بڑی زبان کے ماڈل: وہ کیا ہیں اور وہ کیسے کام کرتے ہیں۔

LLM یا "Large Language Model" کی اصطلاحات ان دنوں کثرت سے پھیلی ہوئی ہیں۔ زیادہ تر لوگ جانتے ہیں کہ وہ مصنوعی ذہانت سے جڑے ہوئے ہیں، لیکن بس اتنا ہی ہے۔

آج کے بہت سے طاقتور مصنوعی ذہانت کے نظام - OpenAI کے ChatGPT سے لے کر Google کے BERT تک - بڑے زبان کے ماڈلز پر مبنی ہیں، جو اتفاق سے ان کی طاقت کا منبع ہیں۔ لیکن ان ایل ایل ایم کو ان سے پہلے کی دوسری مصنوعی ذہانت کی ٹیکنالوجیز سے کیا فرق ہے؟

بڑے زبان کے ماڈل، جیسا کہ ان کے نام سے پتہ چلتا ہے، بہت بڑے ہیں۔ وہ AI سسٹمز ہیں جن کو بہت زیادہ ڈیٹا کے ساتھ تربیت دی جاتی ہے، جو انہیں انسانی زبانوں کے ساتھ بہت موثر بناتی ہے۔ یہ پوسٹ بتاتی ہے کہ کیسے۔

بڑی زبان کے ماڈل کیا ہیں؟

بڑے لینگویج ماڈلز مصنوعی ذہانت کے نظام کی ایک قسم ہیں جو متن یا دیگر مواد کو پہچاننے، نقل کرنے، پیشین گوئی کرنے اور اس میں ہیرا پھیری کرنے کے لیے تربیت یافتہ ہیں۔ جدید بڑے زبان کے ماڈلز اربوں یا اس سے زیادہ پیرامیٹرز والے AI اعصابی نیٹ ورکس پر مشتمل ہوتے ہیں اور اکثر ڈیٹا کے پیٹا بائٹس کا استعمال کرتے ہوئے تربیت یافتہ ہوتے ہیں۔

زبان کا ایک بڑا ماڈل بہت سی چیزوں کو سمجھ سکتا ہے جیسا کہ انسان کرے گا، حالانکہ سب کچھ نہیں۔ تاہم، زیادہ تر انسانوں کے برعکس، زبان کا ایک بڑا ماڈل تقریباً ہر چیز کے بارے میں زیادہ وسیع علم رکھتا ہے، جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے سب جاننے والا کمپیوٹر۔

انٹرنیٹ پر بڑی مقدار میں ڈیجیٹل معلومات، کمپیوٹنگ کی کم لاگت، اور CPUs اور GPU متوازی پروسیسرز دونوں کی کمپیوٹنگ طاقت میں اضافے کی وجہ سے آج بڑے زبان کے ماڈلز ممکن ہیں۔

بڑی زبان کے ماڈل کیسے کام کرتے ہیں؟

سطح پر، ایک بڑی زبان ماڈل جیسے چیٹ جی پی ٹی استعمال کرنا آسان ہے. آپ کو بس کچھ متن ٹائپ کرنا ہے اور یہ اس کا جواب دے گا – سوالات سے لے کر تمام قسم کی درخواستوں تک۔

تاہم، سطح کے نیچے، بظاہر آسان نتائج پیدا کرنے کے لیے اور بھی بہت کچھ ہو رہا ہے جس کے لیے بڑے زبان کے ماڈل مشہور ہیں۔ مثال کے طور پر، ChatGPT کے نتائج کی قسم پیدا کرنے کے لیے سب سے پہلے سسٹم کو بنانا، تربیت دینا، اور ٹھیک ٹھیک بنانا ہے۔

لہذا، یہاں مختلف عملوں پر ایک سرسری نظر ہے جو بڑی زبان کے ماڈل کو ممکن بناتے ہیں۔

• ڈیزائن: ایک بڑے زبان کے ماڈل کا ڈیزائن اس بات کا تعین کرے گا کہ یہ کیسے کام کرتا ہے، کون سے الگورتھم اور تربیت کے طریقے استعمال کیے جائیں گے، نیز مجموعی تربیت اور دیکھ بھال کے لیے وقت اور لاگت۔
• ٹرانسفارمرز: زیادہ تر بڑے زبان کے ماڈل ٹرانسفارمر ڈیپ لرننگ ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے بنائے جاتے ہیں۔ ٹرانسفارمرز مددگار ہوتے ہیں کیونکہ ان میں خود توجہ دینے کا طریقہ کار ہوتا ہے جو انہیں زیادہ سیاق و سباق سے آگاہ کرتا ہے اور اس وجہ سے پرانے ماڈلز کے مقابلے میں کم تربیتی وقت درکار ہوتا ہے۔
• پری ٹریننگ اور ڈیٹا: ویکیپیڈیا سے لے کر بڑے ڈیٹا بیس اور دیگر منفرد ڈیٹا ذرائع تک، ایک بڑے زبان کے ماڈل کی تربیت میں استعمال ہونے والے ڈیٹا کی مقدار اور معیار اس کی پیداواری صلاحیتوں کا تعین کرے گا۔ پری ٹریننگ زبان کے ایک بڑے ماڈل کو وہ بنیادی معلومات فراہم کرتی ہے جو تحریری متن، زبان، سیاق و سباق وغیرہ کو سمجھنے کے لیے درکار ہوتی ہے۔ زیادہ تر LLM پری ٹریننگ نیم زیر نگرانی یا خود زیر نگرانی سیکھنے کے طریقوں میں بغیر لیبل والے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے کی جاتی ہے۔
• عمدہ ٹیوننگ: ایل ایل ایم کے پہلے سے تربیتی مرحلے کے بعد، اگلا مرحلہ عام طور پر ڈومین کے لیے مخصوص فائن ٹیوننگ ہوتا ہے تاکہ اسے مخصوص مقاصد جیسے چیٹنگ، کاروباری تحقیق، کوڈ کی تکمیل وغیرہ کے لیے زیادہ مفید ٹول میں تبدیل کیا جا سکے۔ یہ وہ مرحلہ ہے جہاں GitHub Copilot اور OpenAI کے ChatGPT جیسے ٹولز تیار کیے جاتے ہیں۔

بڑے زبان کے ماڈلز اور سافٹ ویئر ٹولز

ایک بڑی زبان کا ماڈل پلگ ان اور API انضمام کے ذریعے دوسرے سافٹ ویئر سسٹمز یا پلیٹ فارمز سے بھی جڑ سکتا ہے۔ یہ LLM کو حقیقی دنیا کی سرگرمیوں کو متاثر کرنے کی اجازت دیتا ہے، جیسے کہ وقت کی جانچ کرنا، ریاضی کا مظاہرہ کرنا، ویب کو براؤز کرنا، اور Zapier جیسے پلیٹ فارم کے ذریعے ویب ایپس کے ساتھ بات چیت کرنا۔

یہ فی الحال ترقی پذیر علاقہ ہے اور اس کے امکانات بہت زیادہ ہیں۔ مثال کے طور پر، آپ کو بس ہدایات دینا ہیں، اور LLM ویب پر آپ کے لیے چیزیں تلاش کر سکتا ہے، ریزرویشن کر سکتا ہے، بریکنگ نیوز کے عنوانات پر نظر رکھ سکتا ہے، اپنی خریداری کر سکتا ہے، وغیرہ۔

LLM شرائط اور لیبلز

زبان کے بڑے ماڈل کو تیار کرنے کے لیے کوئی خاص طریقہ نہیں ہے، اس لیے ڈویلپر گروپس مختلف ماڈلز کے ساتھ ختم ہوتے ہیں جو ایک جیسے مقاصد تک پہنچنے کے لیے قدرے مختلف طریقے استعمال کرتے ہیں۔ اس صورتحال نے مختلف لیبلز کو جنم دیا ہے، کیونکہ وہ یہ بیان کرنے کی کوشش کرتے ہیں کہ ہر ماڈل کیسے کام کرتا ہے۔ ان میں سے کچھ شرائط اور ان کا کیا مطلب درج ذیل ہے۔

• زیرو شاٹ ماڈل: ایک پہلے سے تربیت یافتہ بڑی زبان کا ماڈل جو اس کے بنیادی تربیتی سیٹ سے آگے درجہ بندی کر سکے اور عام استعمال کے لیے کافی درست نتائج دے سکے۔
• فائن ٹیونڈ ماڈل: ڈومین کے لیے مخصوص ماڈل۔
• ملٹی ماڈل ماڈل: متن کے علاوہ میڈیا کی اقسام کو سمجھنے اور تیار کرنے کے قابل، جیسے کہ تصاویر۔
• جی پی ٹی: جنریٹو پری ٹرینڈ ٹرانسفارمر۔
• T5: ٹیکسٹ ٹو ٹیکسٹ ٹرانسفارمر۔
• BART: دو طرفہ اور آٹو رجعی ٹرانسفارمر۔
• برٹ: ٹرانسفارمرز سے دو طرفہ انکوڈر کی نمائندگی۔
• روبرٹا: مضبوطی سے آپٹمائزڈ BERT اپروچ۔
• CTRL: مشروط ٹرانسفارمر لینگویج ماڈل۔
• لاما: Large Language Model Meta AI۔
• ٹورنگ این ایل جی: قدرتی زبان کی نسل۔
• لا ایم ڈی اے: ڈائیلاگ ایپلی کیشنز کے لیے زبان کے ماڈل۔
• الیکٹرانک: مؤثر طریقے سے ایک انکوڈر سیکھنا جو ٹوکن کی تبدیلی کو درست طریقے سے درجہ بندی کرتا ہے۔

بڑی زبان کے ماڈلز کی ایپلی کیشنز

بڑے زبان کے ماڈلز کو کاروبار، ترقی اور تحقیق کے لیے بہت سے شعبوں میں مفید طور پر لاگو کیا جا سکتا ہے۔ حقیقی فوائد فائن ٹیوننگ کے بعد آتے ہیں، جو مکمل طور پر اس بات پر منحصر ہے کہ ماڈل کس کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہاں ان کی درخواست کے بہت سے شعبے ہیں۔

1. زبان کا ترجمہ: بڑی زبان کے ماڈل متعدد زبانوں کے ساتھ اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں۔ وہ سادہ جملے کا کمپیوٹر کوڈ میں ترجمہ کر سکتے ہیں یا ایک ہی وقت میں متعدد انسانی زبانوں کے ترجمے بھی کر سکتے ہیں۔
2. مواد پیدا کرنا: ٹیکسٹ جنریشن سے لے کر امیجز تک اور اس سے آگے، LLMs کو ہر قسم کا مواد تیار کرنے کے لیے فائدہ مند طریقے سے استعمال کیا جا سکتا ہے، بشمول پروڈکٹ کی تفصیل، مارکیٹنگ کا مواد، کمپنی کے ای میلز، اور یہاں تک کہ قانونی دستاویزات۔
3. ورچوئل اسسٹنٹس: انسانی زبان کی ان کی اچھی سمجھ LLMs کو مثالی ورچوئل اسسٹنٹ بناتی ہے۔ وہ انسانی زبان کو بطور کمانڈ قبول کر سکتے ہیں اور اسے چیزیں لکھنے، آن لائن کارروائیاں کرنے، تحقیق کرنے اور مزید بہت کچھ کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔
4. چیٹ اور بات چیت: وہ بہترین چیٹ پارٹنرز بھی ہیں، جیسا کہ مشہور ChatGPT ماڈل ظاہر کرتا ہے۔
5. سوال جواب: بڑی زبان کے ماڈلز تربیت کے دوران بہت ساری معلومات جذب کرتے ہیں، اور اس سے وہ زیادہ تر عمومی علم کے سوالات کے جواب دینے کے قابل ہو جاتے ہیں۔
6. مواد کا خلاصہ: وہ بڑے متن کے مواد کو مختصر شکلوں میں بھی خلاصہ کر سکتے ہیں۔ ٹرانسفارمر ماڈل اس میں بہت اچھے ہیں۔
7. مالیاتی تجزیہ: بلومبرگ جی پی ٹی اس کی ایک بہترین مثال ہے۔
8. کوڈ جنریشن: کمپیوٹر پروگرامرز پروگرامنگ کے لیے بڑے لینگویج ماڈلز کے ذریعے چلنے والے کوپائلٹس کے ساتھ زیادہ موثر ہو رہے ہیں۔
9. نقل کی خدمات: LLMs پرواز پر ٹیکسٹ ٹو اسپیچ اور اسپیچ ٹو ٹیکسٹ ٹرانسکرپشن کو آسان بناتے ہیں۔
10. مواد کو دوبارہ لکھنا: یا تو ایک ہی زبان میں یا مختلف انداز میں۔
11. احساس تجزیہ: LLMs کو انسانی مواصلات میں سرایت شدہ جذبات کو مؤثر طریقے سے اخذ کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس کا اطلاق مارکیٹنگ ٹیموں کے ذریعے کیا جا سکتا ہے جو اپنے صارفین کا مطالعہ کر رہی ہیں۔
12. معلومات بازیافت: انسانی زبان کی ان کی اچھی سمجھ LLMs کو جدید سرچ انجنوں کا ایک اہم حصہ بناتی ہے۔
13. تعلیم: انٹرایکٹو لرننگ ٹولز سے لے کر ہوشیار اور پرسنلائزڈ ٹیوشن اور گریڈنگ سسٹم تک، تعلیم میں LLMs کے ممکنہ اطلاقات بہت وسیع ہیں۔

