرنا ہے، جبکہ اوپن سورس اور جدید ترین ٹیکنالوجیز کو جہاں ممکن ہو وہاں استعمال کرنا ہے۔”
اگرچہ اس میں کبھی کبھار ماڈلز کی تربیت شامل ہوتی ہے، جیسے کہ ایلفا کا فاریا-1-ایل ایل ایم، اینڈروالس نے زور دیا کہ وہ لامہ یا ڈیپ سیک جیسے موجودہ ماڈلز کی نقل تیار کرنے کی کوشش نہیں کر رہے ہیں۔ ان کی توجہ منفرد حل تیار کرنے پر ہے جو مخصوص چیلنجوں سے نمٹتے ہیں۔
اینڈروالس نے کہا، “میں ہمیشہ اپنی تحقیق کو بامعنی طور پر مختلف چیزوں پر توجہ مرکوز کرنے کی ہدایت کرتا ہوں، نہ کہ صرف اس کی نقل کرنے پر جو ہر کوئی کر رہا ہے، کیونکہ وہ پہلے سے موجود ہے۔” “ہمیں ایک اور لامہ یا ڈیپ سیک بنانے کی ضرورت نہیں ہے کیونکہ وہ پہلے سے موجود ہیں۔”
اس کے بجائے، ایلفا الفا فریم ورک بنانے پر توجہ مرکوز کرتا ہے جو ان ٹیکنالوجیز کو اپنانے کو آسان اور ہموار بناتے ہیں۔ ایک حالیہ مثال ان کا نیا ٹوکنائزر فری، یا “ٹی فری،” ٹریننگ آرکیٹیکچر ہے، جس کا مقصد ان ماڈلز کو فائن ٹیون کرنا ہے جو آؤٹ آف ڈسٹری بیوشن ڈیٹا کو زیادہ موثر طریقے سے سمجھ سکتے ہیں۔
روایتی ٹوکنائزر پر مبنی طریقوں کو اکثر کسی ماڈل کو مؤثر طریقے سے فائن ٹیون کرنے کے لیے بڑی مقدار میں آؤٹ آف ڈسٹری بیوشن ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ حساب کتاب کے لحاظ سے مہنگا ہے اور یہ فرض کرتا ہے کہ کافی ڈیٹا دستیاب ہے۔
ایلفا الفا کا ٹی فری آرکیٹیکچر ٹوکنائزر کو ختم کرکے اس مسئلے کو نظرانداز کرتا ہے۔ فن لینڈ کی زبان میں ان کے فاریا ایل ایل ایم پر ابتدائی جانچ سے پتہ چلتا ہے کہ ٹوکنائزر پر مبنی طریقوں کے مقابلے میں تربیت کی لاگت اور کاربن فوٹ پرنٹ میں 70 فیصد کمی واقع ہوئی ہے۔ یہ اختراعی طریقہ فائن ٹیوننگ کو زیادہ قابل رسائی اور پائیدار بناتا ہے۔
ایلفا الفا نے دستاویزی علم میں موجود خلا کو دور کرنے کے لیے بھی ٹولز تیار کیے ہیں جو غلط یا غیر مددگار نتائج کا باعث بن سکتے ہیں۔
مثال کے طور پر، اگر تعمیل کے سوال سے متعلق دو معاہدے ایک دوسرے سے متصادم ہیں، “تو سسٹم انسان سے رجوع کر سکتا ہے اور کہہ سکتا ہے، ‘مجھے ایک تضاد ملا ہے… کیا آپ براہ کرم اس بارے میں رائے دے سکتے ہیں کہ کیا یہ ایک حقیقی تنازعہ ہے؟’” اینڈروالس نے وضاحت کی۔
اس فریم ورک کے ذریعے جمع کی گئی معلومات، جسے فاریا کیچ کہا جاتا ہے، کو ایپلیکیشن کے نالج بیس میں واپس فیڈ کیا جا سکتا ہے یا زیادہ موثر ماڈلز کو فائن ٹیون کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ فیڈ بیک لوپ وقت کے ساتھ ساتھ اے آئی سسٹم کی درستگی اور وشوسنییتا کو بہتر بناتا ہے۔
اینڈروالس کے مطابق، ان ٹولز نے PwC، Deloitte، Capgemini اور Supra جیسے شراکت داروں کو اپنی طرف متوجہ کیا ہے، جو ایلفا الفا کی ٹیکنالوجی کو نافذ کرنے کے لیے حتمی صارفین کے ساتھ کام کرتے ہیں۔ یہ شراکت داریاں حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز میں ایلفا الفا کے حل کی قدر اور عملیتا کو ظاہر کرتی ہیں۔
ہارڈ ویئر فیکٹر
سافٹ ویئر اور ڈیٹا ہی خودمختار اے آئی کو اپنانے والوں کو درپیش واحد چیلنج نہیں ہیں۔ ہارڈ ویئر ایک اور اہم غور ہے۔
مختلف اداروں اور قوموں کو اندرون ملک تیار کردہ ہارڈ ویئر پر چلانے کے لیے مخصوص ضروریات ہو سکتی ہیں یا وہ محض یہ حکم دے سکتے ہیں کہ ورک لوڈ کہاں چل سکتا ہے۔ یہ رکاوٹیں ہارڈ ویئر اور انفراسٹرکچر کے انتخاب پر نمایاں اثر ڈال سکتی ہیں۔
اس کا مطلب ہے کہ اینڈروالس اور اس کی ٹیم کو ہارڈ ویئر کے مختلف اختیارات کی حمایت کرنی چاہیے۔ ایلفا الفا نے AMD، Graphcore اور Cerebras سمیت ہارڈ ویئر کے شراکت داروں کے ایک انتخابی گروپ کو اپنی طرف متوجہ کیا ہے۔
پچھلے مہینے، ایلفا الفا نے AMD کے MI300 سیریز کے ایکسلریٹرز استعمال کرنے کے لیے اس کے ساتھ شراکت داری کا اعلان کیا۔ یہ تعاون اے آئی ٹریننگ اور انفرنس کو تیز کرنے کے لیے AMD کے جدید ہارڈ ویئر کو بروئے کار لائے گا۔
اینڈروالس نے گرافکور کے ساتھ تعاون کو بھی اجاگر کیا، جسے سافٹ بینک نے حاصل کیا، اور Cerebras، جس کے CS-3 ویفر سکیل ایکسلریٹرز جرمن مسلح افواج کے لیے اے آئی ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں۔ یہ شراکت داریاں اپنے صارفین کی مخصوص ضروریات کو پورا کرنے کے لیے مختلف ہارڈ ویئر فراہم کرنے والوں کے ساتھ کام کرنے کے لیے ایلفا الفا کے عزم کو ظاہر کرتی ہیں۔
ان تعاون کے باوجود، اینڈروالس کا اصرار ہے کہ ایلفا الفا کا مقصد منظم سروس یا کلاؤڈ فراہم کنندہ بننا نہیں ہے۔ انہوں نے کہا، “ہم کبھی بھی کلاؤڈ فراہم کنندہ نہیں بنیں گے۔” “میں چاہتا ہوں کہ میرے صارفین آزاد ہوں اور بغیر کسی بندھن کے ہوں۔” صارفین کی آزادی اور لچک کے لیے یہ عزم ایلفا الفا کو بہت سی دوسری اے آئی کمپنیوں سے ممتاز کرتا ہے۔
آگے کا راستہ: بڑھتی ہوئی پیچیدگی
آگے دیکھتے ہوئے، اینڈروالس نے پیش گوئی کی ہے کہ اے آئی ایپلی کیشنز کی تعمیر زیادہ پیچیدہ ہو جائے گی کیونکہ صنعت چیٹ بوٹس سے ایجنٹک اے آئی سسٹمز کی طرف منتقل ہو رہی ہے جو زیادہ نفیس مسئلہ حل کرنے کے قابل ہیں۔
ایجنٹک اے آئی نے پچھلے سال میں نمایاں توجہ حاصل کی ہے، ماڈل بنانے والوں، سافٹ ویئر ڈویلپرز اور ہارڈ ویئر وینڈرز ایسے سسٹمز کا وعدہ کر رہے ہیں جو بیک وقت کئی مرحلوں پر مشتمل عمل کو مکمل کر سکتے ہیں۔ ابتدائی مثالوں میں OpenAI کا آپریٹر اور اینتھروپک کا کمپیوٹر استعمال API شامل ہیں۔ یہ ایجنٹک اے آئی سسٹمز اے آئی کی صلاحیتوں میں ایک اہم پیش رفت کی نمائندگی کرتے ہیں۔
انہوں نے کہا، “پچھلے سال، ہم نے بنیادی طور پر سیدھے سادے کاموں پر توجہ مرکوز کی جیسے دستاویز کا خلاصہ کرنا یا تحریری معاونت کرنا۔” “اب، یہ ان چیزوں کے ساتھ زیادہ دلچسپ ہوتا جا رہا ہے جو پہلی نظر میں genAI مسائل بھی نہیں لگتے، جہاں صارف کا تجربہ چیٹ بوٹ نہیں ہے۔” زیادہ پیچیدہ اور مربوط اے آئی ایپلی کیشنز کی طرف یہ تبدیلی صنعت کے لیے نئے چیلنجز اور مواقع پیش کرتی ہے۔
کاروباری اے آئی ایپلی کیشنز کی تعمیر میں اہم چیلنجز:
- ماڈل ٹریننگ اور ایپلیکیشن انضمام کے درمیان فرق کو ختم کرنا: LLMs کی صلاحیتوں کو عملی ایپلی کیشنز میں مؤثر طریقے سے ترجمہ کرنا ایک اہم رکاوٹ بنی ہوئی ہے۔
- فائن ٹیوننگ کی حدود پر قابو پانا: اے آئی ماڈلز کو نئی معلومات سکھانے یا انہیں مخصوص کاموں کے مطابق ڈھالنے کے لیے اکیلے فائن ٹیوننگ اکثر ناکافی ہوتی ہے۔
- ڈیٹا کے معیار اور رسائی کو یقینی بنانا: RAG اچھی طرح سے دستاویزی اور آسانی سے قابل رسائی ڈیٹا پر انحصار کرتا ہے، جس کی اکثر بہت سی تنظیموں میں کمی ہوتی ہے۔
- آؤٹ آف ڈسٹری بیوشن ڈیٹا کو سنبھالنا: اے آئی ماڈلز کو اس ڈیٹا کو سنبھالنے کے قابل ہونا چاہیے جو ان ڈیٹا سے مختلف ہے جس پر انہیں تربیت دی گئی تھی، جس کے لیے خصوصی تکنیک کی ضرورت ہوتی ہے۔
- ہارڈ ویئر کی رکاوٹوں کو دور کرنا: مختلف اداروں اور قوموں کی ہارڈ ویئر کی مختلف ضروریات ہوتی ہیں جن پر غور کرنا ضروری ہے۔
- ڈیٹا کی رازداری اور حفاظت کو برقرار رکھنا: خودمختار اے آئی کے لیے یہ یقینی بنانا ضروری ہے کہ ڈیٹا پر کارروائی کی جائے اور اسے کسی قوم کی سرحدوں کے اندر محفوظ طریقے سے ذخیرہ کیا جائے۔
- ایجنٹک اے آئی سسٹمز تیار کرنا: اے آئی ایپلی کیشنز بنانا جو پیچیدہ ملٹی اسٹیپ عمل کو بیک وقت انجام دے سکتی ہیں ایک مشکل لیکن امید افزا تحقیق کا شعبہ ہے۔
کاروباری اے آئی ایپلی کیشنز کی تعمیر میں اہم مواقع:
- اختراعی اے آئی حل تیار کرنا: کاروباری اے آئی ایپلی کیشنز کی تعمیر میں چیلنجز اختراعی حل تیار کرنے کے مواقع پیدا کرتے ہیں جو مخصوص ضروریات کو پورا کرتے ہیں۔
- اوپن سورس ٹیکنالوجیز سے فائدہ اٹھانا: اوپن سورس ٹیکنالوجیز لاگت کو کم کرنے اور اے آئی ایپلی کیشنز کی ترقی کو تیز کرنے میں مدد کر سکتی ہیں۔
- ہارڈ ویئر کے شراکت داروں کے ساتھ تعاون کرنا: ہارڈ ویئر کے شراکت داروں کے ساتھ تعاون کرنے سے یہ یقینی بنانے میں مدد مل سکتی ہے کہ اے آئی ایپلی کیشنز مخصوص ہارڈ ویئر پلیٹ فارمز کے لیے موزوں ہیں۔
- خودمختار اے آئی صلاحیتیں تعمیر کرنا: خودمختار اے آئی قوموں اور تنظیموں کو اپنے ڈیٹا اور اے آئی انفراسٹرکچر پر زیادہ کنٹرول فراہم کر سکتی ہے۔
- اے آئی کے ساتھ صنعتوں کو تبدیل کرنا: اے آئی میں خودکار کاموں کے ذریعے صنعتوں کو تبدیل کرنے، فیصلہ سازی کو بہتر بنانے اور نئی مصنوعات اور خدمات بنانے کی صلاحیت موجود ہے۔
کاروباری اے آئی ایپلی کیشنز کا مستقبل:
کاروباری اے آئی ایپلی کیشنز کا مستقبل ممکنہ طور پر ان خصوصیات سے منسوب ہوگا:
- بڑھتی ہوئی پیچیدگی: اے آئی ایپلی کیشنز زیادہ پیچیدہ اور مربوط ہو جائیں گی، جس کے لیے خصوصی مہارت اور ٹولز کی ضرورت ہوگی۔
- ڈیٹا کے معیار پر زیادہ توجہ: ڈیٹا کا معیار تیزی سے اہم ہو جائے گا کیونکہ اے آئی ایپلی کیشنز درست اور قابل اعتماد ڈیٹا پر انحصار کرتی ہیں۔
- سیکیورٹی اور رازداری پر زیادہ زور: سیکیورٹی اور رازداری سب سے اہم ہوگی کیونکہ اے آئی ایپلی کیشنز حساس ڈیٹا کو سنبھالتی ہیں۔
- ایجنٹک اے آئی کو زیادہ وسیع پیمانے پر اپنانا: ایجنٹک اے آئی سسٹمز زیادہ عام ہو جائیں گے کیونکہ تنظیمیں پیچیدہ کاموں کو خودکار کرنے کی کوشش کریں گی۔
- مسلسل جدت: اے آئی کا شعبہ تیزی سے ترقی کرتا رہے گا، جس سے نئی کامیابیاں اور مواقع پیدا ہوں گے۔
چیلنجوں سے نمٹ کر اور مواقع کو قبول کر کے، تنظیمیں اپنے کاروبار کو تبدیل کرنے اور ایک بہتر مستقبل بنانے کے لیے اے آئی کی طاقت کا استعمال کر سکتی ہیں۔