From-scratch Foundation Model ക്ലെവി AI(ivy)

“ഒരു ചെറിയ കമ്പനിക്ക് എങ്ങനെയാണ് ലോകോത്തര വൻതോതിലുള്ള AI ഭാഷാ മോഡൽ നിർമ്മിക്കാനായത്?”

ഒരു ചെറിയ സ്റ്റാർട്ടപ്പിൽ നിന്ന് എങ്ങനെയാണ് വൻതോതിലുള്ള ഭാഷാ മോഡൽ നിർമ്മിച്ചത്?

1.4 ട്രില്യൺ പാരാമീറ്റർ വലുപ്പമുള്ള Foundation മോഡൽ ക്ലെവി പുറത്തിറക്കിയതിന് ശേഷം ഏറ്റവും കൂടുതൽ ലഭിച്ച ചോദ്യമാണിത്.

പല കമ്പനികളും ഓപ്പൺസോഴ്‌സ് മോഡലുകൾ ലളിതമായി ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്യുന്നതിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഡാറ്റ ശേഖരണം മുതൽ മോഡൽ രൂപകൽപ്പന, വലിയതോതിലുള്ള വിതരണ പഠനം, ഗുണനിലവാര പരിശോധന എന്നിവ വരെയുള്ള എല്ലാ പ്രക്രിയകളും ക്ലെവി സ്വതന്ത്രമായി നിർവഹിച്ചു.

ആ രഹസ്യവും മത്സരക്ഷമതയും താഴെ വിശദമായി പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു.

1. ഒരു ചെറിയ കമ്പനിക്ക് വൻതോതിലുള്ള ഭാഷാ മോഡൽ നിർമ്മിക്കാനാകുമോ?

2025 ജൂലൈയിൽ, ക്ലെവി സ്വയം വികസിപ്പിച്ച വൻതോതിലുള്ള ഭാഷാ മോഡൽ വിപണിയിൽ അവതരിപ്പിച്ചപ്പോൾ, നിരവധി ഉപഭോക്താക്കൾ (ഉപയോക്താക്കൾ) അതിശയത്തോടും സംശയത്തോടും കൂടി പ്രതികരിച്ചു. “ഇത് ശരിക്കും സ്വയം വികസിപ്പിച്ചതാണോ?” “ഓപ്പൺസോഴ്‌സ് മോഡലിൽ ചെറിയ മാറ്റം വരുത്തിയതല്ലേ?”

വാസ്തവത്തിൽ, ആഭ്യന്തരവും അന്തർദേശീയവുമായ നിരവധി കമ്പനികൾ ഓപ്പൺസോഴ്‌സ് മോഡലുകളിൽ ലളിതമായി ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് (fine-tuning) മാത്രം നടത്തി, അവയെ സ്വന്തം മോഡലുകളായി പ്രചരിപ്പിക്കുന്ന സംഭവങ്ങൾ നിരവധിയാണ്.

എന്നാൽ ക്ലെവി **‘From-scratch Foundation Model’** മുന്നോട്ടുവച്ചു.

അതായത്, ഡാറ്റ ശേഖരണം മുതൽ മോഡൽ രൂപകൽപ്പന, വലിയതോതിലുള്ള വിതരണ പഠനം, ഗുണനിലവാര പരിശോധന എന്നിവ വരെയുള്ള എല്ലാ പ്രക്രിയകളും നേരിട്ട് രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത് നടപ്പിലാക്കി.

2. വൻതോതിലുള്ള ഭാഷാ മോഡൽ വികസിപ്പിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളത് എന്തുകൊണ്ട്

From-Scratch Foundation Model പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് താഴെപ്പറയുന്ന എല്ലാ കാര്യങ്ങളും പഠിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്.

