कृत्रिम मेधा के डिस्टिलेशन टेक्नोलॉजी के लिए लड़ाई! : डॉ.एस.ए.मंजुनाथ
कृत्रिम मेधा (AI) की दुनिया में आगे बढ़ने की होड़ अब एक नई टेक्नोलॉजी पर आ गई है, जिसे मॉडल डिस्टिलेशन कहते हैं। अमेरिका और उसकी बड़ी एआई (AI) कंपनियों ने चीनी टेक कंपनियों पर उनकी इंटेलेक्चुअल प्रॉपर्टी चुराने का आरोप लगाया है। बड़े एआई (AI) मॉडल चलाने के लिए बड़े डेटा सेंटर और महंगे एआई (AI) चिप्स (NVIDIA GPU) की ज़रूरत होती है। लेकिन डिस्टिल्ड (छोटे) मॉडल आम डिवाइस, गाड़ियों या लोकल सर्वर पर आसानी से चलाए जा सकते हैं। एआई (AI) इंडस्ट्री में कॉम्पिटिशन सिर्फ़ मॉडल बनाने का नहीं है, बल्कि उन्हें सस्ता और आसानी से मिलने वाला बनाने का भी है। इसलिए, डिस्टिलेशन टेक्नोलॉजी में दबदबा बनाने का कॉम्पिटिशन बढ़ गया है। यहाँ डिटेल में बताया गया है कि क्या विवाद है, यह टकराव क्यों है।
मॉडल डिस्टिलेशन टेक्नोलॉजी इस समय आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के फील्ड में ग्लोबल टकराव की वजह है। मॉडल डिस्टिलेशन सिर्फ़ एक टेक्नोलॉजिकल डेवलपमेंट नहीं है, बल्कि इसने इंटेलेक्चुअल प्रॉपर्टी और ग्लोबल दबदबे को लेकर भी विवाद खड़ा कर दिया है। मॉडल डिस्टिलेशन एआई (AI) टेक्नोलॉजी को आम लोगों के लिए सस्ता बना रहा है। हालांकि, इससे अरबों डॉलर इन्वेस्ट करने वाली अमेरिकी कंपनियों और कम कीमत पर वही काबिलियत साबित करने वाली चीनी कंपनियों के बीच एक ज़बरदस्त आर्थिक और टेक्नोलॉजिकल लड़ाई भी छिड़ गई है।
AI मॉडल डिस्टिलेशन टेक्नोलॉजी एक एआई (AI) मॉडल्स को छोटा और ज़्यादा एफिशिएंट बनाने का एक प्रोसेस है। मॉडल डिस्टिलेशन एक बड़े, ज़्यादा काबिल एआई (AI) मॉडल से नॉलेज लेकर उसे एक छोटे, तेज़ मॉडल में ट्रांसफर करने का प्रोसेस है। इसमें, एक बड़े, महंगे और पावरफुल मॉडल को टीचर माना जाता है और दूसरे छोटे मॉडल को स्टूडेंट। टीचर मॉडल द्वारा दिए गए मुश्किल सवालों और कोडिंग स्टेप्स के जवाबों का इस्तेमाल स्टूडेंट मॉडल को ट्रेन करने के लिए किया जाता है। इससे छोटा मॉडल कम कीमत पर बड़े मॉडल जैसी ही काबिलियत सीख सकता है। अगर आप एक बड़े एआई (AI) मॉडल को एक अनुभवी प्रोफेसर की तरह समझें, तो उसने अरबों डेटा की स्टडी की है। डिस्टिलेशन के ज़रिए, वह प्रोफेसर अपनी पूरी नॉलेज की समरी एक स्मार्ट स्टूडेंट को दिखाता है। यह छोटा मॉडल बहुत कम कंप्यूटिंग पावर के साथ ओरिजिनल बड़े मॉडल द्वारा दिए गए 90-95 परसेंट एक्यूरेट जवाब देता है। मशीन-लर्निंग एक्सपर्ट्स के अनुसार, अगर आप किसी स्टूडेंट को सिर्फ़ मुश्किल मैथ के सवालों के जवाब देंगे, तो वह कम सीखेगा, लेकिन अगर आप जवाब के हर स्टेप को डिटेल में समझाएंगे, तो वह तेज़ी से सीखेगा। डिस्टिलेशन टेक्नोलॉजी ठीक यही करती है।
एंथ्रोपिक और ओपन एआई (AI) जैसी अमेरिकी कंपनियों ने डीपसीक, मूनशॉट और मिनीमैक्स जैसी चीनी कंपनियों पर उनके कमर्शियल मॉडल्स (जैसे क्लाउड और चैटजीपीटी) के जवाबों और डेटा का गैर-कानूनी तरीके से इस्तेमाल करने का आरोप लगाया है। बिना ज़्यादा चिप्स और अरबों डॉलर खर्च किए, चीनी कंपनियां अमेरिकी मॉडल्स की काबिलियत को कॉपी कर रही हैं और अपने सस्ते मॉडल्स बना रही हैं। लीडिंग अमेरिकी मॉडल्स के एआई (AI) (एनालिसिस ऑफ़ नॉलेज) का इस्तेमाल करके, चीनी स्टार्टअप्स और दूसरी कंपनियां लाखों सवाल पूछ रही हैं और जवाबों (एनालिसिस ऑफ़ नॉलेज) का इस्तेमाल करके अपने छोटे, बहुत सस्ते डिस्टिल मॉडल्स को ट्रेन कर रही हैं। अमेरिका की मुख्य शिकायत यह है कि ‘चीनी कंपनियाँ उस ज्ञान को निकाल रही हैं जिसे खोजने में हमने अरबों डॉलर खर्च किए हैं, और वह भी मुफ़्त/कम कीमत पर, और हमारी इंटेलेक्चुअल प्रॉपर्टी चुरा रही हैं।’