स्माल लैंग्वेज मॉडल

संदर्भ 

विश्लेषकों ने अनुमान लगाया है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) मापनीयता एवं प्रभावशीलता के मामले में अपनी सीमा के करीब पहुँच रहे हैं।

संबंधित तथ्य

• वर्ष 2024 में इस आंशिक सफलता ने शोधकर्ताओं को छोटे मॉडलों की खोज शुरू करने के लिए प्रोत्साहित किया क्योंकि बड़े मॉडलों से लाभ की संभावना कम थी।

स्माल लैंग्वेज मॉडल (Small Language Models-SLM) क्या हैं?

• यह एक प्रकार का कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल है, जिसे ‘नेचुरल लैंग्वेज कंटेंट’ को संसाधित करने, समझने और उत्पन्न करने के लिए डिजाइन किया गया है।
• SLM सस्ते एवं सुलभ हैं, जिससे छोटे संगठनों को LLM की भारी माँगों के बिना नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) से लाभ उठाने की अनुमति मिलती है।

• स्माल लैंग्वेज मॉडल में ‘स्माल’ शब्द दर्शाता है कि इस मॉडल में बड़े मॉडल (सैकड़ों अरबों) की तुलना में कम पैरामीटर (लाखों से कुछ अरब) हैं। 
• स्माल मॉडल के उदाहरण
  • मिस्ट्रल AI (Mistral AI): विशेष अनुप्रयोगों के लिए छोटे, कुशल मॉडल पर ध्यान केंद्रित करता है।
  • माइक्रोसॉफ्ट द्वारा फाई (Phi by Microsoft): छोटे मॉडलों का एक समूह, जिसमें 3.8 बिलियन पैरामीटर के साथ फाई-3-मिनी (Phi-3-mini) शामिल है।
  • एप्पल इंटेलिजेंस (Apple Intelligence): आईफोन एवं आईपैड में उपयोग किया जाता है, बड़े मॉडल की आवश्यकता के बिना सामान्य कार्यों के लिए अच्छा प्रदर्शन प्रदान करता है।

स्माल लैंग्वेज मॉडल (Small Language Models- SLM) की मुख्य विशेषताएँ

• दक्षता: वे कम कंप्यूटेशनल पॉवर और मेमोरी का उपयोग करते हैं, जिससे वे सीमित संसाधनों वाले वातावरण, जैसे मोबाइल डिवाइस और एज कंप्यूटिंग के लिए उपयुक्त हो जाते हैं।
• अनुकूलन विकल्प: SLM को विशिष्ट कार्यों के लिए आसानी से अनुकूलित या ठीक किया जा सकता है, जिससे विशेष क्षेत्रों में सटीकता में सुधार होता है।
• तीव्र प्रोसेसिंग: अपने छोटे आकार के कारण, SLM तीव्र प्रतिक्रिया समय प्रदान करते हैं, जो चैटबॉट या वॉयस असिस्टेंट जैसे रीयल-टाइम अनुप्रयोगों के लिए महत्त्वपूर्ण है।

SLM और LLM के बीच अंतर

विशेषताएँ	लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM)	स्माल लैंग्वेज मॉडल (SLM)
आकार और जटिलता	विशाल आकार, अरबों या खरबों पैरामीटर	उल्लेखनीय रूप से छोटा, आमतौर पर 10 बिलियन से भी कम पैरामीटर
प्रशिक्षण डेटा	अनेक डोमेन में फैले विशाल, विविध डेटासेट पर प्रशिक्षित	छोटे, डोमेन-विशिष्ट डेटासेट पर प्रशिक्षित
संसाधन उपभोग	प्रशिक्षण और अनुमान के लिए उच्च कंप्यूटेशनल संसाधन	कम संसाधन आवश्यकताएँ, प्रशिक्षण और अनुमान के लिए अधिक कुशल
सामान्यकरण	कार्यों की एक विस्तृत शृंखला में अच्छा प्रदर्शन कर सकते हैं।	विशिष्ट कार्यों के लिए विशेषज्ञता, सीमित सामान्यीकरण क्षमताएँ।
अनुकूलन	विशिष्ट कार्यों के लिए अधिक व्यापक प्रक्रिया की आवश्यकता होती है।	छोटे आकार और संकीर्ण फोकस के कारण अनुकूलित करना आसान है।
प्रदर्शन	आम तौर पर भाषा निर्माण में उच्च सटीकता और प्रवाह प्रदर्शित करते हैं।	जटिल भाषा संबंधी कार्यों के प्रबंधन संबंधी कुछ सीमाएँ हो सकती हैं।
अनुप्रयोग	सामग्री निर्माण, अनुवाद और प्रश्न उत्तर देने सहित अनुप्रयोगों की एक विस्तृत शृंखला के लिए उपयुक्त	स्वास्थ्य सेवा, वित्त या कानूनी सेवाओं जैसे विशिष्ट डोमेन के लिए आदर्श

भारत के लिए ‘स्माल AI मॉडल’ की प्रासंगिकता

• लागत प्रभावी: ‘स्माल AI मॉडल’ को प्रशिक्षित करना और तैनात करना सस्ता है, जिससे वे सीमित संसाधनों वाले भारतीय व्यवसायों, स्टार्टअप्स और संगठनों के लिए सुलभ हो जाते हैं।
• कुशल ऊर्जा: चूँकि भारत ऊर्जा संबंधी बाधाओं का सामना कर रहा है, इसलिए ‘स्माल AI मॉडल’, जिनके लिए कम विद्युत की आवश्यकता होती है, सतत् प्रौद्योगिकी समाधानों के लिए देश की आवश्यकता के अनुरूप हैं।
• स्थानीय आवश्यकताओं के लिए अनुकूलनशीलता: स्वास्थ्य सेवा, कृषि, शिक्षा और सरकारी सेवाओं जैसे क्षेत्रों में विशिष्ट चुनौतियों का समाधान करने के लिए छोटे मॉडलों को बेहतर बनाया जा सकता है, जिससे भारत में उनकी प्रासंगिकता और प्रभाव में सुधार होगा।
• MSME में नवाचार को बढ़ावा देना: छोटे मॉडल सूक्ष्म, लघु और मध्यम उद्यमों (MSME) के विकास का समर्थन करते हैं, जिससे उन्हें बिना किसी महत्त्वपूर्ण वित्तीय निवेश के अपने संचालन में AI को एकीकृत करने में सक्षम बनाया जा सकता है।
• सांस्कृतिक और भाषायी विविधता: ‘स्माल AI मॉडल’ को क्षेत्रीय भाषाओं एवं सांस्कृतिक संदर्भों पर ध्यान केंद्रित करने, समावेशिता को बढ़ावा देने और भारत में विविध समुदायों में पहुँच में सुधार करने के लिए डिजाइन किया जा सकता है।

सीमाएँ

• सटीकता: छोटे मॉडल सीमित डेटा मॉडल पर प्रशिक्षित किए जाते हैं, जो LLM की तुलना में मॉडल के आउटपुट में कम सटीकता उत्पन्न कर सकते हैं।
• सीमित दक्षता: SLM गहन समझ के साथ जटिल कार्यों को सँभाल नहीं सकता है।
• अपडेट: SLM को लगातार अपडेट और नए डेटा उपलब्ध होने पर पुनः प्रशिक्षण की आवश्यकता हो सकती है, जो अधिक समय लगने वाली प्रक्रिया हो सकती है।
• गोपनीयता की चिंता: सटीकता के मुद्दों के अलावा, यह मॉडल डेटा उल्लंघन और सुरक्षा जोखिमों के लिए अधिक जोखिम उत्पन्न करता है।

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