OpenAI आणि Anthropic AI सिस्टम्स कशा डिझाइन करतात

अनेक लोक API डॉक्युमेंट्स किंवा ब्लॉग पोस्ट पाहून AI कंपन्यांचे रिव्हर्स-इंजिनिअरिंग करण्याचा प्रयत्न करतात. ते प्रामुख्याने मॉडेल्स आणि एंडपॉइंट्सवर लक्ष केंद्रित करतात. यामुळे चुकीचे निष्कर्ष निघू शकतात.

मॉडेल हा या कोड्याचा (puzzle) केवळ एक भाग आहे.

OpenAI आणि Anthropic सारख्या कंपन्या केवळ मॉडेल्स बनवत नाहीत. त्या अवाढव्य इकोसिस्टम्स तयार करतात. त्या मोठ्या प्रमाणावरील डिस्ट्रिब्युटेड सिस्टम्स (distributed systems) तयार करतात.

जर तुम्हाला असे वाटत असेल की त्यांच्याकडे फक्त चांगले मॉडेल्स आहेत, तर तुम्ही त्यांचे खरे रहस्य ओळखू शकत नाही. त्यांचे यश हे ते मॉडेल्स कसे ट्रेन करतात, तैनात (deploy) करतात आणि इंटिग्रेटेड लूप्सद्वारे (integrated loops) त्यात कशी सुधारणा करतात यावर अवलंबून आहे.

या स्तरावरील प्रोडक्शन AI सिस्टमसाठी अनेक थरांची (layers) आवश्यकता असते:

• डेटा पाइपलाइन्स (Data Pipelines): ट्रेनिंग डेटा गोळा करण्यासाठी आणि तो स्वच्छ करण्यासाठी. • ट्रेनिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर (Training Infrastructure): प्रचंड कॉम्प्युट खर्च आणि पॅरललिझम (parallelism) व्यवस्थापित करण्यासाठी. • मॉडेल लेयर (Model Layer): अचूकतेसाठी मुख्य आर्किटेक्चर. • इन्फरन्स लेयर (Inference Layer): कमी लॅटन्सीसह (low latency) प्रतिसाद देण्यासाठी. • सेफ्टी लेयर (Safety Layer): गार्डरेल्स (guardrails) आणि अलाइनमेंट (alignment) लागू करण्यासाठी. • ऑब्झर्व्हेबिलिटी (Observability): परफॉर्मन्सवर लक्ष ठेवण्यासाठी आणि त्रुटी (errors) शोधण्यासाठी. • फीडबॅक लूप्स (Feedback Loops): काळानुसार मॉडेलमध्ये सुधारणा करण्यासाठी.

प्रत्येक लेयर दुसऱ्यावर अवलंबून असतो. जर तुम्ही एक बदलला, तर त्याचा परिणाम संपूर्ण सिस्टमवर होतो.

ट्रेनिंग ही देखील एक निरंतर प्रक्रिया आहे. या कंपन्या एकदा मॉडेल ट्रेन करून थांबत नाहीत. त्या 'कंटिन्युअस ट्रेनिंग पॅराडाइम' (continuous training paradigm) वापरतात. नवीन डेटाचा सततचा प्रवाह हाताळण्यासाठी त्या हजारो GPUs चा वापर करतात.

अलाइनमेंट आणि सेफ्टी देखील त्यांच्या डिझाइनचा मुख्य भाग आहेत. मॉडेलच्या वर्तनावर नियंत्रण ठेवण्यासाठी त्या विविध धोरणांचा वापर करतात:

• RLHF: उच्च-गुणवत्तेच्या अलाइनमेंटसाठी मानवी फीडबॅकचा वापर करते. • Constitutional AI: मोठ्या प्रमाणावर अंमलबजावणीसाठी नियम-आधारित मार्गदर्शनाचा वापर करते. • Prompt Constraints: जलद सेटअपसाठी सिस्टम सूचनांचा वापर करते. • Output Filtering: मॉडरेशनसाठी पोस्ट-प्रोसेसिंगचा वापर करते.

मजबूत राहण्यासाठी त्या या पद्धतींचे एकत्रीकरण करतात.

एकदा मॉडेल तयार झाले की, ते सर्व्ह करणे आवश्यक असते. त्यासाठी त्या बॅचिंग (batching), कॅशिंग (caching) आणि क्वांटायझेशन (quantization) सारख्या तंत्रांचा वापर करतात. हे वेग आणि खर्च यांच्यातील समतोल राखण्यास मदत करतात.

शेवटी, सर्व काही पाहण्यासाठी त्या ऑब्झर्व्हेबिलिटीचा वापर करतात. AI चे आउटपुट नेहमी सारखे नसते, त्यामुळे डीबगिंग करणे कठीण असते. तुम्ही केवळ एका त्रुटीकडे पाहू शकत नाही. तुम्हाला संपूर्ण सिस्टममधील पॅटर्न तपासावे लागतात.

AI मधील यश या जटिल परस्परसंवादांचे (interactions) व्यवस्थापन करण्यातून येते. त्या AI कडे एक स्थिर उत्पादन म्हणून नाही, तर एक विकसित होणारी सिस्टम म्हणून पाहतात.

स्रोत: https://dev.to/stack_overflowed/how-companies-like-openai-and-anthropic-design-their-ai-systems-2537

वैकल्पिक शिक्षण समुदाय: https://t.me/GyaanSetuAi