ओपन-सोर्स एआई मेटा के लामा 4 रिलीज के साथ वापस लड़ता है

हाल के वर्षों में, एआई परिदृश्य खुले सहयोग के एक दायरे से एक में बदल गया है जहां मालिकाना प्रणाली सर्वोच्च शासन करती है। यहां तक ​​कि ओपनई, एक कंपनी, जो अपने नाम पर "ओपन" के साथ शुरू हुई थी, 2019 के बाद अपने सबसे शक्तिशाली मॉडल को लपेटने के लिए स्थानांतरित करने के लिए स्थानांतरित हो गई। एंथ्रोपिक और Google जैसे अन्य खिलाड़ियों ने सूट का पालन किया, एपीआई दीवारों के पीछे अपने अत्याधुनिक एआई का निर्माण किया, केवल उनकी शर्तों पर सुलभ। यह पारी अक्सर सुरक्षा और व्यावसायिक हितों पर चिंताओं से उचित थी, लेकिन इसने ओपन-सोर्स केमरेडरी के दिनों के लिए एआई समुदाय उदासीन में कई को छोड़ दिया।

अब, ज्वार बदल रहा है। ओपन-सोर्स एआई की भावना एक वापसी कर रही है, जिसे मेटा के लामा 4 मॉडल की रिलीज़ से प्रेरित किया गया है। यह कदम ओपन-सोर्स एआई को सबसे आगे लाने का एक साहसिक प्रयास है, और यहां तक ​​कि पारंपरिक रूप से गुप्त भी नोटिस ले रहे हैं। Openai के सीईओ सैम अल्टमैन ने हाल ही में स्वीकार किया कि कंपनी खुले मॉडल के संबंध में "इतिहास के गलत पक्ष पर" थी और GPT-4 के एक नए "ओपन-वेट" संस्करण के लिए योजनाओं की घोषणा की। स्पष्ट रूप से, ओपन-सोर्स एआई एक पुनरुद्धार का मंचन कर रहा है, और "ओपन" का अर्थ विकसित हो रहा है।

(स्रोत: मेटा)

लामा 4: मेटा का ओपन चैलेंजर टू जीपीटी -4 ओ, क्लाउड और मिथुन

लामा 4 के मेटा का अनावरण एआई दिग्गजों के नवीनतम मॉडलों के लिए एक सीधी चुनौती है, इसे एक खुले वजन के विकल्प के रूप में स्थिति में रखा गया है। लामा 4 आज उपलब्ध दो संस्करणों में आता है - लामा 4 स्काउट और लामा 4 मावरिक - प्रत्येक प्रभावशाली तकनीकी चश्मे के साथ। दोनों मिक्स-ऑफ-एक्सपेर्ट्स (एमओई) मॉडल हैं, जिसका अर्थ है कि वे प्रति क्वेरी के अपने मापदंडों के केवल एक अंश को सक्रिय करते हैं, जिससे रनटाइम लागतों के बिना बड़े पैमाने पर कुल आकार की अनुमति मिलती है। स्काउट और मावेरिक प्रत्येक किसी भी इनपुट के लिए 17 बिलियन "सक्रिय" मापदंडों का उपयोग करते हैं, लेकिन स्काउट इन 16 विशेषज्ञों (109 बी पैरामीटर कुल) में वितरित करता है, जबकि मावरिक उन्हें 128 विशेषज्ञों (400 बी कुल) में फैलाता है। इसका नतीजा यह है कि लामा 4 मॉडल टॉप-टियर प्रदर्शन की पेशकश करते हैं, साथ ही अद्वितीय लाभों के साथ-साथ कुछ बंद मॉडल भी मेल नहीं खा सकते हैं।

उदाहरण के लिए, लामा 4 स्काउट में 10 मिलियन टोकन की एक संदर्भ खिड़की है, जो अधिकांश प्रतियोगियों को पार कर रही है। यह इसे एक ही पास में बड़े पैमाने पर दस्तावेजों या कोडबेस को संसाधित करने और विश्लेषण करने की अनुमति देता है। अपने पैमाने के बावजूद, स्काउट अत्यधिक मात्रा में एक ही H100 GPU पर कुशलता से चल सकता है, यह सुझाव देते हुए कि डेवलपर्स को इसके साथ खेलने के लिए सुपर कंप्यूटर की आवश्यकता नहीं होगी।

