गत 24 अक्टुबर 한국산업지능화협회(KOIIA) केर आमन्त्रण पर '2025 मध्यम आकारक उद्यमसभक मुख्य प्रतिभा विकास अकादमी, भविष्यक उद्योगक लेल 대응 रणनीति सेमिनार' मे भाग लैत CLEVI केर प्रतिनिधि इ ह्वान-हो मुख्य भाषण देने छलाह।
हम 'AI प्रौद्योगिकी अपनयबाक उदाहरण आ DX व्यावहारिक रणनीति' सत्र मे 'Physical AI केर उपयोगक उदाहरण आ RAG एजेन्ट लागू करबाक प्रक्रियामे विफलताक कारण आ सुधारक रणनीति' विषय पर सहभागी भेलहुँ।
हाल मे AI एजेन्टक प्रति रुचि बढ़लाक कारण बहुतो कम्पनी AI अपनयबाक विचार कऽ रहल अछि। हमरा बुझाइत अछि जे पहिने सँ बहुतो संस्था आ कम्पनी AI केर प्रायोगिक रूप सँ अपनय कऽ सञ्चालन कऽ रहल अछि।
मुदा दुर्भाग्यवश, अनुसन्धान सँ पता चलल अछि जे बहुतो कम्पनी आ संस्थामे अपेक्षित ROI प्राप्त नहि भऽ रहल अछि, आ PoC मे काज करैत छल जे सुविधा, मुख्य व्यवसाय वा कार्यस्थल पर सही उत्तर नहि दैत अछि अथवा काजे नहि करैत अछि।
एहि जानकारीक कारण बहुतो कम्पनी AI जल्दबाजीमे अपनय सँ हिचकिचा रहल अछि।
एहि व्याख्यानमे CLEVI केर प्रतिनिधि इ ह्वान-हो जल्दबाजीमे AI अपनयबाक प्रमुख विफलताक कारण—RAG प्रणालीक सीमा आ ओपन-सोर्स मॉडल अथवा स्मॉल LLM(SLM)—क विषयमे विस्तार सँ बुझौलनि आ ई सेहो स्पष्ट कएलनि जे पहिनेका अपनयनक उदाहरणसभ किएक विफल भेल।
अन्ततः AI केर उपयोग करबाक कारण ई अछि जे हम आशा करैत छी जे ई मनुष्यक काजक स्थान लेत अथवा मनुष्य सँ बेहतर प्रदर्शन करत।
वर्तमानमे AI अपनौने कम्पनीसभक कार्यरत कर्मचारी AI केर उत्तरक गुणवत्तापर भरोसा नहि कऽ पाबि रहल छथि। AI केर उत्तर एक-एक कऽ जाँच करबाक कारण हुनकर काज घटबाक बदला बढ़ि रहल अछि—एहि विषयमे असन्तोष व्यक्त भऽ रहल अछि।
एकर कारण ई अछि जे अधिकांश कम्पनी ओपन-सोर्स SLM मॉडल फाइन-ट्यून कऽ समाधानक रूपमे उपयोग करैत अछि।
सहज रूप सँ बुझल जा सकैत अछि जे AI नव ज्ञान सीखला पर आओर बुद्धिमान बनत, मुदा AI केँ नव ज्ञान सिखेला पर पुरान स्मृति, अर्थात् मनमाना पैरामीटरक भार, नष्ट भऽ जाइत अछि।
आओर गम्भीर समस्या ई अछि जे कोनो सूचना वा ज्ञान हराएल, से ककरो पता नहि चलैत अछि।
AI अपनाबय छोट संसाधनसँ होमयवला काज नहि अछि, तेँ PoC केर समयसँ बहुत रास सत्यापन कएल गेल होयत।
तखन एहि समय एहन समस्या किएक नहि देखायल? कारण, निस्सन्देह, लक्ष्यित जानकारीसँ फेरसँ प्रशिक्षण देल गेल छल।
जे AI केवल संख्या जनैत छल, ओकरा अक्षर सिखाओल गेल आ तकर बाद केवल अक्षरसँ सम्बन्धित प्रश्न पूछल गेल, तेँ स्वाभाविक रूपसँ ओ नीक उत्तर दैत अछि। मुदा कार्यस्थलमे की एहन विशेष डोमेनमे विशेषज्ञता रखने मॉडल मात्र आवश्यक अछि?
हमर कार्यस्थल प्रत्येक दिन नव वातावरण आ नव डेटा केर सामना करैत अछि। मुदा अपन पहिने सँ रहल ज्ञानकेँ अनियमित रूपसँ नष्ट करैत प्रशिक्षण प्राप्त कएल AI सामान्य उपयोगिता तँ दूर, शुद्धताक गारण्टी सेहो नहि दऽ सकैत अछि।
तेँ From-scratch Foundation अतिविशाल भाषा मॉडल रखने अथवा एहन मॉडल बना सकयवला तकनीक आवश्यक अछि।
कारण, एहन मॉडलसभमे संसारक लगभग समस्त ज्ञान रहैत अछि, जाहिसँ उत्तरक गुणवत्ता आ शुद्धता दुनू बेसी होइत अछि।
विशेषीकृत डोमेनक लेल SFT(Supervised Fine-Tuning) नामक तकनीकक उपयोग कएल जा सकैत अछि, अथवा कम परिमाणक डेटाक लेल RAG प्रणाली अथवा CLEVI द्वारा स्वयं विकसित इंटेलिजेन्स डेटाबेस प्रणाली Semantic Database तकनीकक उपयोग कएल जाए तँ फाइन-ट्यून कएल SLM केर कमीसभ पर विजय पाओल जा सकैत अछि।
सरकार सेहो एहन फाउण्डेशन मॉडलसभक महत्त्व बुझैत अछि, तेँ ओ भरपूर समर्थन दऽ रहल अछि।
ई राष्ट्रीय प्रतिनिधि AI परियोजना अछि। एहि परियोजनाक सभसँ पैघ लक्ष्य डिजिटल सम्प्रभुता सुनिश्चित करब होयत।
CLEVI सेहो ओपन-सोर्स मॉडल उपयोग करबाक घातक कमीसभसँ परिचित छल, तेँ डेटा संग्रहसँ लऽ कऽ आर्किटेक्चर डिजाइन धरि स्वतंत्र रूपसँ विकास कऽ CLEVI केर मॉडलसभकेँ प्रशिक्षित कएलक।
वर्तमानमे CLEVI केर मॉडलसभ विश्वक अग्रणी AI सभसँ प्रतिस्पर्धा कएलाक बादो प्रदर्शनमे कोनो तरहसँ पाछाँ नहि अछि।
विशेष रूपसँ, अपन मॉडल रखनेक कारण बाहरी मॉडल उपयोग करबाक समय उत्पन्न भऽ सकयवला निर्भरता समस्यासँ CLEVI केर कोनो सम्बन्ध नहि अछि।
आब AI अपनाबनाइ विकल्प नहि, बल्कि आवश्यक बनैत जा रहल अछि। मुदा केवल नवीनतम तकनीक अपनाबलासँ वांछित परिणाम पेनाइ कठिन अछि।
वास्तविक नवाचार तखनहि शुरू होइत अछि, जखन तकनीकक सीमासभकेँ ठीकसँ बुझि कऽ अपन संगठनक वातावरण आ लक्ष्य अनुरूप सर्वोत्तम रणनीति बनाओल जाइत अछि।
CLEVI अपन विशिष्ट तकनीकी क्षमतासभ—जैना स्वतंत्र अतिविशाल भाषा मॉडल आ Semantic Database—द्वारा उद्यमसभकेँ AI अपनाबयक प्रक्रियामे होमयवला परीक्षण-त्रुटि आ जोखिमसभकेँ न्यूनतम करैत अछि।
आगाँ सेहो हम क्षेत्रक आवाज पर ध्यान दैत, बेसी सँ बेसी उद्यमसभक लेल विश्वसनीय AI साझेदार बनबाक पूरा प्रयास करैत रहब। AI अपनयबाक वास्तविक सफलता CLEVIक संग मिलि कऽ हासिल करू।