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SHRINKING AI: India Inc लागत प्रभावी व्यक्तिगत उपकरणों के रूप में छोटे पैमाने पर AI मॉडल बनाने के लिए दौड़ता है
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जबकि ये और अन्य भारतीय कंपनियां एआई पर सभी में जाती हैं, कई लोग छोटे भाषा मॉडल (एसएलएम) को विकसित और अनुकूलित कर रहे हैं क्योंकि ऑफ-द-शेल्फ एआई उपकरण या तो उनकी आवश्यकताओं से कम हो जाते हैं या अपने कार्यों के लिए बहुत व्यापक हैं, विशेषज्ञों ने बताया। टकसाल।
AACASH एजुकेशनल सर्विसेज लिमिटेड, फिजिक्स वालाह, हेल्थिफ़र्ड और ज़ोहो ऐसे टूल पर बड़े सट्टेबाजी में शामिल हैं, जिन्हें आंतरिक मूलभूत एआई मॉडल के रूप में भी जाना जाता है। AACASH, जो पेशेवर प्रवेश परीक्षाओं के लिए छात्रों को कोच करता है, AI मॉडल विकसित कर रहा है, जो 18-24 महीनों में फ्रुक्टिफाई करने की उम्मीद है, एमडी और सीईओ दीपक मेहरोत्रा ने बताया टकसाल।
इसका ध्यान मूल्यांकन एनालिटिक्स पर है, जो परीक्षण के परिणामों, शिक्षार्थी प्रदर्शन और कौशल मूल्यांकन का विश्लेषण करने के लिए संदर्भित करता है। यह कस्टम लर्निंग पैकेज और कैरियर मार्ग बनाने के लिए एआई का उपयोग करने की भी योजना बना रहा है।
“हमने इस दिशा में बच्चे के कदम उठाए हैं, लेकिन हम पहले से ही प्रभाव देख रहे हैं,” मेहरोत्रा ने कहा।
कंपनी ने भारत के इंजीनियरिंग और आर्किटेक्चर पाठ्यक्रमों के लिए संयुक्त प्रवेश परीक्षाओं के लिए अपने तैयारी कार्यक्रम के नवीनतम संस्करण, इन्विक्टस के माध्यम से अपने एआई प्रसाद के प्रारंभिक संस्करणों को रोल करना शुरू कर दिया है।
अगला चरण: मालिकाना डेटा का उपयोग करना और एसएलएम विकसित करने के लिए बड़ी तकनीकी कंपनियों सहित बाहरी विशेषज्ञों के साथ साझेदारी करना। मेहरोत्रा ने साझेदारी के बारे में अधिक जानकारी का खुलासा नहीं किया।
किफायती विकल्प
CHATGPT जैसे बड़े भाषा मॉडल (LLM) के विपरीत, जो सैकड़ों अरबों या यहां तक कि खरबों के मापदंडों का उपयोग करते हैं, SLM को कुछ मिलियन से कुछ बिलियन तक, काफी कम मापदंडों पर प्रशिक्षित किया जाता है।
टेक कंसल्टिंग फर्म गार्टनर के निदेशक विश्लेषक अनुष्री वर्मा ने कहा, “एसएलएम जीनई (जनरेटिव एआई) के विकास और तैनाती के लिए एक लागत प्रभावी विकल्प प्रदान करते हैं क्योंकि कई संगठनों को व्यापक क्षमताओं की आवश्यकता नहीं है।”
उन्होंने कहा कि एसएलएम को नियंत्रित करना आसान है और विशिष्ट उपयोग-मामलों के लिए फाइन-ट्यून है।
बड़े मालिकाना डेटा पूल वाली कंपनियां लक्षित प्रसाद देने के लिए एसएलएम के निर्माण की ओर झुक रही हैं, विशेष रूप से जहां मौजूदा एलएलएम उनकी जरूरतों से कम हो जाते हैं।
कुछ उन्हें मौजूदा मॉडलों पर बना रहे हैं, जिन्हें एलएलएम डिस्टिलेशन के रूप में भी जाना जाता है। आसवन के माध्यम से, महत्वपूर्ण कार्यों और ज्ञान को एक बड़े मॉडल से प्राप्त किया जा सकता है और एक छोटे से तैनात किया जा सकता है। संगठन इन छोटे मॉडलों को अपने स्वयं के डेटा के साथ विशिष्ट उपयोग-मामलों के लिए दर्जी करने के लिए ट्विक कर सकते हैं।
दूसरों को इसे खरोंच से जाने की संभावना है।
क्लाउड सॉफ्टवेयर स्टार्टअप ज़ोहो कॉर्प ने वर्ष के अंत तक दो एआई-आधारित आंतरिक मूलभूत मॉडल को सार्वजनिक करने की योजना बनाई, टकसाल पिछले हफ्ते, समूह के मुख्य कार्यकारी अधिकारी शैलेश डेवी का हवाला देते हुए रिपोर्ट किया। ज़ोहो ने पुष्टि की टकसाल कि छोटे और मध्यम मॉडल खरोंच से बनाए जाएंगे।
एडटेक प्रासंगिकता
चार में से दो कंपनियों ने आंतरिक मूलभूत मॉडल बनाने की अपनी योजनाओं की पुष्टि की टकसाल – भौतिकी वालाह और आकाश – एडटेक स्पेस से हैं, जो इस सेगमेंट में इन उपकरणों की बढ़ती प्रासंगिकता को दर्शाता है।