दूसरी ओर, Llama 4 Maverick को शिखर प्रदर्शन के लिए अनुकूलित किया गया है। शुरुआती परीक्षणों से संकेत मिलता है कि Maverick तर्क, कोडिंग और विज़न कार्यों में अग्रणी बंद मॉडल से मेल खा सकता है या यहां तक ​​कि बेहतर प्रदर्शन कर सकता है। मेटा पहले से ही एक और भी बड़े मॉडल, Llama 4 Behemoth, वर्तमान में प्रशिक्षण में इशारा कर रहा है, जो कथित तौर पर "कई STEM बेंचमार्क पर GPT-4.5, क्लाउड 3.7 Sonnet, और GEMINI 2.0 प्रो को आउटपरफॉर्म करता है।" संदेश स्पष्ट है: खुले मॉडल अब दूसरी फिडेल नहीं खेल रहे हैं; लामा 4 शीर्ष के लिए लक्ष्य कर रहा है।

क्या अधिक है, मेटा ने लामा 4 को डाउनलोड और उपयोग के लिए तुरंत उपलब्ध कराया है। डेवलपर्स आधिकारिक साइट से स्काउट और मावरिक का उपयोग कर सकते हैं या लामा 4 सामुदायिक लाइसेंस के तहत चेहरे को गले लगा सकते हैं। इसका मतलब यह है कि कोई भी-एक एकल डेवलपर से एक बड़े निगम तक-मॉडल में गोता लगा सकता है, इसे अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए ठीक कर सकता है, और इसे अपने स्वयं के हार्डवेयर या क्लाउड पर चला सकता है। यह Openai के GPT-4O या एंथ्रोपिक के क्लाउड 3.7 जैसे मालिकाना मॉडल के विपरीत है, जो केवल अंतर्निहित भार तक पहुंच के बिना भुगतान API के माध्यम से सुलभ हैं।

मेटा इस बात पर जोर देती है कि लामा 4 का खुलापन उपयोगकर्ताओं को सशक्त बनाने के बारे में है: "हम लामा 4 झुंड में पहले मॉडल साझा कर रहे हैं, जो लोगों को अधिक व्यक्तिगत मल्टीमॉडल अनुभव बनाने में सक्षम करेगा।" संक्षेप में, लामा 4 एक टूलकिट है जिसे दुनिया भर में डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के हाथों में बनाया गया है। जीपीटी -4 और क्लाउड की पसंद के साथ पैर की अंगुली-से-पैर की ओर जाने वाले मॉडल जारी करके, मेटा इस विचार में नए जीवन को सांस ले रहा है कि टॉप-टियर एआई को एक पेवॉल के पीछे बंद नहीं किया जाना चाहिए।

(स्रोत: मेटा)

प्रामाणिक आदर्शवाद या रणनीतिक खेल?

मेटा आदर्शवाद और परोपकारिता की भावना के साथ लामा 4 को प्रस्तुत करता है। सीईओ मार्क जुकरबर्ग ने हाल ही में घोषणा की, "हमारे ओपन-सोर्स एआई मॉडल, लामा को एक अरब से अधिक बार डाउनलोड किया गया है। " यह चित्रण मेटा को डेमोक्रेटाइज्ड एआई के एक चैंपियन के रूप में रखता है-एक कंपनी जो अपने क्राउन-ज्यूल मॉडल को अधिक से अधिक अच्छे के लिए साझा करने के लिए तैयार है। लामा परिवार की लोकप्रियता इस कथा का समर्थन करती है: मॉडल को एक आश्चर्यजनक दर पर डाउनलोड किया गया है (कुछ महीनों में 650 मिलियन से 1 बिलियन कुल डाउनलोड तक कूदना), और वे पहले से ही Spotify, AT & T, और Doordash जैसी कंपनियों द्वारा उपयोग में हैं।

मेटा पर प्रकाश डाला गया है कि डेवलपर्स ब्लैक-बॉक्स एपीआई की अपारदर्शी प्रकृति की तुलना में "पारदर्शिता, अनुकूलन क्षमता और सुरक्षा" की सराहना करते हैं, जो वे खुद को चला सकते हैं, जो "रचनात्मकता और नवाचार के नए स्तर तक पहुंचने में मदद करता है"। ऐसा लगता है कि क्लासिक ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर लोकाचार (थिंक लिनक्स या अपाचे) एआई पर लागू होता है-समुदाय के लिए एक स्पष्ट जीत।

हालांकि, मेटा के खुलेपन के लिए एक रणनीतिक कोण है। मेटा एक दान नहीं है, और इस संदर्भ में "ओपन-सोर्स" संलग्न स्ट्रिंग्स के साथ आता है। लामा 4 को एक विशेष सामुदायिक लाइसेंस के तहत जारी किया जाता है, न कि एक मानक अनुमेय लाइसेंस-इसलिए जब मॉडल वेट का उपयोग करने के लिए स्वतंत्र हैं, तो प्रतिबंध हैं (उदाहरण के लिए, कुछ उच्च-संसाधन उपयोग के मामलों को अनुमति की आवश्यकता हो सकती है, और लाइसेंस इस अर्थ में "मालिकाना" है कि यह मेटा द्वारा तैयार किया गया है)। यह ओपन सोर्स इनिशिएटिव (OSI) के साथ ओपन सोर्स की अनुमोदित परिभाषा के साथ संरेखित नहीं करता है, जिससे कुछ लोग यह तर्क देते हैं कि कंपनियां इस शब्द का दुरुपयोग कर रही हैं।

व्यवहार में, मेटा के दृष्टिकोण को अक्सर "ओपन-वेट" या "स्रोत-उपलब्ध" एआई के रूप में लेबल किया जाता है: कोड और वेट साझा किए जाते हैं, लेकिन मेटा कुछ नियंत्रण को बरकरार रखता है और सब कुछ (जैसे प्रशिक्षण डेटा) का खुलासा नहीं करता है। हालांकि यह उपयोगकर्ताओं के लिए उपयोगिता को कम नहीं करता है, यह दर्शाता है कि मेटा रणनीतिक रूप से खुला है - खुद को बचाने के लिए पर्याप्त नियंत्रण पर (और शायद इसकी प्रतिस्पर्धी बढ़त)। कई फर्म प्रमुख विवरणों को रोकते हुए एआई मॉडल में "ओपन सोर्स" लेबल लागू कर रही हैं, जो खुलेपन की सच्ची भावना को कम करती है।

मेटा बिल्कुल क्यों खुलेगा? प्रतिस्पर्धी परिदृश्य कुछ उत्तर प्रदान करता है। मुफ्त में शक्तिशाली मॉडल जारी करने से एक व्यापक डेवलपर और एंटरप्राइज़ उपयोगकर्ता आधार का निर्माण हो सकता है-एक फ्रांसीसी स्टार्टअप, मिस्ट्रल एआई, ने अपने शुरुआती खुले मॉडल के साथ खुद को एक शीर्ष-स्तरीय प्रयोगशाला के रूप में स्थापित करने के लिए ऐसा किया।

लामा के साथ बाजार में बाढ़ आने से, मेटा यह सुनिश्चित करता है कि इसकी तकनीक एआई पारिस्थितिकी तंत्र में मूलभूत हो जाए, जो दीर्घकालिक लाभ प्राप्त कर सकती है। यह एक क्लासिक आलिंगन-एंड-एक्सटेंड रणनीति है: यदि हर कोई आपके "ओपन" मॉडल का उपयोग करता है, तो आप अप्रत्यक्ष रूप से मानकों को निर्धारित करते हैं और शायद लोगों को अपने प्लेटफार्मों की ओर भी मार्गदर्शन करते हैं (उदाहरण के लिए, मेटा के एआई सहायक उत्पाद लीवरेज लामा)। एक पीआर और पोजिशनिंग एंगल भी है। मेटा को परोपकारी इनोवेटर की भूमिका निभाने के लिए मिलता है, विशेष रूप से ओपनई के विपरीत - जिसने अपने बंद दृष्टिकोण के लिए आलोचना का सामना किया है। वास्तव में, ओपनईआई के ओपन मॉडल पर दिल का परिवर्तन आंशिक रूप से इस बात पर प्रकाश डालता है कि मेटा का कदम कितना प्रभावी रहा है।

ग्राउंडब्रेकिंग चाइनीज ओपन मॉडल डीपसेक-आर 1 जनवरी में उभरने और पिछले मॉडल को लीपफ्रोज करने के बाद, ऑल्टमैन ने संकेत दिया कि ओपनईई "गलत इतिहास के इतिहास" पर नहीं छोड़ा जाना चाहता था। अब Openai भविष्य में मजबूत तर्क क्षमताओं के साथ एक खुले मॉडल का वादा कर रहा है, रवैये में बदलाव को चिह्नित करता है। उस शिफ्ट में मेटा के प्रभाव को नहीं देखना मुश्किल है। मेटा का ओपन-सोर्स स्टांस वास्तव में एआई एक्सेस को व्यापक बनाने और प्रतिद्वंद्वियों को बहिष्कृत करने और मेटा की शर्तों पर बाजार के भविष्य को आकार देने के लिए एक रणनीतिक खेलने के उद्देश्य से है।

डेवलपर्स, एंटरप्राइजेज और एआई के भविष्य के लिए निहितार्थ

डेवलपर्स के लिए, लामा 4 जैसे खुले मॉडल का पुनरुत्थान एक स्वागत योग्य परिवर्तन है। एक एकल प्रदाता के पारिस्थितिकी तंत्र और शुल्क में बंद होने के बजाय, उन्हें अब अपने स्वयं के बुनियादी ढांचे पर शक्तिशाली एआई चलाने या इसे अनुकूलित करने के रूप में इसे अनुकूलित करने की स्वतंत्रता है।

यह संवेदनशील क्षेत्रों में उद्यमों के लिए एक महत्वपूर्ण लाभ है - वित्त, स्वास्थ्य सेवा, या सरकार के बारे में सोचें - जो किसी और के ब्लैक बॉक्स में गोपनीय डेटा खिलाने के बारे में सतर्क हैं। लामा 4 के साथ, एक बैंक या अस्पताल अपने स्वयं के फ़ायरवॉल के पीछे एक अत्याधुनिक भाषा मॉडल को तैनात कर सकता है, इसे निजी डेटा पर ट्यूनिंग कर सकता है, एक बाहरी इकाई के साथ एक टोकन साझा किए बिना। एक लागत लाभ भी है। जबकि शीर्ष मॉडल के लिए उपयोग-आधारित एपीआई शुल्क जल्दी से बढ़ सकता है, एक खुले मॉडल में कोई उपयोग टोल नहीं है-आप इसे चलाने के लिए कम्प्यूटिंग शक्ति के लिए केवल भुगतान करते हैं। भारी एआई वर्कलोड को स्केल करने वाले व्यवसाय एक खुले समाधान का चयन करके काफी बचाने के लिए खड़े होते हैं जो वे इन-हाउस का प्रबंधन कर सकते हैं।

यह कोई आश्चर्य नहीं है कि उद्यम खुले मॉडल में अधिक रुचि दिखा रहे हैं; कई लोग यह महसूस कर रहे हैं कि ओपन-सोर्स एआई द्वारा पेश किए गए नियंत्रण और सुरक्षा ने उनकी जरूरतों को एक आकार-फिट-सभी बंद सेवाओं से बेहतर तरीके से पूरा किया।

डेवलपर्स ने बढ़े हुए नवाचार से भी लाभ उठाया। मॉडल इंटर्नल तक पहुंच के साथ, वे आला डोमेन (कानून, बायोटेक, क्षेत्रीय भाषाओं-आप इसे नाम देने के लिए) के लिए एआई को ठीक कर सकते हैं और बढ़ा सकते हैं। पहले के लामा मॉडल के आसपास समुदाय-संचालित परियोजनाओं का विस्फोट-चैटबॉट्स से लेकर मेडिकल नॉलेज पर ठीक-ठाक-ट्यून से लेकर हॉबीस्ट स्मार्टफोन ऐप्स को लघु संस्करणों को चलाने के लिए-यह प्रदर्शित किया गया कि कैसे खुले मॉडल प्रयोग का लोकतंत्रीकरण कर सकते हैं।

हालांकि, ओपन मॉडल पुनर्जागरण भी महत्वपूर्ण प्रश्न उठाता है। क्या "डेमोक्रेटाइजेशन" वास्तव में होता है यदि केवल महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग संसाधनों वाले लोग 400 बी-पैरामीटर मॉडल चला सकते हैं? जबकि लामा 4 स्काउट और मावरिक मोनोलिथिक मॉडल की तुलना में हार्डवेयर बैरियर को कम करते हैं, वे अभी भी हैवीवेट हैं - कुछ डेवलपर्स पर एक बिंदु नहीं खोया है जिनके पीसी उन्हें क्लाउड समर्थन के बिना नहीं संभाल सकते हैं।

आशा यह है कि मॉडल संपीड़न, आसवन, या छोटे विशेषज्ञ वेरिएंट जैसी तकनीकें लामा 4 की शक्ति को और अधिक सुलभ बना देंगी। एक और चिंता का दुरुपयोग है। Openai और अन्य लोगों ने लंबे समय से तर्क दिया कि शक्तिशाली मॉडल जारी करने से खुले तौर पर दुर्भावनापूर्ण अभिनेताओं को सक्षम किया जा सकता है (विघटन, मैलवेयर कोड, आदि उत्पन्न करने के लिए)।

ये चिंताएं बनी हुई हैं: एक ओपन-सोर्स क्लाउड या जीपीटी का दुरुपयोग सुरक्षा फिल्टर के बिना किया जा सकता है जो कंपनियां अपने एपीआई पर लागू करती हैं। दूसरी ओर, समर्थकों का तर्क है कि खुलापन समुदाय को समस्याओं की पहचान करने और ठीक करने की अनुमति देता है, जिससे मॉडल किसी भी गुप्त प्रणाली की तुलना में समय के साथ अधिक मजबूत और पारदर्शी हो जाते हैं। इस बात के सबूत हैं कि ओपन मॉडल समुदाय सुरक्षा को गंभीरता से लेते हैं, अपने स्वयं के रेलिंग को विकसित करते हैं और सर्वोत्तम प्रथाओं को साझा करते हैं - लेकिन यह एक निरंतर तनाव है।

तेजी से स्पष्ट है कि हम एक हाइब्रिड एआई परिदृश्य की ओर बढ़ रहे हैं, जहां खुले और बंद मॉडल सह -अस्तित्व में हैं, प्रत्येक दूसरे को प्रभावित कर रहा है। Openai, एन्थ्रोपिक और Google जैसे बंद प्रदाता अभी भी पूर्ण प्रदर्शन में बढ़त रखते हैं - अभी के लिए। दरअसल, 2024 के अंत तक, रिसर्च ने सुझाव दिया कि खुले मॉडल ने क्षमता में बहुत अच्छे बंद मॉडल के पीछे एक वर्ष के बारे में कहा। लेकिन वह अंतर तेजी से बंद हो रहा है।

आज के बाजार में, "ओपन-सोर्स एआई" का मतलब अब सिर्फ शौक परियोजनाएं या पुराने मॉडल नहीं हैं-यह अब तकनीकी दिग्गजों और स्टार्टअप्स के लिए एआई रणनीति के दिल में है। मेटा का लामा 4 लॉन्च खुलेपन के विकसित मूल्य का एक शक्तिशाली अनुस्मारक है। यह दोनों लोकतांत्रिक प्रौद्योगिकी के लिए एक दार्शनिक रुख है और एक उच्च-दांव उद्योग लड़ाई में एक सामरिक कदम है। डेवलपर्स और उद्यमों के लिए, यह नवाचार और स्वायत्तता के लिए नए दरवाजे खोलता है, यहां तक ​​कि यह नए व्यापार-बंदों के साथ निर्णयों को जटिल करता है। और व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र के लिए, यह उम्मीद करता है कि एआई के लाभ कुछ निगमों के हाथों में बंद नहीं होंगे- यदि ओपन-सोर्स लोकाचार अपनी जमीन को पकड़ सकता है।