PHI-3-MINI: AI मॉडल

संदर्भ

मेटा द्वारा अपने लामा 3 (Llama 3) लार्ज लैंग्वेज मॉडल (Large Language Model-LLM) का अनावरण करने के कुछ दिनों बाद, माइक्रोसॉफ्ट ने अपने ‘लाइटवेट’ AI मॉडल ‘PHI-3-MINI’ के नवीनतम संस्करण का अनावरण किया।

PHI-3-MINI

• ऐसा माना जाता है कि यह उन तीन ‘छोटे मॉडलों’ में से पहला मॉडल है जिन्हें माइक्रोसॉफ्ट जारी करने की योजना बना रहा है।
  • अन्य दो मॉडल: PHI-3-Small (7B) एवं PHI-3-Medium शीघ्र ही उपलब्ध होंगे।
• इसने भाषा, तर्क परीक्षण, कोडिंग एवं गणित जैसे क्षेत्रों में विभिन्न बेंचमार्क में समान आकार तथा अगले आकार के मॉडल से बेहतर प्रदर्शन किया है।
• वेरिएंट: यह दो वेरिएंट में उपलब्ध है, एक 4K कॉन्टेक्स्ट विंडो (4K Context Window) के साथ, एवं दूसरा 128K टोकन के साथ।
  • ये मॉडल इंस्ट्रक्शन-ट्यून पर आधारित हैं. जिसका अर्थ है कि इसे उपयोगकर्ताओं द्वारा दिए गए विभिन्न प्रकार के निर्देशों का पालन करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है।
• संभावित उपयोग
• • बाजार अनुसंधान रिपोर्टों के भीतर लंबे दस्तावेजों का सारांश प्रदान करना।
  • साथ ही, विपणन एवं बिक्री विभाग इसका उपयोग उत्पाद विवरण या सोशल मीडिया पोस्ट लिखने के लिए कर सकते हैं।
  • यह उत्पादों एवं सेवाओं के बारे में बुनियादी प्रश्नों के जवाब देने के लिए ग्राहक चैटबॉट को भी सहारा दे सकता है।

भाषा मॉडल क्या हैं?

• भाषा मॉडल चैटजीपीटी (ChatGPT), क्लाउड (Claude), जेमिनी (Gemini) आदि जैसे AI अनुप्रयोगों का मुख्य केंद्र हैं। इन मॉडलों को सामान्य भाषा की समस्याओं जैसे टेक्स्ट वर्गीकरण, प्रश्नों का उत्तर देना, टेक्स्ट निर्माण, दस्तावेज सारांश आदि को हल करने के लिए मौजूदा डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है।
• लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM): LLM बड़े सामान्य-उद्देश्य वाले भाषा मॉडल हैं, जिन्हें पूर्व-प्रशिक्षित किया जा सकता है एवं फिर विशिष्ट उद्देश्यों के लिए ठीक किया जा सकता है।
  • LLM में ‘लार्ज’ के दो अर्थ हैं – प्रशिक्षण डेटा का विशाल आकार एवं पैरामीटर गणना
    • मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, जहाँ मशीनें बिना किसी निर्देश के स्वयं सीखने के लिए सुसज्जित हैं, पैरामीटर वे मेमोरी एवं ज्ञान हैं जो एक मशीन अपने मॉडल प्रशिक्षण के दौरान सीखती है।
    • वे किसी विशिष्ट समस्या को हल करने में मॉडल के कौशल को परिभाषित करते हैं।
• स्माल लैंग्वेज मॉडल (SLM): SLM, लार्ज लैंग्वेज मॉडल के अधिक सुव्यवस्थित संस्करण हैं।
  • ये LLM की तुलना में, छोटे AI मॉडल विकसित करने एवं संचालित करने के लिए भी लागत प्रभावी हैं।
  • ये  लैपटॉप एवं स्मार्टफोन जैसे छोटे उपकरणों पर बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
  • SLM ऑन-डिवाइस एवं ऑफलाइन ‘अनुमान परिदृश्यों सहित संसाधन-बाधित वातावरण’ के लिए बहुत अच्छे हैं।

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