OpenAI మరియు Anthropic AI సిస్టమ్స్‌ను ఎలా డిజైన్ చేస్తాయి

చాలా మంది API డాక్యుమెంట్లు లేదా బ్లాగ్ పోస్ట్‌లను చూసి AI కంపెనీలను రివర్స్-ఇంజనీర్ చేయడానికి ప్రయత్నిస్తారు. వారు మోడల్స్ మరియు ఎండ్‌పాయింట్లపైనే దృష్టి పెడతారు. ఇది తప్పుడు ముగింపులకు దారితీస్తుంది.

ఈ పజిల్ (చిక్కుముడి)లో మోడల్ అనేది కేవలం ఒక భాగం మాత్రమే.

OpenAI మరియు Anthropic వంటి కంపెనీలు కేవలం మోడల్స్‌ను మాత్రమే నిర్మించవు. అవి భారీ ఎకోసిస్టమ్స్‌ను నిర్మిస్తాయి. అవి భారీ స్థాయి డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ సిస్టమ్స్‌ను నిర్మిస్తాయి.

వారి వద్ద కేవలం మెరుగైన మోడల్స్ మాత్రమే ఉన్నాయని మీరు అనుకుంటే, మీరు అసలు రహస్యాన్ని మిస్ అవుతున్నారని అర్థం. ఇంటిగ్రేటెడ్ లూప్స్ (integrated loops) ద్వారా ఆ మోడల్స్‌ను వారు ఎలా ట్రైన్ చేస్తారు, డిప్లాయ్ చేస్తారు మరియు మెరుగుపరుస్తారు అనే దాని నుండే వారి విజయం వస్తుంది.

ఈ స్థాయిలో ఒక ప్రొడక్షన్ AI సిస్టమ్‌కు అనేక పొరలు (layers) అవసరం:

• Data Pipelines: ట్రైనింగ్ డేటాను సేకరించడానికి మరియు శుద్ధి చేయడానికి. • Training Infrastructure: భారీ కంప్యూట్ ఖర్చులు మరియు పారలలిజం (parallelism) నిర్వహించడానికి. • Model Layer: ఖచ్చితత్వం కోసం ప్రధాన ఆర్కిటెక్చర్. • Inference Layer: తక్కువ లాటెన్సీతో (low latency) ప్రతిస్పందనలను అందించడానికి. • Safety Layer: గార్డ్‌రైల్స్ (guardrails) మరియు అలైన్‌మెంట్‌ను అమలు చేయడానికి. • Observability: పనితీరును పర్యవేక్షించడానికి మరియు లోపాలను (errors) సరిదిద్దడానికి. • Feedback Loops: కాలక్రమేణా మోడల్‌ను మెరుగుపరచడానికి.

ప్రతి పొర మరొక దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. మీరు ఒక దానిని మారిస్తే, అది మొత్తం సిస్టమ్‌పై ప్రభావం చూపుతుంది.

ట్రైనింగ్ అనేది కూడా ఒక నిరంతర ప్రక్రియ. ఈ కంపెనీలు ఒక మోడల్‌ను ఒకసారి ట్రైన్ చేసి ఆగిపోవు. అవి కంటిన్యూయస్ ట్రైనింగ్ పారాడైమ్‌ను (continuous training paradigm) ఉపయోగిస్తాయి. నిరంతరం వచ్చే కొత్త డేటాను హ్యాండిల్ చేయడానికి అవి వేల సంఖ్యలో GPUsని ఉపయోగిస్తాయి.

అలైన్‌మెంట్ మరియు సేఫ్టీ కూడా వారి డిజైన్‌లో కీలకమైనవి. మోడల్ ప్రవర్తనను నియంత్రించడానికి వారు వివిధ వ్యూహాలను ఉపయోగిస్తారు:

• RLHF: అధిక నాణ్యత కలిగిన అలైన్‌మెంట్ కోసం మానవ ఫీడ్‌బ్యాక్‌ను ఉపయోగిస్తుంది. • Constitutional AI: భారీ స్థాయిలో నియమ ఆధారిత మార్గదర్శకత్వాన్ని (rule-based guidance) ఉపయోగిస్తుంది. • Prompt Constraints: త్వరిత సెటప్ కోసం సిస్టమ్ సూచనలను ఉపయోగిస్తుంది. • Output Filtering: మోడరేషన్ కోసం పోస్ట్-ప్రాసెసింగ్‌ను ఉపయోగిస్తుంది.

అవి దృఢంగా ఉండటానికి ఈ పద్ధతులను కలిపి ఉపయోగిస్తాయి.

మోడల్ సిద్ధమైన తర్వాత, దానిని సర్వ్ చేయాలి. వారు batching, caching, మరియు quantization వంటి సాంకేతికతలను ఉపయోగిస్తారు. ఇవి వేగం మరియు ఖర్చు మధ్య సమతుల్యతను (trade-off) నిర్వహించడంలో సహాయపడతాయి.

చివరగా, ప్రతిదీ చూడటానికి వారు observabilityని ఉపయోగిస్తారు. AI అవుట్‌పుట్‌లు ఎల్లప్పుడూ ఒకేలా ఉండవు కాబట్టి, డీబగ్గింగ్ చేయడం కష్టం. మీరు కేవలం ఒక లోపాన్ని మాత్రమే చూడలేరు. మీరు మొత్తం సిస్టమ్ అంతటా ఉన్న ప్యాటర్న్‌లను చూడాలి.

AIలో విజయం అనేది ఈ సంక్లిష్టమైన పరస్పర చర్యలను (interactions) నిర్వహించడం ద్వారా వస్తుంది. వారు AIని ఒక స్థిరమైన ఉత్పత్తిగా కాకుండా, నిరంతరం అభివృద్ధి చెందే వ్యవస్థగా పరిగణిస్తారు.

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

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi