ओपनएआई के मुख्य कार्यकारी अधिकारी सैम ऑल्टमैन ने GPT-2 के पश्चात् प्रथम ‘ओपन-वेट’ कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल के शुभारंभ की घोषणा की है।
ओपन-वेट मॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) की उस श्रेणी को संदर्भित करता है, जिसमें मॉडल के पैरामीटर अथवा ‘वेट’ (weight) सार्वजिनिक रूप से सुलभ होते हैं।
अर्थात्, किसी भी व्यक्ति को मॉडल को डाउनलोड करने, विश्लेषण करने एवं प्रयोग में लाने के लिए किसी प्रकार की लाइसेंसिंग बाध्यता अथवा स्वामित्व प्रतिबंध का सामना नहीं करना पड़ता।
यह व्यवस्था क्लोज्ड-वेट मॉडल से भिन्न होती है, जहाँ केवल एक सीमित तकनीकी समूह अथवा संस्था विशेष को ही मॉडल की आंतरिक संरचना तथा प्रशिक्षण डाटा तक पहुंच की अनुमति होती है।
वर्तमान परिप्रेक्ष्य में, डीपसीक और मेटा जैसी तकनीकी कंपनियाँ अपने ओपन-वेट ए.आई. मॉडल के संस्करण बाज़ार में प्रस्तुत कर चुकी हैं।
ओपन-वेट मॉडल के प्रमुख लाभ
सुलभता: यह छोटे स्टार्टअप्स एवं स्वतंत्र शोधकर्ताओं को अत्याधुनिक ए.आई. तकनीक तक पहुँचने का सुविधाजनक माध्यम प्रदान करता है, जिसमें उन्हें महंगे क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर पर निर्भर नहीं रहना पड़ता।
पारदर्शिता: शोधकर्ता एवं नियामक संस्थाएँ मॉडल के कार्य तंत्र का विश्लेषण कर सकते हैं, जिससे मॉडल के व्यवहार में उत्तरदायित्व की भावना बढ़ती है।
अनुकूलन: विभिन्न संगठन बिना किसी विक्रेता निर्भरता (vendor lock-in) के अपने विशिष्ट क्षेत्र—जैसे स्वास्थ्य, वित्तीय सेवाएँ या शैक्षिक परिदृश्य—के अनुरूप मॉडल को परिष्कृत और अनुकूलित कर सकते हैं।
संतुलित उपयोग: ओपनएआई, दुरुपयोग की आशंका को नियंत्रित करने हेतु सुरक्षा मानदंड अपनाते हुए, व्यापक स्तर पर प्रयोग की संभावनाओं को भी सक्षम बना सकता है।
ओपन-वेट मॉडल बनाम ओपन सोर्स मॉडल
- पारदर्शिता: ओपन-सोर्स मॉडल में डिज़ाइन के साथ-साथ प्रशिक्षण डेटा की जानकारी भी साझा की जाती है, जबकि ओपन-वेट मॉडल केवल प्रशिक्षित वेट को सार्वजनिक करता है।
- संशोधन: ओपन-सोर्स मॉडल को उपयोगकर्ता परिवर्तित एवं पुनः प्रशिक्षित कर सकता है, जबकि ओपन-वेट मॉडल में यह संभव नहीं होता जब तक कि मूल मॉडल स्वयं ओपन-सोर्स न हो।
- समुदाय सहभागिता: ओपन-सोर्स मॉडल में विकास सामुदायिक सहयोग पर आधारित होता है, जबकि ओपन-वेट मॉडल में यह सक्रिय सहभागिता प्रायः अनुपस्थित होती है।
- प्रयोग में सरलता: ओपन-वेट मॉडल उन डेवलपर्स के लिए सुगम हो सकता है जो मॉडल की संरचना का गहन अध्ययन किए बिना उसका त्वरित उपयोग करना चाहते हैं।
इसे भी जानिए!
वेट (Weight) का तात्पर्य: मशीन लर्निंग के क्षेत्र में वेट उन संख्यात्मक मानों को निरूपित करता है, जिन्हें ए.आई. मॉडल प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान सीखता है।
ये वेट यह निर्धारित करते हैं कि मॉडल इनपुट डेटा को पूर्वानुमानों में कैसे रूपांतरित करता है।
लार्ज लैंग्वेज मॉडल में वेट, प्रशिक्षण डेटा से अर्जित ज्ञान को संग्रहित करते हैं।
वे मॉडल जिनमें अधिक वेट की जटिलता होती है, वे उन्नत भाषाई संरचनाओं को अधिक प्रभावी ढंग से अभिप्रेत कर पाते हैं।