بڑی زبان کے ماڈلز کے فوائد

بڑے لینگوئج ماڈل کی ترقی سے درپیش بہت سے چیلنجوں کے باوجود، اس کے فوائد بہت زیادہ ہیں اور پریشانی کے قابل ہیں۔ یہاں اہم ہیں۔

• زبان کی بھرپور تفہیم: ایل ایل ایم آپ کی زبان کو سمجھ سکتے ہیں اور اس کا جواب دے سکتے ہیں جیسے آپ کسی دوسرے انسان سے بات کر رہے ہوں۔ یہ انہیں انسانوں اور کمپیوٹر کی دنیا کے درمیان ایک انٹرفیس کے طور پر خاص طور پر قیمتی بناتا ہے۔
• تخلیق: جنریٹو پہلے سے تربیت یافتہ ٹرانسفارمرز نے متاثر کن ٹیکسٹ آؤٹ پٹ تیار کرنے میں اپنی صلاحیتوں کو ثابت کیا ہے جیسے کہ چیٹ جی پی ٹی اور امیجز کے ذریعے مستحکم بازی.
• استرتا: زیرو شاٹ ماڈل ایک ورسٹائل ٹول ہے جسے بہت سے کاموں اور پروجیکٹس کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جن کے لیے مختلف ماحول اور ایپلی کیشنز کی ضرورت ہوتی ہے۔
• فائن ٹیوننگ کی صلاحیت: کوئی بھی ادارہ پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل لے سکتا ہے اور اپنے کام کے فلو میں کاموں اور عمل کو انجام دینے کے لیے اسے ٹھیک کر سکتا ہے۔ اور اس میں تنظیم کی ثقافت اور اخلاقیات جیسے برانڈنگ، نعرے اور نقطہ نظر کو شامل کرنا شامل ہے۔

چیلنجز

زبان کے بڑے ماڈلز بہت سے چیلنجز پیش کرتے ہیں، جس نے انہیں زیادہ تر اچھی مالی اعانت سے چلنے والی کارپوریشنوں کا ڈومین بنا دیا ہے۔ ایل ایل ایم کے ساتھ ڈویلپرز کو درپیش اہم مسائل یہ ہیں۔

• ترقی اور دیکھ بھال کے اخراجات: بڑے زبان کے ماڈل تیار کرنا اور برقرار رکھنا دونوں مہنگے ہیں۔
• پیمانہ اور پیچیدگی: نام یہ سب کہتا ہے۔ بڑے زبان کے ماڈل بہت بڑے اور پیچیدہ ہوتے ہیں۔ آپ کو ایک اچھی ٹیم بنانے اور اس کا انتظام کرنے کی ضرورت ہے۔
• تعصبات اور غلطیاں: ان کے زیر نگرانی سیکھنے کے بڑے سائز کو دیکھتے ہوئے، بڑے زبان کے ماڈلز میں بہت سے تعصبات اور غلطیاں شامل ہو سکتی ہیں جیسا کہ انہوں نے انہیں اٹھایا ہے۔

بڑی زبان کے مشہور ماڈلز کی فہرست

S / N	نام	سال	ڈیولپر	کارپس سائز	پیرامیٹر	لائسنس
1.	GPT-4	2023	اوپنائی	نامعلوم	~ 1 ٹریلین	عوامی API
2.	PanGu-Σ	2023	Huawei	329 بلین ٹوکن۔	1 ٹریلین	ملکیتی
3.	MT-NLG	2021	Microsoft/Nvidia	338 بلین ٹوکن۔	530 ارب	محدود
4.	اوپن اسسٹنٹ	2023	LAION	1.5 ٹریلین ٹوکن	17 ارب	اپاچی 2.0
5.	بلومبرگ جی پی ٹی	2023	بلومبرگ ایل پی	700+ بلین ٹوکن	50 ارب	ملکیتی
6.	لاما	2023	میٹا	1.4 ٹریلین	65 ارب	محدود
7.	Galactica	2022	میٹا	106 بلین ٹوکن۔	120 ارب	CC-BY-NC
8.	Cerebras-GPT	2023	سیرابراس	-	13 ارب	اپاچی 2.0
9.	بلوم	2022	HugginFace & Co	350 بلین ٹوکن۔	175 ارب	ذمہ دار اے آئی
10.	GPT-Neo	2021	ایلیوتھر اے آئی	825 GB	2.7 ارب	ایم ائی ٹی
11.	فالکن	2023	آئی آئی ٹی	1 ٹریلین ٹوکن	40 ارب	اپاچی 2.0
12.	GLaM	2021	گوگل	1.6 ٹریلین ٹوکن	1.2 ٹریلین	ملکیتی
13.	GPT-3	2020	اوپنائی	300 بلین ٹوکن۔	175 ارب	عوامی API
14.	برٹ	2018	گوگل	3.3 ارب	ملین 340	اپاچی
15.	AlexaTM	2022	ایمیزون	1.3 ٹریلین	20 ارب	عوامی API
16.	یا ایل ایم	2022	Yandex	1.7 ٹی بی	100 ارب	اپاچی 2.0

اوپن سورس ایل ایل ایم

بہت سے مقبول بڑے لینگوئج ماڈلز اوپن سورس پروجیکٹس ہیں، حالانکہ ان کی پیچیدگیاں اور بھاری لاگت بہت سے ڈویلپرز کے لیے انہیں اپنانا ناممکن بنا دیتی ہے۔ تاہم، آپ ابھی بھی تربیت یافتہ ماڈلز کو تحقیقی مقاصد یا پیداوار کے لیے ان کے ڈویلپر کے بنیادی ڈھانچے پر چلا سکتے ہیں۔ کچھ مفت ہیں، جبکہ دیگر سستی ہیں۔ یہاں ایک اچھی فہرست ہے.

سرفہرست LLM وسائل کی فہرست

ذیل میں بڑے لینگویج ماڈلز اور AI انڈسٹری کے بارے میں سب کچھ سیکھنے اور ان کے ساتھ رہنے کے لیے ویب کے سرفہرست وسائل کی فہرست ہے۔

• اوپنائی: ChatGPT، GPT-4، اور Dall-E کے ڈویلپرز
• گلے لگنے والا چہرہ: نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) سے لے کر بڑے لینگویج ماڈلز تک AI سے متعلقہ چیزوں کے لیے مقبول ویب سائٹ
• گوگل اے آئی بلاگ: گوگل کی تحقیقی ٹیم سے معلومات، تحقیقی اپ ڈیٹس، مطالعات اور مضامین پیش کرتا ہے۔
• GitHub کے: بہت سارے اوپن سورس پروجیکٹس اور ان کے کوڈز کے ساتھ مقبول کوڈ ہوسٹنگ پلیٹ فارم۔
• NVIDIA: متوازی کمپیوٹنگ ہارڈویئر بنانے والے
• ACL انتھولوجی: قدرتی زبان کی پروسیسنگ اور کمپیوٹیشنل لسانیات پر 80k+ پیپرز کے ساتھ بڑا پلیٹ فارم۔
• نیوریپس: نیورل انفارمیشن پروسیسنگ سسٹمز کانفرنس۔
• درمیانہ: مختلف ماہرین اور محققین کے بہت سے AI اور مشین لرننگ بلاگز کے ساتھ بلاگنگ پلیٹ فارم۔
• ArXiv: تمام قسم کے تحقیقی مقالوں کے ساتھ اہم سائنسی ذخیرہ، بشمول AI اور بڑے لینگویج ماڈل۔

اکثر پوچھے گئے سوالات

بڑے لینگویج ماڈلز کے بارے میں اکثر پوچھے جانے والے سوالات درج ذیل ہیں۔

نتیجہ

زبان کے بڑے ماڈلز اور وہ کیا ہیں کی اس کھوج کو جمع کرتے ہوئے، آپ اس بات سے اتفاق کریں گے کہ وہ دنیا کو بدل رہے ہیں اور یہاں رہنے کے لیے ہیں۔

اگرچہ آپ کی تنظیم کی تکنیکی صلاحیتیں اس بات کا تعین کرتی ہیں کہ آیا آپ یہاں حصہ لے سکتے ہیں یا نہیں، آپ کا کاروبار ہمیشہ اس کے بہت سے فوائد سے فائدہ اٹھا سکتا ہے۔ پیدا کرنے والا AI بڑے زبان کے ماڈلز کے ذریعہ فراہم کردہ۔