“सानो कम्पनीले विश्वस्तरीय विशाल AI भाषा मोडेल कसरी बनाउन सक्यो?”
सानो स्टार्टअपले विशाल भाषा मोडेल कसरी बनायो?
क्लेभीले 1.4 ट्रिलियन प्यारामिटर आकारको Foundation मोडेल सार्वजनिक गरेपछि, यो सबैभन्दा धेरै सोधिएको प्रश्न हो।
धेरै कम्पनीहरूले open-source मोडेललाई सामान्य रूपमा fine-tuning गर्ने विपरीत, क्लेभीले डेटा सङ्कलनदेखि मोडेल डिजाइन, ठूलो स्तरको distributed training र गुणस्तर प्रमाणीकरणसम्मका सबै प्रक्रिया आफ्नै रूपमा सञ्चालन गर्यो।
यसको रहस्य र प्रतिस्पर्धात्मक क्षमताबारे तल विस्तृत रूपमा परिचय दिइएको छ।
1. सानो कम्पनीले विशाल भाषा मोडेल बनाउँछ?
2025 जुलाईमा, क्लेभीले आफैं विकास गरेको विशाल भाषा मोडेल बजारमा सार्वजनिक गर्दा, असंख्य ग्राहकहरू (प्रयोगकर्ताहरू) आश्चर्य र शङ्काले हलचलमा परे। “के यो साँच्चिकै आफैंले विकास गरेको हो?” “के open-source मोडेललाई थोरै मात्र परिवर्तन गरिएको होइन?”
वास्तवमा, देश तथा विदेशका धेरै कम्पनीहरूले open-source मोडेलमा केवल transfer learning (fine-tuning) गरेर त्यसलाई आफ्नै मोडेलका रूपमा प्रचार गर्ने गरेका छन्।
तर क्लेभीले **‘From-scratch Foundation Model’** लाई आफ्नो प्रमुख विशेषताका रूपमा प्रस्तुत गर्यो।
अर्थात्, डेटा सङ्कलनदेखि मोडेल डिजाइन, ठूलो स्तरको distributed training र गुणस्तर प्रमाणीकरणसम्मका सबै प्रक्रिया प्रत्यक्ष रूपमा डिजाइन र कार्यान्वयन गर्यो।
2. विशाल भाषा मोडेल विकास गर्न कठिन हुनुका कारणहरू
From-Scratch Foundation Model लाई प्रशिक्षण दिन तलका सबै विषयहरूमा प्रशिक्षण आवश्यक हुन्छ।
ठूलो परिमाणको उच्च गुणस्तरीय डेटासेट आवश्यक हुन्छ
- विविधता: भाषा, डोमेन र स्वरूप (पाठ, छवि आदि) मा विविधता सुनिश्चित गर्ने
- शुद्धीकरण: noise हटाउने, गुणस्तर व्यवस्थापन गर्ने, दोहोरिएका/हानिकारक डेटा फिल्टर गर्ने
- इजाजतपत्र: प्रतिलिपि अधिकार तथा डेटा प्रयोग अधिकार स्पष्ट गर्ने
ठूलो स्तरको कम्प्युटिङ पूर्वाधार
- उच्च कार्यसम्पादनका GPU/TPU क्लस्टर: हजारौँदेखि दसौँ हजार नोडसम्मका उपकरणहरू एकीकृत गरी ठूलो परिमाणको distributed training लाई समर्थन गर्ने प्रविधि
- प्रभावकारी distributed training framework: DeepSpeed, Megatron-LM, Ray आदि
- स्टोरेज/नेटवर्क: ठूलो परिमाणको डेटा इनपुट/आउटपुट तथा उच्च गतिको नेटवर्क वातावरण
मोडेल आर्किटेक्चर डिजाइन
- नवीनतम संरचना समावेश: Transformer, MoE(Mixture of Experts), मल्टिमोडल आदि
- स्केलेबिलिटी: प्यारामिटरको संख्या, लेयरको संख्या, इनपुट लम्बाइ आदि विस्तारयोग्यतालाई ध्यानमा राख्दै
- दक्षता: प्रशिक्षण/अनुमान गति र मेमोरी उपयोगको अनुकूलन
प्रशिक्षण रणनीति तथा एल्गोरिदम
- प्रि-ट्रेनिङ लक्ष्य: भाषा मोडल (जस्तै next token prediction), मल्टिमोडल (जस्तै contrastive learning) आदि
- अप्टिमाइजेसन प्रविधि: mixed precision, gradient accumulation, learning rate schedule आदि
- नर्मलाइजेसन/स्थिरीकरण: dropout, layer norm, weight decay आदि
मूल्याङ्कन तथा प्रमाणीकरण प्रणाली
- बेन्चमार्क सेट: मानक डेटासेट (Benchmarks) को प्रयोग
- आन्तरिक मूल्याङ्कन: वास्तविक प्रयोग परिदृश्यमा आधारित मूल्याङ्कन
- निरन्तर अनुगमन: प्रशिक्षणको क्रममा/पछि गुणस्तर, पूर्वाग्रह र सुरक्षाको जाँच
जनशक्ति तथा संगठनात्मक क्षमता
- AI/ML अनुसन्धानकर्ता: मोडल डिजाइन, एल्गोरिदम विकास
- डेटा इन्जिनियर: डेटा सङ्कलन/शुद्धीकरण/व्यवस्थापन
- इन्फ्रास्ट्रक्चर इन्जिनियर: वितरित प्रणाली, क्लाउड/अन-प्रिमाइसेस व्यवस्थापन
- परियोजना प्रबन्धक: समयसीमा, बजेट र गुणस्तर व्यवस्थापन
नैतिकता·कानुन·सुरक्षासम्बन्धी विचार
- AI नैतिकता: पूर्वाग्रह, सुरक्षा, पारदर्शिता, जवाफदेहिता
- कानुनी अनुपालन: व्यक्तिगत जानकारी, प्रतिलिपि अधिकार, डेटा सार्वभौमिकता
- सुरक्षा: डेटा/मोडल चुहावट रोकथाम, पहुँच नियन्त्रण
हाल विश्वभर AI अनुसन्धानमा संलग्न जनशक्ति करिब २,००० जनाको स्तरमा छ, र त्यसमध्ये पनि अधिकांश META, Google, XAI जस्ता ठूला प्रविधि कम्पनीहरूमा केन्द्रित छन्। दक्षिण कोरियामा डेटा सङ्कलनदेखि विशाल स्तरको प्रशिक्षण इन्फ्रास्ट्रक्चरसमेत प्रत्यक्ष रूपमा डिजाइन गरेर Foundation मोडल बनाउन सक्ने टोली अत्यन्तै दुर्लभ छन्।
३. थोरै जनशक्तिबाट विशाल भाषा मोडल निर्माण
तर क्लेभीका 대표 이환호ले “क्लेभी”मा विश्वकै उत्कृष्ट AI बनाउने निर्णय गर्नुभयो
प्रतिनिधि 이환호ले १० वर्षभन्दा बढी समयदेखि डीप लर्निङ र मेसिन लर्निङमा अनुसन्धान गरेको अनुभवका आधारमा, ३ वर्षअघि “विश्वकै उत्कृष्ट AI बनाउने” लक्ष्यसहित कम्पनी (क्लेभी) स्थापना गर्नुभयो।
कम्पनीको आफ्नै डेटा पाइपलाइन निर्माण, विशाल स्तरको वितरित डीप लर्निङ इन्फ्रास्ट्रक्चर डिजाइन, मोडल आर्किटेक्चर विकास, गुणस्तर प्रमाणीकरणलगायत सबै प्रक्रियाहरू प्रत्यक्ष रूपमा डिजाइन गरी Foundation Model विकासका लागि आवश्यक क्षमता हासिल गरेको छ।
धेरै पटक मोडेललाई प्रशिक्षण दिएपछि, अहिले हामीसँग विश्वस्तरीय मोडेलहरूसँग प्रतिस्पर्धा गर्न सक्ने Clevi-5-x मोडेल रहेको छ।
विशाल भाषा मोडेललाई प्रभावकारी रूपमा प्रशिक्षण दिन सयौँदेखि हजारौँसम्मका GPU लाई क्लस्टरमा जडान गरी, प्रति सेकेन्ड क्वाड्रिलियनौँ गणना एकैसाथ प्रशोधन गर्न सक्ने पूर्वाधार आवश्यक हुन्छ। यस प्रक्रियामा, ठूलो स्तरको वितरित वातावरणमा गणनाको समकालिकीकरण र सञ्चार विलम्बलाई न्यूनतम गर्ने प्रविधि महत्वपूर्ण हुन्छ। हालसम्म, देशभित्र “सूक्ष्म नियन्त्रण एल्गोरिदम” को अभावका कारण अधिकांश कम्पनीहरूले मोडेललाई उचित रूपमा प्रशिक्षण दिन सकेका थिएनन्। Clevi का CEO Lee Hwan-ho ले यस्तो मौलिक वितरित गणना नियन्त्रण एल्गोरिदम आफैँ विकास गरी, देशमै पहिलोपटक 1.4 ट्रिलियन (1.4 Trillion) प्यारामिटर आकारको विशाल भाषा मोडेलको प्रशिक्षणमा सफलता हासिल गर्नुभएको छ।
४. थोरै विकास जनशक्तिबाट विभिन्न मोडेलहरू विकास गर्न सकिनुको कारण
धेरैजसो बिग टेक कम्पनीहरूसँग पनि ठूलो स्तरको पूर्वाधार नियन्त्रण र डेटा शुद्धीकरण प्रविधि हुन्छ।
यसलाई व्यवस्थापन गर्न सयौँदेखि हजारौँसम्म अनुसन्धान जनशक्ति आवश्यक हुन्छ।
तर, Clevi ले थोरै अनुसन्धान जनशक्तिबाट विभिन्न मोडेलहरू विकास गरी राखेको छ।
यो कसरी सम्भव भयो?
Clevi ले Teacher-Student Model(Knowledge Distilation) प्रविधिमार्फत थोरै जनशक्तिबाट विभिन्न मोडेलहरू विकास गरी राखेको छ।
त्यसपछि Teacher-Student प्रविधिबारे हेरौँ।
Teacher-Student(ज्ञान आसवन)
Teacher-Student प्रविधि सरल भाषामा भन्नुपर्दा, विशाल भाषा मोडेल (Teacher Model) मार्फत चाइल्ड मोडेल (Student Model) को मूल्याङ्कन र प्रतिक्रिया प्रदान गरी, थोरै जनशक्तिबाट पनि सयौँ अनुसन्धान जनशक्तिलाई प्रतिस्थापन गर्दै विभिन्न मोडेलहरू छिटो विकास गर्ने प्रविधि हो।
- Mother Model(विशाल मोडेल) ले विभिन्न क्षेत्रका मोडेलहरूको मूल्याङ्कन र प्रतिक्रिया प्रदान गर्दै सयौँ अनुसन्धान जनशक्तिलाई प्रतिस्थापन गर्छ।
- यस विधिबाट Clevi-x-platform मार्फत प्रशिक्षण सञ्चालन गरेमा Reasoning, VLM, Physical AI, Coding Agent आदि उच्च कार्यसम्पादनका मोडेलहरू १०–१५ दिनमै प्रशिक्षण र परिनियोजन गर्न सकिन्छ।
Clevi Coding Agent
Clevi Phsycal AI Learning Platform
VLM-Vision Language Model
सुरक्षा एजेन्ट
5. Clevi-x-platform को प्राविधिक·गुणस्तरीय विशिष्टता
मोडेलको कार्यसम्पादन·विस्तारयोग्यता
- तर्क (CoT/Reasoning) मा श्रेष्ठता: cip-5-x लाई चरणबद्ध तार्किक विकास र आधार प्रस्तुतिलाई यसको डिजाइन दर्शनमा समावेश गरी डिजाइन गरिएको छ, जसले विज्ञान·गणित·इन्जिनियरिङ समस्याको समाधानमा उच्च विश्वसनीयताका साथ गणना र व्याख्या गर्ने क्षमता प्रदर्शन गर्छ। आन्तरिक बेन्चमार्कका आधारमा GPT-5 स्तर वा सोभन्दा माथिको कार्यसम्पादन क्षमता हासिल गर्ने लक्ष्यसहित यसको डिजाइन र सञ्चालन भइरहेको छ, र समान प्रॉम्प्ट अवस्थाहरूमा पुनरुत्पादनयोग्यता/प्रमाणीकरणयोग्यतालाई मुख्य गुणस्तर सूचकका रूपमा व्यवस्थापन गरिन्छ।
- मल्टिमोडाल क्षमताको सम्पूर्ण स्पेक्ट्रम: उद्देश्यकेन्द्रित VLM(cip-5-vision), ठूलो क्षमताको मल्टिमोडाल प्रशोधन मोडेल (ivy-4-mm), र हल्का अन-डिभाइस मोडेल (ivy-3-text) लाई एउटै प्लेटफर्ममा उत्पादन र संयोजन गरी कार्यको विशेषता (खोज/वर्गीकरण/सारांश बनाउने बनाम तर्क/व्याख्या/कार्यान्वयन) अनुरूप इष्टतम संयोजन सम्भव बनाउँछ।
इन्टरप्राइज प्रयोगयोग्यता
- अन-प्रिमाइस सुरक्षा·उपलब्धता: बन्द नेटवर्कको सम्पूर्ण प्रक्रियाभरि (इनपुट-प्रशिक्षण-सेवा-ब्याकअप) सञ्चालन, HA डिजाइन, मोड्युलर विस्तार, र SVCE(पृथक सुरक्षित कार्यान्वयन वातावरण) मार्फत डाटा र मोडेल प्यारामिटरहरूलाई अलग्गै सुरक्षित गर्दछ।
- द्रुत सुरुआत·विस्तार: Ivy Chat(व्यावसायिक मल्टिमोडाल संवाद/एजेन्ट) र API Platform(विश्वव्यापी मानक SaaS) मार्फत शीघ्र प्रयोग र सञ्चालनलाई समर्थन गर्दछ।
भौतिक AI(Physical AI) को विशिष्टता
- NVIDIA Isaac मा आधारित सिमुलेसन र विकासवादी सुदृढीकरण सिकाइ (Evolutionary RL) को संयोजन, Sim2Real स्थानान्तरण र सिन्थेटिक डाटाको समानान्तर सिकाइमार्फत सिकाइको दक्षता र वास्तविक क्षेत्रमा अनुकूलन क्षमता बढाइएको छ। डिजिटलदेखि रोबोटिक्स सिकाइ र प्रयोगसम्म समेट्ने क्षमता यसको दुर्लभ विकल्पहरूमध्ये एक हो।
सेवा गुणस्तर·शासन
- मोडेल/प्रॉम्प्ट/उपकरणको संस्करण व्यवस्थापन, मूल्याङ्कन सुइट (कोरियाली·अंग्रेजी ज्ञान, उद्योगगत कार्य, भ्रम·सुरक्षा सूचक), परिवर्तन व्यवस्थापन (SLO/SLA), र सञ्चालन निगरानी (विलम्बता·सफलता दर·TCO) लाई एउटै प्लेटफर्म प्रक्रियामार्फत व्यवस्थापन गरिन्छ।
हाल दक्षिण कोरियामा करिब 300 भन्दा बढी AI मोडेल सेवा कम्पनीहरू अस्तित्वमा छन्, तर
उच्च कार्यसम्पादनका आफ्नै फाउन्डेसन मोडेलमार्फत अन-प्रिमाइस र क्लाउड सेवा एकैसाथ उपलब्ध गराउन सक्ने कम्पनी क्लेभी मात्र हो।
6. भाषा मोडेललाई उद्योगमा प्रयोग गर्ने तरिका
AI अपनाउन ठूलो लगानी र कठोर प्रमाणीकरण आवश्यक हुने भएकाले, यो वास्तवमै व्यवसायका लागि उपयोगी समाधान हो कि होइन भनेर प्रत्यक्ष तुलना र प्रयोग गर्ने प्रक्रिया अत्यावश्यक छ।
- CLEVI केवल मोडेल निर्माणमा सीमित नरही, वास्तविक औद्योगिक क्षेत्रमा लागू गर्न सकिने AI समाधानहरू प्रदान गर्दछ।
- उदाहरणका लागि, Ivy Chat Platform, Clevi API Platform, उद्योगअनुसार अनुकूलन, सुरक्षा आवश्यकताहरूको सम्बोधन लगायतका उद्यम च्यानलहरू पूर्ण रूपमा उपलब्ध छन्।
- भौतिक AI, रोबोटिक्स, मल्टिमोडल डेटा प्रशोधन लगायत देश–विदेशमा समेत दुर्लभ प्राविधिक क्षमताहरू यससँग छन्।
CLEVI ले AI लाई ‘उद्देश्य’ नभई ‘साधन’का रूपमा लिएर, वास्तविक कार्यक्षमता र औद्योगिक नवप्रवर्तनमा योगदान पुर्याउने ठोस AI समाधानहरू प्रदान गर्दछ।साँचो From-scratch Foundation मोडेलको विशिष्टता प्रत्यक्ष अनुभव गर्नुहोस्।
सम्पर्क तथा डेमो अनुरोध: [email protected]
Copyright© 2025 Clevi Inc. All rights reserved.