एलएलएम के अंदर क्या है? AI2 ओलमोट्रेस स्रोत को 'ट्रेस' करेगा
बड़े भाषा मॉडल (LLM) के आउटपुट और इसके प्रशिक्षण डेटा के बीच संबंध को समझना हमेशा से उद्यम आईटी के लिए एक पहेली रहा है। इस सप्ताह, Allen Institute for AI (Ai2) ने OLMoTrace नामक एक रोमांचक नया ओपन-सोर्स पहल शुरू किया, जिसका उद्देश्य इस संबंध को स्पष्ट करना है। LLM आउटपुट को उनके मूल प्रशिक्षण डेटा तक ट्रेस करने की अनुमति देकर, OLMoTrace उद्यम AI अपनाने की सबसे बड़ी बाधाओं में से एक को संबोधित करता है: AI निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में पारदर्शिता की कमी।
OLMo, जो Open Language Model के लिए है, Ai2 के ओपन-सोर्स LLMs के परिवार का नाम है। आप Ai2 के Playground साइट पर नवीनतम OLMo 2 32B मॉडल के साथ OLMoTrace को आजमा सकते हैं। साथ ही, ओपन-सोर्स कोड GitHub पर उपलब्ध है, ताकि कोई भी इसे स्वतंत्र रूप से उपयोग कर सके।
OLMoTrace को अन्य विधियों, जैसे आत्मविश्वास स्कोर या रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन पर केंद्रित विधियों से अलग करने वाली बात यह है कि यह मॉडल आउटपुट का प्रशिक्षण डेटासेट से कैसे संबंधित है, इसका स्पष्ट दृश्य प्रदान करता है। Ai2 के शोधकर्ता जियाचेंग लियू ने VentureBeat को बताया, "हमारा लक्ष्य उपयोगकर्ताओं को यह समझने में मदद करना है कि भाषा मॉडल उनके द्वारा उत्पन्न प्रतिक्रियाओं को क्यों उत्पन्न करते हैं।"
OLMoTrace कैसे काम करता है: केवल उद्धरणों से अधिक
जबकि Perplexity या ChatGPT Search जैसे LLMs स्रोत उद्धरण प्रदान कर सकते हैं, वे OLMoTrace से अलग तरह से काम करते हैं। लियू के अनुसार, ये मॉडल रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) का उपयोग करते हैं, जो प्रशिक्षण डेटा से परे अतिरिक्त स्रोतों को शामिल करके मॉडल आउटपुट की गुणवत्ता को बढ़ाने का लक्ष्य रखता है। दूसरी ओर, OLMoTrace मॉडल के आउटपुट को RAG या बाहरी दस्तावेजों पर निर्भर किए बिना सीधे प्रशिक्षण कॉर्पस तक ट्रेस करता है।
यह टूल मॉडल आउटपुट में अद्वितीय पाठ अनुक्रमों की पहचान करता है और उन्हें प्रशिक्षण डेटा के विशिष्ट दस्तावेजों से मिलाता है। जब मिलान मिलता है, तो OLMoTrace न केवल प्रासंगिक पाठ को हाइलाइट करता है, बल्कि मूल स्रोत सामग्री के लिंक भी प्रदान करता है। इससे उपयोगकर्ता यह देख सकते हैं कि मॉडल ने उपयोग की गई जानकारी को कहां और कैसे सीखा।
आत्मविश्वास स्कोर से परे: AI निर्णय लेने का ठोस सबूत
LLMs आमतौर पर मॉडल वेट्स के आधार पर आउटपुट उत्पन्न करते हैं, जिनका उपयोग आत्मविश्वास स्कोर की गणना के लिए किया जाता है। स्कोर जितना अधिक होता है, आउटपुट उतना ही सटीक माना जाता है। हालांकि, लियू का मानना है कि ये स्कोर भ्रामक हो सकते हैं। "मॉडल अपने द्वारा उत्पन्न सामग्री पर अति आत्मविश्वास हो सकते हैं, और यदि आप उनसे स्कोर उत्पन्न करने के लिए कहते हैं, तो यह आमतौर पर बढ़ा-चढ़ा होता है," उन्होंने समझाया। "इसे शैक्षणिक लोग कैलिब्रेशन त्रुटि कहते हैं—मॉडल द्वारा आउटपुट किया गया आत्मविश्वास हमेशा यह नहीं दर्शाता कि उनकी प्रतिक्रियाएं वास्तव में कितनी सटीक हैं।"
संभावित रूप से भ्रामक स्कोर पर निर्भर करने के बजाय, OLMoTrace मॉडल के सीखने के स्रोतों का सीधा सबूत प्रदान करता है, जिससे उपयोगकर्ता सूचित निर्णय ले सकते हैं। "OLMoTrace जो करता है वह मॉडल आउटपुट और प्रशिक्षण दस्तावेजों के बीच मिलान दिखाता है," लियू ने कहा। "इंटरफेस के माध्यम से, आप सीधे देख सकते हैं कि मिलान बिंदु कहां हैं और मॉडल आउटपुट प्रशिक्षण दस्तावेजों के साथ कैसे मेल खाते हैं।"
OLMoTrace की अन्य पारदर्शिता दृष्टिकोणों से तुलना
Ai2 ही एकमात्र संगठन नहीं है जो LLM आउटपुट को बेहतर ढंग से समझने के लिए काम कर रहा है। Anthropic ने भी शोध किया है, लेकिन उनका ध्यान मॉडल के आंतरिक संचालन पर रहा है न कि इसके डेटा पर। लियू ने अंतर को उजागर किया: "हम उनसे अलग दृष्टिकोण अपना रहे हैं। हम मॉडल के व्यवहार, उनके प्रशिक्षण डेटा में सीधे ट्रेस कर रहे हैं, न कि मॉडल न्यूरॉन्स, आंतरिक सर्किट, उस तरह की चीजों में ट्रेस करने के।"
यह दृष्टिकोण OLMoTrace को उद्यम अनुप्रयोगों के लिए अधिक व्यावहारिक बनाता है, क्योंकि परिणामों को समझने के लिए न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर की गहरी जानकारी की आवश्यकता नहीं होती।
उद्यम AI अनुप्रयोग: नियामक अनुपालन से मॉडल डिबगिंग तक
स्वास्थ्य सेवा, वित्त, या कानूनी सेवाओं जैसे विनियमित क्षेत्रों में AI तैनात करने वाले व्यवसायों के लिए, OLMoTrace पारंपरिक ब्लैक-बॉक्स सिस्टम की तुलना में महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है। "हमें लगता है कि OLMoTrace उद्यम और व्यवसाय उपयोगकर्ताओं को यह बेहतर ढंग से समझने में मदद करेगा कि मॉडल के प्रशिक्षण में क्या उपयोग किया गया है ताकि वे उनके ऊपर निर्माण करने के लिए अधिक आत्मविश्वास महसूस कर सकें," लियू ने कहा। "यह उनके मॉडल और उनके मॉडल व्यवहारों के ग्राहकों के बीच पारदर्शिता और विश्वास को बढ़ाने में मदद कर सकता है।"
यह तकनीक उद्यम AI टीमों के लिए कई महत्वपूर्ण क्षमताएं सक्षम करती है:
- मूल स्रोतों के खिलाफ मॉडल आउटपुट की तथ्य-जांच
- हैलुसिनेशन की उत्पत्ति को समझना
- समस्याग्रस्त पैटर्न की पहचान करके मॉडल डिबगिंग में सुधार
- डेटा ट्रेसेबिलिटी के माध्यम से नियामक अनुपालन को बढ़ाना
- बढ़ी हुई पारदर्शिता के माध्यम से हितधारकों के साथ विश्वास का निर्माण
Ai2 टीम ने पहले ही OLMoTrace का अच्छा उपयोग किया है। "हम पहले से ही इसका उपयोग अपने प्रशिक्षण डेटा को बेहतर बनाने के लिए कर रहे हैं," लियू ने खुलासा किया। "जब हमने OLMo 2 बनाया और हमने अपना प्रशिक्षण शुरू किया, तो OLMoTrace के माध्यम से हमें पता चला कि वास्तव में कुछ पोस्ट-ट्रेनिंग डेटा अच्छा नहीं था।"
उद्यम AI अपनाने के लिए इसका क्या अर्थ है
AI अपनाने में अग्रणी बनने का लक्ष्य रखने वाले उद्यमों के लिए, OLMoTrace अधिक जवाबदेह AI सिस्टम की दिशा में एक महत्वपूर्ण प्रगति को चिह्नित करता है। यह टूल Apache 2.0 ओपन-सोर्स लाइसेंस के तहत उपलब्ध है, जिसका अर्थ है कि किसी भी संगठन जिसके पास अपने मॉडल के प्रशिक्षण डेटा तक पहुंच है, वह समान ट्रेसिंग क्षमताओं को लागू कर सकता है।
"OLMoTrace किसी भी मॉडल पर काम कर सकता है, बशर्ते आपके पास मॉडल का प्रशिक्षण डेटा हो," लियू ने उल्लेख किया। "पूरी तरह से खुले मॉडल के लिए जहां हर किसी के पास मॉडल के प्रशिक्षण डेटा तक पहुंच है, कोई भी उस मॉडल के लिए OLMoTrace सेट कर सकता है और मालिकाना मॉडल के लिए, शायद कुछ प्रदाता अपने डेटा को जारी नहीं करना चाहते, वे भी आंतरिक रूप से OLMoTrace कर सकते हैं।"
जैसे-जैसे वैश्विक AI शासन ढांचे विकसित हो रहे हैं, OLMoTrace जैसे टूल जो सत्यापन और ऑडिटेबिलिटी को सक्षम करते हैं, उद्यम AI स्टैक्स के महत्वपूर्ण घटक बनने की संभावना है, विशेष रूप से विनियमित उद्योगों में जहां पारदर्शिता की बढ़ती आवश्यकता है। तकनीकी निर्णय निर्माताओं के लिए जो AI अपनाने के पक्ष और विपक्ष पर विचार कर रहे हैं, OLMoTrace बड़े भाषा मॉडल की शक्ति से समझौता किए बिना अधिक भरोसेमंद और व्याख्या योग्य AI सिस्टम लागू करने का एक व्यावहारिक तरीका प्रदान करता है।
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सूचना (6)
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![JackMitchell]()
JackMitchell
28 जुलाई 2025 6:50:54 पूर्वाह्न IST
This OLMoTrace thing sounds pretty cool! Finally, a way to peek under the hood of LLMs and see what’s driving those outputs. I’m curious how it’ll handle messy real-world data though 🤔. Could be a game-changer for IT folks trying to make sense of AI black boxes.
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![GregoryAdams]()
GregoryAdams
23 अप्रैल 2025 1:28:18 पूर्वाह्न IST
OLMoTrace는 LLM의 내부를 들여다볼 수 있는 멋진 도구입니다. 훈련 데이터가 출력에 어떻게 영향을 미치는지 보는 것이 흥미롭습니다. 다만, 인터페이스가 좀 더 사용자 친화적이면 좋겠어요. 그래도, AI 투명성의 좋은 시작입니다! 👀
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![DonaldLee]()
DonaldLee
22 अप्रैल 2025 3:44:13 अपराह्न IST
OLMoTrace is a cool tool for peeking under the hood of LLMs. It's fascinating to see how the training data influences the output. The interface could be more user-friendly though. Still, it's a great start for transparency in AI! 👀
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![PaulTaylor]()
PaulTaylor
22 अप्रैल 2025 12:31:43 अपराह्न IST
OLMoTrace es una herramienta genial para echar un vistazo bajo el capó de los LLMs. Es fascinante ver cómo los datos de entrenamiento influyen en la salida. La interfaz podría ser más amigable para el usuario, sin embargo. Aún así, es un gran comienzo para la transparencia en la IA! 👀
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![MichaelDavis]()
MichaelDavis
22 अप्रैल 2025 3:08:04 पूर्वाह्न IST
OLMoTrace é uma ferramenta legal para dar uma olhada no funcionamento interno dos LLMs. É fascinante ver como os dados de treinamento influenciam a saída. A interface poderia ser mais amigável, no entanto. Ainda assim, é um ótimo começo para a transparência em IA! 👀
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![NicholasClark]()
NicholasClark
22 अप्रैल 2025 2:32:50 पूर्वाह्न IST
OLMoTraceはLLMの内部を覗くための素晴らしいツールです。トレーニングデータが出力にどのように影響するかを見るのは興味深いです。ただ、インターフェースがもう少しユーザーフレンドリーだといいですね。それでも、AIの透明性のための良いスタートです！👀
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बड़े भाषा मॉडल (LLM) के आउटपुट और इसके प्रशिक्षण डेटा के बीच संबंध को समझना हमेशा से उद्यम आईटी के लिए एक पहेली रहा है। इस सप्ताह, Allen Institute for AI (Ai2) ने OLMoTrace नामक एक रोमांचक नया ओपन-सोर्स पहल शुरू किया, जिसका उद्देश्य इस संबंध को स्पष्ट करना है। LLM आउटपुट को उनके मूल प्रशिक्षण डेटा तक ट्रेस करने की अनुमति देकर, OLMoTrace उद्यम AI अपनाने की सबसे बड़ी बाधाओं में से एक को संबोधित करता है: AI निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में पारदर्शिता की कमी।
OLMo, जो Open Language Model के लिए है, Ai2 के ओपन-सोर्स LLMs के परिवार का नाम है। आप Ai2 के Playground साइट पर नवीनतम OLMo 2 32B मॉडल के साथ OLMoTrace को आजमा सकते हैं। साथ ही, ओपन-सोर्स कोड GitHub पर उपलब्ध है, ताकि कोई भी इसे स्वतंत्र रूप से उपयोग कर सके।
OLMoTrace को अन्य विधियों, जैसे आत्मविश्वास स्कोर या रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन पर केंद्रित विधियों से अलग करने वाली बात यह है कि यह मॉडल आउटपुट का प्रशिक्षण डेटासेट से कैसे संबंधित है, इसका स्पष्ट दृश्य प्रदान करता है। Ai2 के शोधकर्ता जियाचेंग लियू ने VentureBeat को बताया, "हमारा लक्ष्य उपयोगकर्ताओं को यह समझने में मदद करना है कि भाषा मॉडल उनके द्वारा उत्पन्न प्रतिक्रियाओं को क्यों उत्पन्न करते हैं।"
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संभावित रूप से भ्रामक स्कोर पर निर्भर करने के बजाय, OLMoTrace मॉडल के सीखने के स्रोतों का सीधा सबूत प्रदान करता है, जिससे उपयोगकर्ता सूचित निर्णय ले सकते हैं। "OLMoTrace जो करता है वह मॉडल आउटपुट और प्रशिक्षण दस्तावेजों के बीच मिलान दिखाता है," लियू ने कहा। "इंटरफेस के माध्यम से, आप सीधे देख सकते हैं कि मिलान बिंदु कहां हैं और मॉडल आउटपुट प्रशिक्षण दस्तावेजों के साथ कैसे मेल खाते हैं।"
OLMoTrace की अन्य पारदर्शिता दृष्टिकोणों से तुलना
Ai2 ही एकमात्र संगठन नहीं है जो LLM आउटपुट को बेहतर ढंग से समझने के लिए काम कर रहा है। Anthropic ने भी शोध किया है, लेकिन उनका ध्यान मॉडल के आंतरिक संचालन पर रहा है न कि इसके डेटा पर। लियू ने अंतर को उजागर किया: "हम उनसे अलग दृष्टिकोण अपना रहे हैं। हम मॉडल के व्यवहार, उनके प्रशिक्षण डेटा में सीधे ट्रेस कर रहे हैं, न कि मॉडल न्यूरॉन्स, आंतरिक सर्किट, उस तरह की चीजों में ट्रेस करने के।"
यह दृष्टिकोण OLMoTrace को उद्यम अनुप्रयोगों के लिए अधिक व्यावहारिक बनाता है, क्योंकि परिणामों को समझने के लिए न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर की गहरी जानकारी की आवश्यकता नहीं होती।
उद्यम AI अनुप्रयोग: नियामक अनुपालन से मॉडल डिबगिंग तक
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यह तकनीक उद्यम AI टीमों के लिए कई महत्वपूर्ण क्षमताएं सक्षम करती है:
- मूल स्रोतों के खिलाफ मॉडल आउटपुट की तथ्य-जांच
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- समस्याग्रस्त पैटर्न की पहचान करके मॉडल डिबगिंग में सुधार
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- बढ़ी हुई पारदर्शिता के माध्यम से हितधारकों के साथ विश्वास का निर्माण
Ai2 टीम ने पहले ही OLMoTrace का अच्छा उपयोग किया है। "हम पहले से ही इसका उपयोग अपने प्रशिक्षण डेटा को बेहतर बनाने के लिए कर रहे हैं," लियू ने खुलासा किया। "जब हमने OLMo 2 बनाया और हमने अपना प्रशिक्षण शुरू किया, तो OLMoTrace के माध्यम से हमें पता चला कि वास्तव में कुछ पोस्ट-ट्रेनिंग डेटा अच्छा नहीं था।"
उद्यम AI अपनाने के लिए इसका क्या अर्थ है
AI अपनाने में अग्रणी बनने का लक्ष्य रखने वाले उद्यमों के लिए, OLMoTrace अधिक जवाबदेह AI सिस्टम की दिशा में एक महत्वपूर्ण प्रगति को चिह्नित करता है। यह टूल Apache 2.0 ओपन-सोर्स लाइसेंस के तहत उपलब्ध है, जिसका अर्थ है कि किसी भी संगठन जिसके पास अपने मॉडल के प्रशिक्षण डेटा तक पहुंच है, वह समान ट्रेसिंग क्षमताओं को लागू कर सकता है।
"OLMoTrace किसी भी मॉडल पर काम कर सकता है, बशर्ते आपके पास मॉडल का प्रशिक्षण डेटा हो," लियू ने उल्लेख किया। "पूरी तरह से खुले मॉडल के लिए जहां हर किसी के पास मॉडल के प्रशिक्षण डेटा तक पहुंच है, कोई भी उस मॉडल के लिए OLMoTrace सेट कर सकता है और मालिकाना मॉडल के लिए, शायद कुछ प्रदाता अपने डेटा को जारी नहीं करना चाहते, वे भी आंतरिक रूप से OLMoTrace कर सकते हैं।"
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28 जुलाई 2025 6:50:54 पूर्वाह्न IST
This OLMoTrace thing sounds pretty cool! Finally, a way to peek under the hood of LLMs and see what’s driving those outputs. I’m curious how it’ll handle messy real-world data though 🤔. Could be a game-changer for IT folks trying to make sense of AI black boxes.
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23 अप्रैल 2025 1:28:18 पूर्वाह्न IST
OLMoTrace는 LLM의 내부를 들여다볼 수 있는 멋진 도구입니다. 훈련 데이터가 출력에 어떻게 영향을 미치는지 보는 것이 흥미롭습니다. 다만, 인터페이스가 좀 더 사용자 친화적이면 좋겠어요. 그래도, AI 투명성의 좋은 시작입니다! 👀
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22 अप्रैल 2025 3:44:13 अपराह्न IST
OLMoTrace is a cool tool for peeking under the hood of LLMs. It's fascinating to see how the training data influences the output. The interface could be more user-friendly though. Still, it's a great start for transparency in AI! 👀
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22 अप्रैल 2025 12:31:43 अपराह्न IST
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22 अप्रैल 2025 3:08:04 पूर्वाह्न IST
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22 अप्रैल 2025 2:32:50 पूर्वाह्न IST
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