GPT آپ کی سوچ سے کہیں زیادہ کر سکتا ہے
GPT ماڈلز متن (text) کے ساتھ ہمارے کام کرنے کے طریقے کو بدل رہے ہیں۔
یہ سفر GPT-1 سے شروع ہوا۔ اس نے دکھایا کہ مشینیں مربوط جملے لکھ سکتی ہیں۔ اس کے بعد GPT-2 آیا اور اس نے دکھایا کہ ان ماڈلز میں کتنی صلاحیت ہے۔ پھر GPT-3 آیا۔ 175 بلین پیرامیٹرز کے ساتھ، اس نے ثابت کیا کہ ماڈلز صرف ایک جملہ مکمل کرنے سے کہیں زیادہ کر سکتے ہیں۔
اس کا راز Transformer architecture میں ہے۔ یہ ڈیٹا کی بھاری مقدار سے پیٹرنز (patterns) سیکھتا ہے۔ آپ کو ہر اصول کو پروگرام کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ آپ اسے مخصوص کاموں کے لیے fine-tune کر سکتے ہیں یا اسے رہنمائی فراہم کرنے کے لیے قدرتی زبان (natural language) کا استعمال کر سکتے ہیں۔
لیکن ان ماڈلز کو پروڈکشن (production) میں چلانا مشکل ہے۔
زیادہ لیٹنسی (latency) صارف کے تجربے کو خراب کر سکتی ہے۔ ہم نے 64 Nvidia H100 GPUs پر بڑے ماڈلز چلائے۔ تاخیر 120ms تھی۔ یہ ہماری ضروریات کے لیے بہت زیادہ تھی۔ ہم نے LoRA کا استعمال کرتے ہوئے 6 بلین پیرامیٹرز والے ایک چھوٹے ماڈل پر سوئچ کیا۔ اس سے لیٹنسی کم ہو کر 38ms رہ گئی۔ اس سے ہمیں ہر ماہ 30,000 ڈالر کی بچت بھی ہوئی۔ ہم نے کوڈنگ کی کچھ درستگی (accuracy) کھو دی، لیکن رفتار اور کم لاگت نے اسے قابلِ عمل بنا دیا۔
آپ کو تعصب (biases) سے بھی ہوشیار رہنا چاہیے۔ GPT انٹرنیٹ سے پیٹرنز سیکھتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ یہ دقیانوسی تصورات (stereotypes) یا حقائق کی غلطیاں دہرا سکتا ہے۔ یہ غلط ہونے کے باوجود بھی پر اعتماد لگتا ہے۔
ہم نے ان غلطیوں کو پکڑنے کے لیے ایک ڈیٹا پائپ لائن (data pipeline) بنائی۔ ہم نے تعصب آمیز زبان کی نشاندہی کے لیے ایک رول انجن (rule engine) کا استعمال کیا۔ شروع میں، ہمارے 4% فلیگز غلط تھے۔ ہم نے ایک چھوٹا ویلیڈیشن ماڈل (validation model) شامل کر کے اسے درست کیا۔ اس سے غلطیاں 1% سے بھی کم ہو گئیں۔
لاگت اور توانائی بھی بڑے رکاوٹیں ہیں۔
بڑے ماڈلز کی تربیت پر لاکھوں ڈالر خرچ ہوتے ہیں۔ ہم لاگت کم کرنے کے لیے quantization کا استعمال کرتے ہیں۔ 4-bit quantization کا استعمال کرتے ہوئے، ہم نے فی ٹوکن (per token) لاگت 0.00015 ڈالر سے کم کر کے 0.00004 ڈالر کر دی۔ ایک بڑے SaaS پروڈکٹ کے لیے، اس سے سالانہ 3 ملین ڈالر کی بچت ہوتی ہے۔
مستقبل کارکردگی (efficiency) کی طرف بڑھ رہا ہے۔ ماڈلز کو صرف بڑا بنانے کے بجائے، ڈویلپرز انہیں زیادہ ذہین اور چھوٹا بنا رہے ہیں۔ ہمیں ایسے ماڈلز کی ضرورت ہے جو تیز ہوں، سستے ہوں، اور اس بارے میں ایماندار ہوں کہ وہ کیا نہیں جانتے۔
ان ٹولز کا دانشمندی سے استعمال کریں۔ ان کی حدود کو سمجھیں۔ انہیں مددگار رکھنے کے لیے گارڈ ریلز (guardrails) بنائیں۔
Source: https://dev.to/lavkeshdwivedi/gpt-does-more-than-you-think-fll
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi