एआई को समझने की राह पर OpenAI: नए स्पार्स मॉडल अनुसंधान का अनावरण
लेखक: Veronika Radoslavskaya
आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) की रीढ़ माने जाने वाले विशाल भाषा मॉडल (LLM) — जो जटिल न्यूरल नेटवर्क हैं — का आंतरिक कार्यप्रणाली लंबे समय से एक 'ब्लैक बॉक्स' बनी हुई थी। यह रहस्य उनके रचनाकारों के लिए भी एक गंभीर चुनौती पेश करता था। हम इन मॉडलों द्वारा प्रदर्शित किए जाने वाले प्रभावशाली परिणाम तो देखते हैं, लेकिन वे किन प्रक्रियाओं के माध्यम से इन निष्कर्षों तक पहुँचते हैं, यह एक अनसुलझी पहेली थी। OpenAI द्वारा हाल ही में प्रकाशित एक शोध रिपोर्ट व्याख्यात्मकता (interpretability) के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण सफलता का संकेत देती है, जिसमें उन्होंने सफलतापूर्वक एक नए प्रकार का पारदर्शी प्रायोगिक मॉडल प्रस्तुत किया है।
इस अध्ययन का केंद्र बिंदु छोटे 'डिकोडर-ओनली' ट्रांसफॉर्मर थे — यह एक विशिष्ट वास्तुकला है जिसे विशेष रूप से पायथन कोड पर प्रशिक्षित किया गया था। यह ध्यान रखना आवश्यक है कि ये मॉडल व्यापक सार्वजनिक उपयोग के लिए अभिप्रेत नहीं हैं; बल्कि, वे वैज्ञानिक विश्लेषण के लिए बनाए गए विशेष उपकरण हैं। इस प्रयोग में मुख्य नवाचार को "वेट-स्पार्सिंग" (weight-sparsing) नामक एक पद्धति के रूप में प्रस्तुत किया गया। यह तकनीक मॉडल के आंतरिक कनेक्शनों के उपयोग को जबरन प्रतिबंधित करती है, जिसके परिणामस्वरूप 99.9% से अधिक कनेक्शनों को शून्य कर दिया जाता है।
इस अनिवार्य विरलन (sparsing) ने एक असाधारण प्रभाव उत्पन्न किया। जहाँ एक मानक, सघन मॉडल में किसी एक कार्य (जैसे कि किसी प्रोग्रामिंग त्रुटि की पहचान करना) के निष्पादन के लिए कनेक्शनों के एक व्यापक और जटिल नेटवर्क की आवश्यकता होती है, वहीं नए विरल मॉडलों में, वही कार्य एक अलग, अत्यंत छोटे और आसानी से समझे जाने वाले 'सर्किट' में सिमट जाता है। वैज्ञानिकों ने स्थापित किया कि ये सर्किट तुलनीय सघन मॉडलों की तुलना में लगभग 16 गुना छोटे थे। यह खोज शोधकर्ताओं को AI के व्यवहार के पीछे के सटीक तंत्र को निर्धारित करने की अनुमति देती है, जो 'मैकेनिस्टिक इंटरप्रिटेबिलिटी' — कृत्रिम बुद्धिमत्ता की विचार प्रक्रिया को समझने का विज्ञान — के लिए एक बहुत बड़ा कदम है।
AI की सुरक्षा और विश्वसनीयता के लिए इस खोज के दूरगामी निहितार्थ हैं। यदि दुर्भावनापूर्ण व्यवहार, उदाहरण के लिए, असुरक्षित प्रोग्राम कोड का निर्माण, एक विशिष्ट, अलग-थलग सर्किट तक ट्रैक किया जा सकता है, तो सैद्धांतिक रूप से इसे 'एब्लेट' (ablated) किया जा सकता है या शल्य चिकित्सा द्वारा हटाया जा सकता है। यह दृष्टिकोण मॉडल के निर्माण के बाद बाहरी प्रतिबंधों (गार्डरेल्स) को लागू करने की तुलना में सुरक्षा पर अधिक सटीक और मौलिक नियंत्रण प्रदान करने की क्षमता रखता है।
यह समझना महत्वपूर्ण है कि विरल मॉडल वर्तमान शक्तिशाली LLM का स्थान नहीं लेंगे। वे जानबूझकर सीमित क्षमता वाले हैं और, अपने छोटे आकार के सापेक्ष, प्रशिक्षण में अत्यधिक महंगे और अक्षम सिद्ध होते हैं। उनका वास्तविक मूल्य 'मॉडल जीवों' (model organisms) के रूप में कार्य करने में निहित है — ये सरल प्रणालियाँ हैं, जो जीव विज्ञान में उपयोग की जाने वाली प्रणालियों के समान हैं, जो वैज्ञानिकों को मौलिक सिद्धांतों को समझने में मदद करती हैं। यह शोध एक महत्वपूर्ण आधारशिला रखता है। आशा है कि भविष्य में, इन सरल, समझने योग्य सर्किटों से ऐसे 'पुल' बनाए जा सकेंगे जो विशाल, जटिल और सघन मॉडलों को समझने में सहायता करेंगे, जो पहले से ही हमारी दुनिया को रूपांतरित कर रहे हैं।
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