टकसाल पहले रिपोर्ट किया गया था कि भौतिकी वालाह ने 20126 के अंत तक अपने एसएलएम को रोल करने की योजना बनाई है। फर्म भौतिकी, रसायन विज्ञान, गणित और जीव विज्ञान पर केंद्रित मॉडल का निर्माण कर रही है – ऐसे क्षेत्र जहां वर्तमान एलएलएम में सीमित प्रभावशीलता है।
हालांकि, एसएलएम की आवश्यकता एडटेक के भीतर सेगमेंट में भिन्न हो सकती है। अपग्रेड में मुख्य उत्पाद और प्रौद्योगिकी अधिकारी अंकुर धवन ने कहा कि एसएलएमएस के -12 शिक्षा जैसे संरचित और स्थिर पाठ्यक्रम में सबसे प्रभावी हैं, “जहां वैचारिक सीखना महत्वपूर्ण है।”
उन्होंने कहा, “उच्च शिक्षा, अंतःविषय सीखने और व्यापक सामग्री में, आवश्यकताएं एलएलएम को अधिक उपयुक्त बनाती हैं,” उन्होंने कहा।
सबसे कुशल
धवन ने कहा कि आला मॉडल को विकसित करने और बनाए रखने के लिए भी पर्याप्त रूप से चल रहे निवेश की आवश्यकता होगी, संभावित रूप से नवाचार को धीमा करना।
“एआई में तेजी से पुस्तक की प्रगति को देखते हुए, हम मानते हैं कि सर्वोत्तम उपलब्ध मॉडल का लाभ उठाना हमारे शिक्षार्थियों की सेवा करने और उद्योग परिवर्तनों से आगे रहने का सबसे कुशल तरीका है,” उन्होंने कहा।
पैमाने में एलएलएम की तुलना में तुलनात्मक रूप से छोटे, आंतरिक मूलभूत मॉडल भी खरोंच से किए जाने पर एक उच्च लागत और लंबी समयसीमाएं पैदा करते हैं।
आकाश ने कम से कम प्रतिबद्ध किया था ₹पिछले साल एआई और डिजिटल टेक की ओर 100 करोड़। मेहरोत्रा का अनुमान है कि यह निवेश अगले दो से तीन वर्षों में बढ़ेगा, यहां तक कि यह मॉडल बनाने का प्रयास कर रहा है।
इस सप्ताह के शुरू में एक साक्षात्कार में, भौतिकी वालाह के संस्थापक और मुख्य कार्यकारी अधिकारी अलख पांडे ने कहा कि कंपनी बिना किसी ओवरनाइजिंग के महत्वपूर्ण एआई निवेश कर रही है, यह देखते हुए कि अवसर पर कब्जा करने में समय महत्वपूर्ण होगा।
भौतिकी वालाह ने अतिरिक्त विवरण साझा नहीं किया क्योंकि यह अपनी प्रारंभिक सार्वजनिक पेशकश के लिए रन-अप अवधि में है।
ज़ोहो और हेल्थिफाई ने तुरंत यह नहीं कहा कि वे वैकल्पिक एआई टूल विकसित करने में कितना निवेश कर रहे हैं।
खरोंच से एआई मॉडल के निर्माण की बढ़ती लागत से निपटने के लिए, कंपनियां आसवन का विकल्प चुन रही हैं।
स्वास्थ्य और कल्याण स्टार्टअप, हेल्थिफाई ने SLM विकसित किए हैं जो Openai और एन्थ्रोपिक से LLMS के शीर्ष पर चलते हैं।
“हम इसे अपने स्वयं के मूल डेटा- लाइफस्टाइल, आहार पैटर्न, स्थान, वरीयताओं और चिकित्सा स्थितियों के साथ ले जा रहे हैं। यह एक अधिक व्यक्तिगत और बुद्धिमान उपकरण बनाता है, “कंपनी के सीईओ तुषार वशिश्त ने कहा।
कंपनी मुख्य रूप से अपने एआई सहायक आरआईए और इसके कोचिंग सह-सहायक को प्रशिक्षित करने के लिए एसएलएम में मूल्य देखती है, जो वास्तविक समय की संवादी सलाह प्रदान करती है जो मानव और सहानुभूति महसूस करती है। एक द्वितीयक फ़ंक्शन के रूप में, कंपनी का एसएलएम ग्राहकों को ग्राहकों को व्यक्तिगत स्वास्थ्य अंतर्दृष्टि के साथ -साथ ग्राहकों को ग्राहकों को बनाए रखने और सगाई को चलाने के प्रयास में प्रासंगिक कुहनी प्रदान करता है।
कंपनी को खरोंच से बनाने की आवश्यकता नहीं देखी गई।
हेल्थिफ़ के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी, अभिजीत खासनीस ने कहा, “स्क्रैच से एसएलएम का निर्माण संसाधन-गहन और समय लेने वाला है। मौजूदा मॉडल का उपयोग करने से हमें भारी अपफ्रंट लागत या लंबे समय तक बढ़त के बिना उन्नत एआई क्षमताओं को जल्दी से एकीकृत करने में मदद मिलती है।”
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