लघु भाषा मॉडल क्या हैं?

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संदर्भ:

लघु भाषा मॉडल: हाल ही में, OpenAI के पूर्व मुख्य वैज्ञानिक ने सुझाव दिया है कि बड़े भाषा मॉडल (LLMs) की प्रगति धीमी हो सकती है, क्योंकि उनके विस्तार (scaling) की संभावनाएं सीमित होती जा रही हैं।

छोटे भाषा मॉडल (Small Language Models – SLMs):

छोटे भाषा मॉडल (SLMs) छोटे और विशेष कार्यों के लिए डिज़ाइन किए गए AI सिस्टम हैं, जो बड़े भाषा मॉडल (LLMs) की तुलना में कम संसाधनों और पैरामीटर्स की आवश्यकता रखते हैं।

लघु भाषा मॉडल कैसे काम करते हैं:

• छोटे डाटासेट्स पर प्रशिक्षित, जो विशिष्ट कार्यों पर ध्यान केंद्रित करते हैं।
• भाषा अनुवाद, सारांश बनाने या डोमेन–विशिष्ट समस्याओं के समाधान जैसे कार्यों के लिए प्रभावी।
• स्मार्टफोन और IoT सिस्टम जैसे डिवाइस पर कुशलतापूर्वक तैनात किए जा सकते हैं।

लघु भाषा मॉडल की विशेषताएं:

1. कॉम्पैक्ट आकार: LLMs की तुलना में कम पैरामीटर्स।
2. लागत प्रभावी: कम कंप्यूटेशनल पावर और प्रशिक्षण डाटा की आवश्यकता।
3. डिवाइस पर तैनाती: बिना क्लाउड निर्भरता के स्थानीय रूप से कार्य करने के लिए उपयुक्त।
4. तेजी से प्रशिक्षण: विशेष उपयोग मामलों के लिए जल्दी से प्रशिक्षण और फाइन-ट्यूनिंग।
5. ऊर्जा दक्ष: कम संसाधन उपयोग, जिससे यह कम इंफ्रास्ट्रक्चर वाले क्षेत्रों के लिए आदर्श बनता है।

लघु भाषा मॉडल के महत्व:

1. सुलभता: सीमित संसाधनों वाले क्षेत्रों, जैसे ग्रामीण भारत, में AI समाधान लाना।
2. एज एप्लीकेशंस: भाषा अनुवाद और स्पीच रिकॉग्निशन जैसे रीयल-टाइम कार्यों को सीधे डिवाइस पर सक्षम करना।
3. उद्योग–विशिष्ट समाधान: स्वास्थ्य, कृषि और शिक्षा जैसे क्षेत्रों के लिए अनुकूल समाधान।
4. संस्कृति संरक्षण: स्थानीय भाषाओं और बोलियों को सशक्त बनाकर AI को समावेशी बनाना और सांस्कृतिक धरोहर को बढ़ावा देना।

लघु भाषा मॉडल (SLM) के उभार के कारण:

1. LLMs में घटती उपयोगिता:
   • Large Language Models (LLMs) के विस्तार के साथ प्रदर्शन में सुधार कम होता जा रहा है, जबकि संसाधनों की आवश्यकता काफी बढ़ जाती है।
   • इससे लागत और लाभ का अनुपात कम प्रभावी हो जाता है।
2. विशेष जरूरतें:
   • SLMs को विशेष कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे वे अधिक कुशल और किफायती बनते हैं।
   • ये सीमित संसाधनों और स्केलेबिलिटी की समस्याओं का समाधान प्रदान करते हैं, खासतौर पर डोमेन-केंद्रित उपयोग के लिए।

SLMs की सीमाएँ:

1. सीमित संज्ञानात्मक क्षमता: कम पैरामीटर होने के कारण SLMs जटिल कार्यों जैसे कोडिंग या तर्क आधारित समस्या-समाधान में उतने सक्षम नहीं होते, जहां LLMs उत्कृष्ट प्रदर्शन करते हैं।
2. विशिष्ट अनुप्रयोग:
   • SLMs केवल संकीर्ण कार्यों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
   • इनमें LLMs जैसी सामान्य बुद्धिमत्ता और बहुमुखी क्षमता का अभाव होता है।
3. प्रदर्शन सीमा:
   • SLMs ज्ञान की गहराई और व्यापकता में LLMs से मेल नहीं खा पाते।
   • विशेष रूप से बहु-स्तरीय और बहु-विषयक समस्याओं में सीमित प्रदर्शन।

भारत में SLMs की प्रासंगिकता:

1. संसाधन बाधाओं का समाधान:SLMs लागत प्रभावी हैं और स्वास्थ्य सेवा, कृषि, और शिक्षा जैसे क्षेत्रों में उपयोग के लिए आदर्श हैं, जहां संसाधन सीमित हैं।
2. भाषाई विविधता का संरक्षण: SLMs क्षेत्रीय भाषाओं और सांस्कृतिक विविधता को संरक्षित करने में सहायक हो सकते हैं।

इन्हें स्थानीय भाषाई मॉडल तैयार करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।