द्वारा अंकुश सभरवाल
बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) मानव-जैसा पाठ उत्पन्न करने की अपनी क्षमता के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के क्षेत्र में सुर्खियां बटोर रहे हैं। हालाँकि, इन शक्तिशाली मॉडलों को प्रशिक्षित करने में लगने वाली व्यापक और जटिल प्रक्रिया को बहुत कम लोग समझते हैं। यह लेख एलएलएम के प्रशिक्षण में शामिल प्रमुख चरणों और सर्वोत्तम प्रथाओं को उजागर करता है, उनके विकास के पीछे के विशाल कम्प्यूटेशनल प्रयास पर प्रकाश डालता है।
एलएलएम आर्किटेक्चर को समझना
किसी भी एलएलएम के मूल में एक गहरा तंत्रिका नेटवर्क होता है, जो डेटा में पैटर्न को पहचानते हुए मानव मस्तिष्क के समान कार्य करता है। ट्रांसफार्मर मॉडलों को इनपुट टेक्स्ट को समानांतर में संसाधित करने की अनुमति देता है, जो इसे आरएनएन (रिकरंट न्यूरल नेटवर्क) या एलएसटीएम (लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी नेटवर्क) जैसे पुराने आर्किटेक्चर की तुलना में अधिक कुशल बनाता है।
ट्रांसफार्मर दो तंत्रों पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं:
आत्म-ध्यान: मॉडल को विभिन्न चरणों में इनपुट अनुक्रम के विभिन्न भागों पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करता है।
स्थितीय एन्कोडिंग: शब्दों के क्रम के बारे में जानकारी जोड़ता है, जिससे संदर्भ को समझने में मदद मिलती है।
एलएलएम प्रशिक्षण के चरण
- डेटा संग्रहण
प्रशिक्षण भारी मात्रा में डेटा के साथ शुरू होता है। एलएलएम को आमतौर पर किताबों, वेबसाइटों, अकादमिक लेखों और सोशल मीडिया सहित विभिन्न स्रोतों से सैकड़ों गीगाबाइट से लेकर कई टेराबाइट टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है।
यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा का चुनाव महत्वपूर्ण है कि मॉडल भाषा का विविध और संतुलित प्रतिनिधित्व सीख सके। हालाँकि, डेटा प्रीप्रोसेसिंग भी उतनी ही महत्वपूर्ण है। इसमें त्रुटियों, डुप्लिकेट और अप्रासंगिक सामग्री को हटाना और टेक्स्ट को मॉडल द्वारा समझने योग्य प्रारूप में टोकनाइज़ करना शामिल है।
- टोकनीकरण
एलएलएम कच्चे पाठ के साथ काम नहीं करते हैं बल्कि इनपुट को छोटी इकाइयों में तोड़ देते हैं जिन्हें टोकन कहा जाता है। टोकनीकरण रणनीति के आधार पर ये टोकन शब्द, उपशब्द या वर्ण हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, शब्द “कंप्यूटर” को उपशब्द दृष्टिकोण में “कॉम” और “प्यूटर” में दर्शाया जा सकता है।
शब्दावली का आकार, या मॉडल द्वारा पहचाने जाने वाले टोकन की कुल संख्या, मॉडल के प्रदर्शन पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकती है।
- मॉडल प्रशिक्षण
टोकनाइजेशन के बाद, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग करके ट्रांसफार्मर में टोकन फीड करके प्रशिक्षण शुरू किया जाता है। मॉडल एक अनुक्रम में अगले टोकन की भविष्यवाणी करता है, सटीकता बढ़ाने और सुसंगत पाठ उत्पन्न करने के लिए वजन समायोजित करता है। एलएलएम के प्रशिक्षण में हफ्तों से लेकर महीनों तक का समय लग सकता है, जिसके लिए अक्सर जीपीयू या टीपीयू जैसे विशेष हार्डवेयर की आवश्यकता होती है।
मॉडल प्रशिक्षण की दक्षता में सुधार करने के लिए, परिमाणीकरण तकनीकें अक्सर लागू की जाती हैं। क्वांटाइजेशन इनपुट मानों के बड़े सेट को छोटे, अधिक प्रबंधनीय सेट में परिवर्तित करता है, सटीकता का त्याग किए बिना कम्प्यूटेशनल मांगों को कम करता है। लोकप्रिय तरीकों में शामिल हैं:
- जीपीटीक्यू: ट्रांसफार्मर मॉडल के लिए अक्सर उपयोग किया जाने वाला एक परिमाणीकरण उपकरण, तेज़ GPU प्रदर्शन के लिए अनुकूलित।
- जीजीएमएल: सीपीयू के लिए उपयुक्त एक परिमाणीकरण विधि, आकार में थोड़ी बड़ी लेकिन बेहतर सीपीयू दक्षता प्रदान करती है।
- फ़ाइन ट्यूनिंग
एक बार जब मॉडल पूर्व-प्रशिक्षित हो जाता है, तो इसे अनुवाद, सारांश या भावना विश्लेषण जैसे विशिष्ट कार्यों पर ठीक किया जा सकता है। फाइन-ट्यूनिंग में छोटे, कार्य-विशिष्ट डेटासेट पर अतिरिक्त प्रशिक्षण शामिल है। फाइन-ट्यूनिंग न केवल मॉडल के प्रदर्शन में सुधार करती है बल्कि इसे विशिष्ट उपयोग के मामलों की बारीकियों के अनुरूप भी बनाती है।
पैरामीटर-कुशल फाइन-ट्यूनिंग बनाम फाइन-ट्यूनिंग
पैरामीटर-कुशल फाइन-ट्यूनिंग (पीईएफटी) कम मॉडल पैरामीटर को अपडेट करता है, जो पूर्ण फाइन-ट्यूनिंग की तुलना में तेज़, अधिक लागत प्रभावी परिणाम प्रदान करता है, जो अधिक संसाधन-गहन है और ओवरफिटिंग का खतरा है।
विविध डेटा को संयोजित करने से सटीकता में सुधार होता है लेकिन संदूषण, गोपनीयता के मुद्दों और पूर्वाग्रहों का जोखिम होता है, जिससे एलएलएम विकास में नैतिक चिंताएं बढ़ जाती हैं।
- मूल्यांकन एवं परीक्षण
अंत में, एलएलएम का कठोरता से परीक्षण किया जाता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वे उच्च गुणवत्ता वाले, सटीक परिणाम देते हैं। इसमें शामिल है:
- पर्प्लेक्सिटी स्कोर, जो मापता है कि मॉडल अगले टोकन की कितनी अच्छी भविष्यवाणी करता है।
- सुसंगतता, प्रासंगिकता और प्रवाह का आकलन करने के लिए मानव मूल्यांकन।
एलएलएम प्रशिक्षण के लिए सर्वोत्तम अभ्यास
- डेटा विविधता: व्यापक डेटासेट सुनिश्चित करने से एक ऐसा मॉडल बनाने में मदद मिलती है जो भाषाओं, विषयों और शैलियों में अच्छी तरह से सामान्यीकरण करता है। अधिक विविध डेटा अधिक मजबूत मॉडल की ओर ले जाता है।
- कुशल गणना उपयोग: क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म और विशेष हार्डवेयर का लाभ उठाने से प्रशिक्षण का समय काफी कम हो सकता है।
- नैतिक विचार: डेटा क्यूरेशन को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि संवेदनशील जानकारी को बाहर रखा गया है और मॉडल हानिकारक पूर्वाग्रहों को कायम नहीं रखता है। उदाहरण के लिए, कई शोधकर्ता लिंग और नस्लीय रूढ़िवादिता को कम करने के लिए डिबियासिंग तकनीकों पर काम कर रहे हैं जो एलएलएम अनजाने में अपने प्रशिक्षण डेटा से सीख सकते हैं।
प्रशिक्षण एलएलएम संसाधन-गहन हैं, जिसमें उन्नत मशीन लर्निंग तकनीक, विशाल डेटा और शक्तिशाली कंप्यूटिंग संसाधन शामिल हैं। भविष्य वास्तविक दुनिया में उपयोग के लिए दक्षता, निष्पक्षता और अनुकूलनशीलता बढ़ाने में निहित है। जैसे-जैसे एआई विकसित हो रहा है, नवाचार को जिम्मेदारी से चलाने के लिए शोधकर्ताओं, डेवलपर्स और नीति निर्माताओं के लिए एलएलएम प्रशिक्षण तंत्र को समझना आवश्यक है।
(लेखक CoRover के संस्थापक और सीईओ हैं)
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