GPT आपकी सोच से कहीं अधिक कर सकता है
GPT मॉडल टेक्स्ट के साथ हमारे काम करने के तरीके को बदल रहे हैं।
इसकी यात्रा GPT-1 के साथ शुरू हुई। इसने दिखाया कि मशीनें सुसंगत वाक्य लिख सकती हैं। इसके बाद GPT-2 आया और इसने दिखाया कि इन मॉडलों में कितनी क्षमता है। फिर GPT-3 आया। 175 बिलियन पैरामीटर्स के साथ, इसने साबित कर दिया कि मॉडल केवल एक वाक्य पूरा करने से कहीं अधिक कर सकते हैं।
इसका रहस्य Transformer आर्किटेक्चर है। यह भारी मात्रा में डेटा से पैटर्न सीखता है। आपको हर नियम को प्रोग्राम करने की आवश्यकता नहीं है। आप विशिष्ट कार्यों के लिए इसे fine-tune कर सकते हैं या इसे निर्देशित करने के लिए natural language का उपयोग कर सकते हैं।
लेकिन प्रोडक्शन में इन मॉडलों को चलाना कठिन है।
हाई लेटेंसी (High latency) उपयोगकर्ता अनुभव को खराब कर सकती है। हमने 64 Nvidia H100 GPUs पर बड़े मॉडल चलाए। इसमें 120ms की देरी थी। हमारी जरूरतों के लिए यह बहुत धीमा था। हमने LoRA का उपयोग करके एक छोटे 6-बिलियन-पैरामीटर वाले मॉडल पर स्विच किया। इससे लेटेंसी घटकर 38ms रह गई। इससे हमारे हर महीने $30,000 की भी बचत हुई। हमने कोडिंग की कुछ सटीकता खो दी, लेकिन गति और लागत ने इसे सार्थक बना दिया।
आपको पूर्वाग्रहों (biases) का भी ध्यान रखना चाहिए। GPT इंटरनेट से पैटर्न सीखता है। इसका मतलब है कि यह रूढ़ियों (stereotypes) या तथ्यात्मक गलतियों को दोहरा सकता है। यह गलत होने पर भी आत्मविश्वास से भरा लगता है।
हमने इन गलतियों को पकड़ने के लिए एक डेटा पाइपलाइन बनाई। हमने पक्षपाती भाषा को चिह्नित करने के लिए एक rule engine का उपयोग किया। शुरुआत में, हमारे 4% फ्लैग गलत थे। हमने एक छोटा validation model जोड़कर इसे ठीक किया। इससे गलतियाँ 1% से नीचे आ गईं।
लागत और ऊर्जा भी बड़ी बाधाएं हैं।
बड़े मॉडलों को प्रशिक्षित करने में लाखों डॉलर खर्च होते हैं। हम लागत कम करने के लिए quantization का उपयोग करते हैं। 4-bit quantization का उपयोग करके, हमने प्रति टोकन लागत को $0.00015 से घटाकर $0.00004 कर दिया। एक बड़े SaaS उत्पाद के लिए, इससे साल में $3 मिलियन की बचत होती है।
भविष्य दक्षता (efficiency) की ओर बढ़ रहा है। मॉडलों को केवल बड़ा बनाने के बजाय, डेवलपर्स उन्हें स्मार्ट और छोटा बना रहे हैं। हमें ऐसे मॉडलों की आवश्यकता है जो तेज़ हों, सस्ते हों, और इस बारे में ईमानदार हों कि वे क्या नहीं जानते।
इन उपकरणों का बुद्धिमानी से उपयोग करें। उनकी सीमाओं को समझें। उन्हें उपयोगी बनाए रखने के लिए guardrails बनाएं।
Source: https://dev.to/lavkeshdwivedi/gpt-does-more-than-you-think-fll
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi