OpenAI और Anthropic AI सिस्टम कैसे डिज़ाइन करते हैं
कई लोग API दस्तावेज़ों या ब्लॉग पोस्ट को देखकर AI कंपनियों को रिवर्स-इंजीनियर करने की कोशिश करते हैं। वे मॉडल्स और एंडपॉइंट्स पर ध्यान केंद्रित करते हैं। इससे गलत निष्कर्ष निकलते हैं।
मॉडल इस पहेली का केवल एक हिस्सा है।
OpenAI और Anthropic जैसी कंपनियाँ केवल मॉडल्स नहीं बनातीं। वे विशाल इकोसिस्टम बनाती हैं। वे बड़े पैमाने पर डिस्ट्रिब्यूटेड सिस्टम्स (distributed systems) बनाती हैं।
यदि आपको लगता है कि उनके पास केवल बेहतर मॉडल्स हैं, तो आप असली रहस्य को नहीं समझ पा रहे हैं। उनकी सफलता इस बात से आती है कि वे इंटीग्रेटेड लूप्स (integrated loops) के माध्यम से उन मॉडल्स को कैसे ट्रेन, डिप्लॉय और बेहतर बनाते हैं।
इस स्तर पर एक प्रोडक्शन AI सिस्टम के लिए कई लेयर्स की आवश्यकता होती है:
• Data Pipelines: ट्रेनिंग डेटा को इकट्ठा करने और साफ करने के लिए। • Training Infrastructure: भारी कंप्यूट लागत और पैरेललिज्म (parallelism) को मैनेज करने के लिए। • Model Layer: सटीकता के लिए मुख्य आर्किटेक्चर। • Inference Layer: कम लेटेंसी (low latency) के साथ रिस्पॉन्स देने के लिए। • Safety Layer: गार्डरेल्स (guardrails) और अलाइनमेंट (alignment) लागू करने के लिए। • Observability: परफॉरमेंस की निगरानी करने और एरर्स को डीबग करने के लिए। • Feedback Loops: समय के साथ मॉडल को बेहतर बनाने के लिए।
प्रत्येक लेयर एक-दूसरे पर निर्भर करती है। यदि आप एक में बदलाव करते हैं, तो इसका प्रभाव पूरे सिस्टम पर पड़ता है।
ट्रेनिंग भी एक निरंतर चलने वाली प्रक्रिया है। ये कंपनियाँ एक बार मॉडल ट्रेन करके रुक नहीं जातीं। वे एक निरंतर ट्रेनिंग पैराडाइम (continuous training paradigm) का उपयोग करती हैं। वे नए डेटा के निरंतर प्रवाह को संभालने के लिए हजारों GPUs का उपयोग करती हैं।
Alignment और safety भी उनके डिज़ाइन का मुख्य हिस्सा हैं। वे मॉडल के व्यवहार को निर्देशित करने के लिए विभिन्न रणनीतियों का उपयोग करते हैं:
• RLHF: उच्च गुणवत्ता वाले अलाइनमेंट के लिए ह्यूमन फीडबैक का उपयोग करता है। • Constitutional AI: बड़े पैमाने पर काम करने के लिए नियम-आधारित मार्गदर्शन (rule-based guidance) का उपयोग करता है। • Prompt Constraints: त्वरित सेटअप के लिए सिस्टम निर्देशों का उपयोग करता है। • Output Filtering: मॉडरेशन के लिए पोस्ट-प्रोसेसिंग का उपयोग करता है।
वे मजबूत बने रहने के लिए इन तरीकों को मिलाते हैं।
एक बार मॉडल तैयार हो जाने के बाद, उन्हें इसे सर्व (serve) करना होता है। वे batching, caching और quantization जैसी तकनीकों का उपयोग करते हैं। ये स्पीड और लागत के बीच संतुलन (trade-off) बनाए रखने में मदद करते हैं।
अंत में, वे सब कुछ देखने के लिए observability का उपयोग करते हैं। क्योंकि AI आउटपुट हमेशा एक जैसे नहीं होते, इसलिए डीबगिंग करना कठिन होता है। आप केवल एक एरर को नहीं देख सकते। आपको पूरे सिस्टम में पैटर्न देखने होंगे।
AI में सफलता इन जटिल इंटरैक्शन को मैनेज करने से आती है। वे AI को एक स्थिर उत्पाद के रूप में नहीं, बल्कि एक विकसित होने वाले सिस्टम के रूप में देखते हैं।
Source: https://dev.to/stack_overflowed/how-companies-like-openai-and-anthropic-design-their-ai-systems-2537
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