വലിയതോതിലുള്ള ഉയർന്ന ഗുണനിലവാരമുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റ് ആവശ്യമാണ്

• വൈവിധ്യം: ഭാഷ, ഡൊമെയ്ൻ, ഫോർമാറ്റ് (ടെക്സ്റ്റ്, ചിത്രം മുതലായവ) എന്നിവയിൽ വൈവിധ്യം ഉറപ്പാക്കുക
• ശുദ്ധീകരണം: ശബ്ദം നീക്കംചെയ്യൽ, ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണം, പകർപ്പുള്ള/ഹാനികരമായ ഡാറ്റ ഫിൽട്ടറിംഗ്
• ലൈസൻസ്: പകർപ്പവകാശവും ഡാറ്റ ഉപയോഗാവകാശവും വ്യക്തമായി നിർവചിക്കുക

വലിയതോതിലുള്ള കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ

• ഉയർന്ന പ്രകടനശേഷിയുള്ള GPU/TPU ക്ലസ്റ്റർ: ആയിരക്കണക്കിന് മുതൽ പതിനായിരക്കണക്കിന് നോഡുകളുള്ള ഉപകരണങ്ങളെ സംയോജിപ്പിച്ച് വലിയതോതിലുള്ള വിതരണ പഠനത്തിന് പിന്തുണ നൽകുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യ
• കാര്യക്ഷമമായ വിതരണ പഠന ഫ്രെയിംവർക്ക്: DeepSpeed, Megatron-LM, Ray തുടങ്ങിയവ
• സ്റ്റോറേജ്/നെറ്റ്‌വർക്ക്: വലിയതോതിലുള്ള ഡാറ്റ ഇൻപുട്ട്/ഔട്ട്പുട്ടിനും വേഗതയേറിയ നെറ്റ്‌വർക്ക് പരിസ്ഥിതിക്കും

മോഡൽ ആർക്കിടെക്ചർ രൂപകൽപ്പന

• പുതിയ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ ഉൾപ്പെടുത്തൽ: Transformer, MoE(Mixture of Experts), മൾട്ടിമോഡൽ തുടങ്ങിയവ
• സ്കെയിലബിലിറ്റി: പാരാമീറ്ററുകളുടെ എണ്ണം, ലെയറുകളുടെ എണ്ണം, ഇൻപുട്ട് ദൈർഘ്യം തുടങ്ങിയവയുടെ വിപുലീകരണശേഷി പരിഗണിക്കൽ
• കാര്യക്ഷമത: പരിശീലന/ഇൻഫറൻസ് വേഗത, മെമ്മറി ഉപയോഗത്തിന്റെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ

പരിശീലന തന്ത്രങ്ങളും അൽഗോരിതങ്ങളും

• പ്രീട്രെയിനിംഗ് ലക്ഷ്യം: ഭാഷാ മോഡൽ (ഉദാ: next token prediction), മൾട്ടിമോഡൽ (ഉദാ: contrastive learning) തുടങ്ങിയവ
• ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ രീതികൾ: mixed precision, gradient accumulation, learning rate schedule തുടങ്ങിയവ
• നോർമലൈസേഷൻ/സ്ഥിരത: dropout, layer norm, weight decay തുടങ്ങിയവ

മൂല്യനിർണ്ണയവും പരിശോധനാ സംവിധാനവും

• ബെഞ്ച്മാർക്ക് സെറ്റ്: സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ (Benchmarks) ഉപയോഗിക്കൽ
• ആന്തരിക മൂല്യനിർണ്ണയം: യഥാർത്ഥ ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മൂല്യനിർണ്ണയം
• തുടർച്ചയായ നിരീക്ഷണം: പരിശീലനത്തിനിടയിലും ശേഷവും ഗുണനിലവാരം, പക്ഷപാതം, സുരക്ഷ എന്നിവ പരിശോധിക്കൽ

മാനവവിഭവശേഷിയും സംഘടനാ ശേഷിയും

• AI/ML ഗവേഷകർ: മോഡൽ രൂപകൽപ്പന, അൽഗോരിതം വികസനം
• ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർമാർ: ഡാറ്റ ശേഖരണം/ശുദ്ധീകരണം/മാനേജ്മെന്റ്
• ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ എഞ്ചിനീയർമാർ: ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് സിസ്റ്റങ്ങൾ, ക്ലൗഡ്/ഓൺ-പ്രെമൈസസ് മാനേജ്മെന്റ്
• പ്രോജക്റ്റ് മാനേജർമാർ: സമയക്രമം, ബജറ്റ്, ഗുണനിലവാര മാനേജ്മെന്റ്

നൈതിക, നിയമ, സുരക്ഷാ പരിഗണനകൾ

• AI നൈതികത: പക്ഷപാതം, സുരക്ഷ, സുതാര്യത, ഉത്തരവാദിത്തം
• നിയമാനുസരണം: വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ, പകർപ്പവകാശം, ഡാറ്റാ പരമാധികാരം
• സുരക്ഷ: ഡാറ്റ/മോഡൽ ചോർച്ച തടയൽ, ആക്സസ് നിയന്ത്രണം

നിലവിൽ ലോകമെമ്പാടുമുള്ള AI ഗവേഷകരുടെ എണ്ണം ഏകദേശം 2,000 ആണ്, അവരിൽ ഭൂരിഭാഗവും META, Google, XAI തുടങ്ങിയ ബിഗ് ടെക് കമ്പനികളിലാണ് കേന്ദ്രീകരിച്ചിരിക്കുന്നത്. രാജ്യത്തിനകത്ത് ഡാറ്റ ശേഖരണം മുതൽ വൻതോതിലുള്ള പരിശീലന ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ വരെ നേരിട്ട് രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത് ഒരു Foundation മോഡൽ വികസിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന ടീമുകൾ വളരെ വിരളമാണ്.

3. കുറച്ച് ജീവനക്കാരെ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു വൻതോതിലുള്ള ഭാഷാ മോഡൽ നിർമ്മിക്കൽ.

10 വർഷത്തിലേറെയായി ഡീപ് ലേണിംഗും മെഷീൻ ലേണിംഗും ഗവേഷണം ചെയ്ത അനുഭവത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ, 3 വർഷം മുമ്പ് “ലോകത്തിലെ ഏറ്റവും മികച്ച AI സൃഷ്ടിക്കും” എന്ന ലക്ഷ്യത്തോടെ ഇ ഹ്വാൻഹോ കമ്പനി (ക്ലെവി) സ്ഥാപിച്ചു.

കമ്പനിയുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റാ പൈപ്പ്‌ലൈൻ നിർമ്മാണം, വൻതോതിലുള്ള ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് ഡീപ് ലേണിംഗ് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ രൂപകൽപ്പന, മോഡൽ ആർക്കിടെക്ചർ വികസനം, ഗുണനിലവാര പരിശോധന എന്നിവയുൾപ്പെടെ എല്ലാ പ്രക്രിയകളും നേരിട്ട് രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത് Foundation Model വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ ശേഷി സ്വന്തമാക്കി.

നിരവധി തവണ മോഡൽ പരിശീലിപ്പിച്ചതിന്റെ ഫലമായി, നിലവിൽ ലോകത്തിലെ ഏറ്റവും മികച്ച നിലവാരത്തിലുള്ള മോഡലുകളുമായി മത്സരിക്കാനാകുന്ന Clevi-5-x മോഡൽ ഞങ്ങളുടെ കൈവശമുണ്ട്.

വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളെ ഫലപ്രദമായി പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന്, നൂറുകണക്കിന് മുതൽ ആയിരക്കണക്കിന് വരെ GPU-കളെ ക്ലസ്റ്ററായി ബന്ധിപ്പിച്ച് സെക്കൻഡിൽ ക്വാഡ്രില്യൺ കണക്കിന് കണക്കുകൂട്ടലുകൾ ഒരേസമയം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ആവശ്യമാണ്. ഈ പ്രക്രിയയിൽ, വലിയ തോതിലുള്ള വിതരണ പരിതസ്ഥിതികളിലെ കണക്കുകൂട്ടൽ സമന്വയവും ആശയവിനിമയത്തിലെ വൈകലും പരമാവധി കുറയ്ക്കുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യ നിർണായകമാണ്. ഇതുവരെ, രാജ്യത്തിനകത്ത് “കൃത്യമായ നിയന്ത്രണ അൽഗോരിതം” ഇല്ലാത്തതിനാൽ മിക്ക കമ്പനികൾക്കും മോഡലുകളെ ശരിയായി പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കഴിഞ്ഞിരുന്നില്ല. Clevi-യുടെ പ്രതിനിധിയായ ലീ ഹ്വാൻഹോ ഈ സ്വതന്ത്ര വിതരണ കണക്കുകൂട്ടൽ നിയന്ത്രണ അൽഗോരിതം സ്വയം വികസിപ്പിച്ചതിലൂടെ, രാജ്യത്തിനകത്ത് ആദ്യമായി 1.4 ട്രില്യൺ (1.4 Trillion) പാരാമീറ്റർ വലുപ്പമുള്ള വലിയ ഭാഷാ മോഡൽ വിജയകരമായി പരിശീലിപ്പിച്ചു.

4. കുറച്ച് ഡെവലപ്പർമാരെ ഉപയോഗിച്ച് വിവിധ മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കാൻ കഴിഞ്ഞതിന്റെ കാരണം

മിക്ക ബിഗ് ടെക് കമ്പനികൾക്കും വലിയ തോതിലുള്ള ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ നിയന്ത്രണവും ഡാറ്റ ശുദ്ധീകരണ സാങ്കേതികവിദ്യയും ഉണ്ട്.

ഇവ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് നൂറുകണക്കിന് മുതൽ ആയിരക്കണക്കിന് വരെ ഗവേഷണ ജീവനക്കാർ ആവശ്യമാണ്.

എന്നാൽ, കുറച്ച് ഗവേഷണ ജീവനക്കാരെ ഉപയോഗിച്ച് Clevi വിവിധ മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുകയും കൈവശം വയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഇത് എങ്ങനെ സാധ്യമായി?

Teacher-Student Model(Knowledge Distilation) സാങ്കേതികവിദ്യയിലൂടെ, കുറച്ച് ജീവനക്കാരെ ഉപയോഗിച്ച് Clevi വിവിധ മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുകയും കൈവശം വയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

അങ്ങനെയെങ്കിൽ, Teacher-Student സാങ്കേതികവിദ്യയെക്കുറിച്ച് നോക്കാം.

Teacher-Student(വിജ്ഞാന വാറ്റിയെടുക്കൽ)

Teacher-Student സാങ്കേതികവിദ്യ എന്നത് ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, വലിയ ഭാഷാ മോഡൽ (Teacher Model) ഉപയോഗിച്ച് ചൈൽഡ് മോഡലിനെ (Student Model) വിലയിരുത്തുകയും പ്രതികരണം നൽകുകയും ചെയ്ത്, കുറച്ച് ജീവനക്കാരെ ഉപയോഗിച്ചുതന്നെ നൂറുകണക്കിന് ഗവേഷണ ജീവനക്കാരുടെ പ്രവർത്തനത്തിന് പകരം നിൽക്കുകയും വിവിധ മോഡലുകൾ വേഗത്തിൽ വികസിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യയാണ്.

• Mother Model(വലിയ മോഡൽ) വിവിധ മേഖലകളിലെ മോഡലുകളെ വിലയിരുത്തുകയും പ്രതികരണം നൽകുകയും ചെയ്ത് നൂറുകണക്കിന് ഗവേഷണ ജീവനക്കാരുടെ പ്രവർത്തനത്തിന് പകരം നിൽക്കുന്നു.
• ഈ രീതിയിൽ Clevi-x-platform വഴി പരിശീലനം നടത്തുകയാണെങ്കിൽ, Reasoning, VLM, Physical AI, Coding Agent തുടങ്ങിയ ഉയർന്ന പ്രകടനക്ഷമതയുള്ള മോഡലുകളെ 10–15 ദിവസത്തിനുള്ളിൽ പരിശീലിപ്പിച്ച് വിന്യസിക്കാനാകും.

Clevi Coding Agent

Clevi Phsycal AI Learning Platform

VLM-വിഷൻ ലാംഗ്വേജ് മോഡൽ

സുരക്ഷാ ഏജന്റ്

5. Clevi-x-platform സാങ്കേതികവിദ്യയുടെയും ഗുണനിലവാരത്തിന്റെയും വ്യത്യസ്തത

മോഡൽ പ്രകടനവും വിപുലീകരണക്ഷമതയും

• അനുമാനത്തിലെ (CoT/Reasoning) മേന്മ: cip-5-x ഘട്ടംഘട്ടമായുള്ള യുക്തിവികാസവും അടിസ്ഥാനകാരണങ്ങളുടെ വിശദീകരണവും ഡിസൈൻ തത്വശാസ്ത്രത്തിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു; ശാസ്ത്രം, ഗണിതം, എഞ്ചിനീയറിംഗ് പ്രശ്നപരിഹാരം എന്നിവയിൽ ഉയർന്ന വിശ്വാസ്യതയുള്ള കണക്കുകൂട്ടലും വ്യാഖ്യാനശേഷിയും പ്രകടിപ്പിക്കുന്നു. ആഭ്യന്തര ബെഞ്ച്മാർക്ക് മാനദണ്ഡങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി GPT-5 നിലവാരത്തിലോ അതിലുപരിയോ ഉള്ള പ്രകടനശേഷി ലക്ഷ്യമിട്ട് രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത് പ്രവർത്തിപ്പിച്ചുവരുന്നു, കൂടാതെ ഒരേ പ്രോംപ്റ്റ് സാഹചര്യങ്ങളിലെ പുനരുത്പാദനക്ഷമതയും സ്ഥിരീകരണസാധ്യതയും പ്രധാന ഗുണനിലവാര സൂചകങ്ങളായി നിയന്ത്രിക്കുന്നു.

• മൾട്ടിമോഡലിന്റെ പൂർണ്ണ സ്പെക്ട്രം: ലക്ഷ്യാധിഷ്ഠിത VLM(cip-5-vision), വലിയ തോതിലുള്ള മൾട്ടിമോഡൽ പ്രോസസ്സിംഗ് മോഡൽ (ivy-4-mm), ഭാരം കുറഞ്ഞ ഓൺ-ഡിവൈസ് മോഡൽ (ivy-3-text) എന്നിവയെ ഒരൊറ്റ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിൽ ഉൽപ്പാദിപ്പിച്ച് സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനാൽ, ചുമതലയുടെ സ്വഭാവത്തിന് (തിരയൽ/വർഗ്ഗീകരണം/സംഗ്രഹം vs. അനുമാനം/വിശദീകരണം/നിർവഹണം) അനുയോജ്യമായ മികച്ച സംയോജനം സാധ്യമാണ്.

എന്റർപ്രൈസ് പ്രയോഗക്ഷമത

• ഓൺ-പ്രെമൈസസ് സുരക്ഷയും ലഭ്യതയും: അടച്ച നെറ്റ്‌വർക്കിന്റെ മുഴുവൻ ഘട്ടങ്ങളിലും (ഇൻപുട്ട്-പരിശീലനം-സേവനം-ബാക്കപ്പ്) പ്രവർത്തനം, HA ഡിസൈൻ, മോഡുലാർ വിപുലീകരണം, SVCE(ഒറ്റപ്പെടുത്തിയ സുരക്ഷിത നിർവഹണ പരിസ്ഥിതി) എന്നിവയിലൂടെ ഡാറ്റയും മോഡൽ പാരാമീറ്ററുകളും വേർതിരിച്ച് സംരക്ഷിക്കുന്നു.
• ദ്രുതഗതിയിലുള്ള വിന്യാസവും വിപുലീകരണവും: Ivy Chat(ബിസിനസ് ആവശ്യങ്ങൾക്കായുള്ള മൾട്ടിമോഡൽ സംഭാഷണം/ഏജന്റ്), API Platform(ആഗോള സ്റ്റാൻഡേർഡ് SaaS) എന്നിവയിലൂടെ വേഗത്തിലുള്ള പ്രയോഗവും പ്രവർത്തനവും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.

ഫിസിക്കൽ AI (Physical AI) വ്യത്യസ്തത

• NVIDIA Isaac അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സിമുലേഷനും പരിണാമാധിഷ്ഠിത റീഇൻഫോഴ്‌സ്‌മെന്റ് ലേണിംഗും (Evolutionary RL) സംയോജിപ്പിച്ച്, Sim2Real ട്രാൻസ്ഫറും സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ സമാന്തര പരിശീലനവും വഴി പരിശീലന കാര്യക്ഷമതയും യഥാർത്ഥ സാഹചര്യങ്ങളിലെ അനുകൂലനശേഷിയും വർധിപ്പിച്ചു. ഡിജിറ്റൽ മുതൽ റോബോട്ടിക്സ് പരിശീലനവും വിന്യാസവും വരെ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഈ കഴിവിന് പകരക്കാരുകൾ വിരളമാണ്.

സേവന ഗുണനിലവാരവും ഭരണനിർവഹണവും

• മോഡൽ/പ്രോംപ്റ്റ്/ടൂൾ പതിപ്പ് നിയന്ത്രണം, മൂല്യനിർണ്ണയ സ്യൂട്ട് (കൊറിയൻ, ഇംഗ്ലീഷ് വിജ്ഞാനം, വ്യവസായാടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള ടാസ്‌ക്കുകൾ, ഹാല്യൂസിനേഷൻ/സുരക്ഷാ സൂചകങ്ങൾ), മാറ്റനിർവഹണം (SLO/SLA), പ്രവർത്തന നിരീക്ഷണം (ലേറ്റൻസി/വിജയനിരക്ക്/TCO) എന്നിവ ഒറ്റ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം നടപടിക്രമത്തിലൂടെ നിയന്ത്രിക്കുന്നു.

നിലവിൽ ദക്ഷിണ കൊറിയയിൽ ഏകദേശം 300-ലധികം AI മോഡൽ സേവന കമ്പനികൾ നിലവിലുണ്ടെങ്കിലും,

ഉയർന്ന പ്രകടനശേഷിയുള്ള സ്വന്തം ഫൗണ്ടേഷൻ മോഡലിലൂടെ ഓൺ-പ്രെമൈസസ്, ക്ലൗഡ് സേവനങ്ങൾ ഒരേസമയം നൽകാൻ കഴിയുന്ന ഏക സ്ഥാപനം ക്ലെവിയാണ്.

6. ഭാഷാ മോഡലുകൾ വ്യവസായത്തിൽ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്ന രീതികൾ

AI സ്വീകരിക്കുന്നതിന് വൻ നിക്ഷേപവും കർശനമായ മൂല്യനിർണയവും ആവശ്യമായതിനാൽ, യഥാർത്ഥത്തിൽ നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിന് പ്രയോജനപ്പെടുന്ന പരിഹാരമാണോ എന്ന് നേരിട്ട് താരതമ്യം ചെയ്ത് പരീക്ഷിക്കുന്ന പ്രക്രിയ അനിവാര്യമാണ്.

• CLEVI വെറും മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിൽ ഒതുങ്ങാതെ, യഥാർത്ഥ വ്യവസായ മേഖലകളിൽ പ്രയോഗിക്കാവുന്ന AI പരിഹാരങ്ങൾ നൽകുന്നു.
• ഉദാഹരണത്തിന്, Ivy Chat Platform, Clevi API Platform, വ്യവസായാടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള കസ്റ്റമൈസേഷൻ, സുരക്ഷാ ആവശ്യകതകൾ പാലിക്കൽ തുടങ്ങിയ എന്റർപ്രൈസ് ചാനലുകൾ സജ്ജമാണ്.
• ഫിസിക്കൽ AI, റോബോട്ടിക്സ്, മൾട്ടിമോഡൽ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് തുടങ്ങിയ, ആഭ്യന്തരമായും അന്തർദേശീയമായും അപൂർവമായി മാത്രം കാണപ്പെടുന്ന സാങ്കേതിക കഴിവുകൾ ഞങ്ങൾക്കുണ്ട്.

AI-യെ ഒരു ‘ലക്ഷ്യ’മായി കാണാതെ ‘ഉപാധി’യായി ഉപയോഗിച്ച്, യഥാർത്ഥ പ്രവർത്തന കാര്യക്ഷമതയ്ക്കും വ്യവസായ നവീകരണത്തിനും സംഭാവന ചെയ്യുന്ന മൂർത്തമായ AI പരിഹാരങ്ങൾ CLEVI നൽകുന്നു. യഥാർത്ഥ From-scratch Foundation മോഡലിന്റെ വ്യത്യസ്തത നേരിട്ട് അനുഭവിച്ചറിയൂ.

ബന്ധപ്പെടലും ഡെമോ അഭ്യർത്ഥനയും: [email protected]

Copyright© 2025 Clevi Inc. All rights reserved.