“ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਕੰਪਨੀ ਦੁਨੀਆ-ਪੱਧਰੀ ਵਿਸ਼ਾਲ AI ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾ ਸਕੀ?”
ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਨੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ?
CLEVI ਵੱਲੋਂ 1.4 ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਵਾਲਾ Foundation ਮਾਡਲ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਸਵਾਲ ਹੈ।
ਜਿੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, CLEVI ਨੇ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮਾਡਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਵੰਡਿਤ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚ ਤੱਕ ਸਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੂਰੀ ਕੀਤੀ।
ਹੇਠਾਂ ਅਸੀਂ ਇਸ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਦੇ ਰਾਜ਼ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਵਿਸਥਾਰ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
1. ਕੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਕੰਪਨੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਜੁਲਾਈ 2025 ਵਿੱਚ, ਜਦੋਂ CLEVI ਨੇ ਆਪਣੇ ਵੱਲੋਂ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਵਿਸ਼ਾਲ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ, ਤਾਂ ਬੇਸ਼ੁਮਾਰ ਗਾਹਕ (ਉਪਭੋਗਤਾ) ਹੈਰਾਨੀ ਅਤੇ ਸ਼ੱਕ ਨਾਲ ਚਰਚਾ ਕਰਨ ਲੱਗੇ। “ਕੀ ਇਹ ਸੱਚਮੁੱਚ ਖੁਦ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ?” “ਕੀ ਇਹ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਥੋੜ੍ਹਾ ਬਦਲਾਅ ਨਹੀਂ ਹੈ?”
ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਦੇਸ਼-ਵਿਦੇਸ਼ ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਸਿਰਫ਼ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਰਨਿੰਗ (fine-tuning) ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਚਾਰਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਪਰ CLEVI ਨੇ **‘From-scratch Foundation Model’** ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਮੁੱਖ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਬਣਾਇਆ।
ਅਰਥਾਤ, ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮਾਡਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਵੰਡਿਤ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚ ਤੱਕ ਸਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਖੁਦ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ।
2. ਵਿਸ਼ਾਲ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕਿਉਂ ਹੈ
From-Scratch Foundation Model ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸਿੱਖਣੀਆਂ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹਨ।
ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਦੀ ਲੋੜ
- ਵਿਭਿੰਨਤਾ: ਭਾਸ਼ਾ, ਡੋਮੇਨ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟ (ਟੈਕਸਟ, ਤਸਵੀਰ ਆਦਿ) ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ
- ਸ਼ੁੱਧੀਕਰਨ: ਸ਼ੋਰ ਹਟਾਉਣਾ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਡੁਪਲੀਕੇਟ/ਹਾਨੀਕਾਰਕ ਡਾਟਾ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨਾ
- ਲਾਇਸੈਂਸ: ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨਾ
ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦਾ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਇਨਫ੍ਰਾਸਟ੍ਰਕਚਰ
- ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲਾ GPU/TPU ਕਲੱਸਟਰ: ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਦਸਾਂ ਹਜ਼ਾਰ ਨੋਡਾਂ ਦੇ ਉਪਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਕੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਵੰਡਿਤ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਲਈ ਸਹਾਇਤਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ
- ਕੁਸ਼ਲ ਵੰਡਿਤ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ: DeepSpeed, Megatron-LM, Ray ਆਦਿ
- ਸਟੋਰੇਜ/ਨੈੱਟਵਰਕ: ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਡਾਟਾ ਇਨਪੁੱਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਾਤਾਵਰਣ
ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ
- ਨਵੀਨਤਮ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ: Transformer, MoE(Mixture of Experts), ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਆਦਿ
- ਸਕੇਲੇਬਿਲਿਟੀ: ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਲੇਅਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਇਨਪੁੱਟ ਲੰਬਾਈ ਆਦਿ ਦੀ ਵਿਸਤਾਰਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ
- ਕੁਸ਼ਲਤਾ: ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ/ਇਨਫਰੈਂਸ ਦੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਅਨੁਕੂਲਨ
ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ
- ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਉਦੇਸ਼: ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, next token prediction), ਮਲਟੀਮੋਡਲ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, contrastive learning) ਆਦਿ
- ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ: mixed precision, gradient accumulation, learning rate schedule ਆਦਿ
- ਨਾਰਮਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ/ਸਥਿਰਤਾ: dropout, layer norm, weight decay ਆਦਿ
ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ
- ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਸੈੱਟ: ਮਿਆਰੀ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ (Benchmarks) ਦੀ ਵਰਤੋਂ
- ਅੰਦਰੂਨੀ ਮੁਲਾਂਕਣ: ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਮੁਲਾਂਕਣ
- ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ: ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਦੌਰਾਨ/ਬਾਅਦ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਜਾਂਚ
ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਸਮਰੱਥਾ
- AI/ML ਖੋਜਕਰਤਾ: ਮਾਡਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਾਸ
- ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ: ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ/ਸ਼ੁੱਧੀਕਰਨ/ਪ੍ਰਬੰਧਨ
- ਇਨਫਰਾਸਟ੍ਰਕਚਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ: ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ/ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਾਈਸ ਪ੍ਰਬੰਧਨ
- ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੈਨੇਜਰ: ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ, ਬਜਟ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ
ਨੈਤਿਕਤਾ·ਕਾਨੂੰਨ·ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੰਬੰਧੀ ਵਿਚਾਰ
- AI ਨੈਤਿਕਤਾ: ਪੱਖਪਾਤ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ
- ਕਾਨੂੰਨੀ ਪਾਲਣਾ: ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਰਵਭੌਮਤਾ
- ਸੁਰੱਖਿਆ: ਡੇਟਾ/ਮਾਡਲ ਲੀਕ ਰੋਕਥਾਮ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ
ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ AI ਖੋਜ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲਗਭਗ 2,000 ਹੈ, ਅਤੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਵੀ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ META, Google, XAI ਆਦਿ ਬਿਗ ਟੈਕ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹਨ। ਦੇਸ਼ ਅੰਦਰ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਇਨਫਰਾਸਟ੍ਰਕਚਰ ਤੱਕ ਖੁਦ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਕੇ Foundation ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਬਹੁਤ ਹੀ ਦੁਲਭ ਹਨ।
3. ਘੱਟ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਾਲ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ।
ਪਰ ਕਲੇਵੀ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਲੀ ਹਵਾਨਹੋ ਨੇ “ਕਲੇਵੀ” ਵਿੱਚ ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਸਰਵੋਤਮ AI ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕੀਤਾ
ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਲੀ ਹਵਾਨਹੋ ਨੇ 10 ਸਾਲ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੇ ਤਜਰਬੇ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, 3 ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ “ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਸਰਵੋਤਮ AI ਬਣਾਵਾਂਗਾ” ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਕੰਪਨੀ (ਕਲੇਵੀ) ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਕੀਤੀ।
ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਆਪਣੀ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਬਣਾਉਣ, ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਇਨਫਰਾਸਟ੍ਰਕਚਰ ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿਕਾਸ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਆਦਿ ਸਾਰੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਖੁਦ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਕੇ, Foundation Model ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ।
ਕਈ ਵਾਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਹੁਣ ਸਾਡੇ ਕੋਲ Clevi-5-x ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵ-ਪੱਧਰੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਵਿਸ਼ਾਲ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, ਸੈਂਕੜਿਆਂ ਤੋਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਤੱਕ GPU ਨੂੰ ਕਲੱਸਟਰ ਵਿੱਚ ਜੋੜ ਕੇ ਅਜਿਹਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਲਗਭਗ ਕਵਾਡ੍ਰਿਲੀਅਨ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਸੰਭਾਲ ਸਕੇ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ, ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਵਿਤਰਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਗਣਨਾ ਦੇ ਸਮਕਾਲੀਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਦੇਰੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਹੁਣ ਤੱਕ, ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ “ਸਟੀਕ ਨਿਯੰਤਰਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ” ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕੀਆਂ। Clevi ਦੇ CEO ਇ ਹਵਾਨਹੋ ਨੇ ਇਹ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਤਰਿਤ ਗਣਨਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਖੁਦ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਕੇ, ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ 1.4 ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ (1.4 Trillion) ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਵਾਲੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਪੂਰੀ ਕੀਤੀ।
4. ਥੋੜ੍ਹੇ ਵਿਕਾਸ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬਿਗ ਟੈੱਕ ਕੰਪਨੀਆਂ ਕੋਲ ਵੀ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸ਼ੁੱਧੀਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਮੌਜੂਦ ਹਨ।
ਇਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸੈਂਕੜਿਆਂ ਤੋਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਖੋਜ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਪਰ, Clevi ਥੋੜ੍ਹੇ ਖੋਜ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦਾ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਕੋਲ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਵ ਹੋਇਆ?
Clevi Teacher-Student Model(Knowledge Distilation) ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਰਾਹੀਂ ਥੋੜ੍ਹੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦਾ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਕੋਲ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਤਾਂ ਆਓ Teacher-Student ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਬਾਰੇ ਜਾਣੀਏ।
Teacher-Student(ਗਿਆਨ ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ)
Teacher-Student ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਸੌਖੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਕਹੀਏ ਤਾਂ, ਵਿਸ਼ਾਲ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (Teacher Model) ਰਾਹੀਂ ਚਾਈਲਡ ਮਾਡਲ (Student Model) ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਕਰਕੇ, ਥੋੜ੍ਹੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨਾਲ ਵੀ ਸੈਂਕੜਿਆਂ ਖੋਜ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈਣ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹੈ।
- Mother Model(ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਡਲ) ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੈਂਕੜਿਆਂ ਖੋਜ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।
- ਜੇ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ Clevi-x-platform ਰਾਹੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ Reasoning, VLM, Physical AI, Coding Agent ਆਦਿ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ 10–15 ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
Clevi Coding Agent
Clevi Phsycal AI Learning Platform
VLM-ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ
ਸੁਰੱਖਿਆ ਏਜੰਟ
5. Clevi-x-platform ਦੀ ਤਕਨੀਕੀ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੰਬੰਧੀ ਵਿਲੱਖਣਤਾ
ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਿਸਤਾਰਯੋਗਤਾ
- ਤਰਕ-ਅਨੁਮਾਨ (CoT/Reasoning) ਵਿੱਚ ਬੜ੍ਹਤ: cip-5-x ਨੂੰ ਪੜਾਅਵਾਰ ਤਰਕ-ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਆਧਾਰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਵਿਗਿਆਨ, ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵਾਲੀ ਗਣਨਾ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਸਮਰੱਥਾ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅੰਦਰੂਨੀ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇਸਨੂੰ GPT-5 ਪੱਧਰ ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਲਕਸ਼ ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕੋ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਪੁਨਰੁਤਪਾਦਨਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੂਚਕਾਂ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਦਾ ਪੂਰਾ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ: ਉਦੇਸ਼-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ VLM(cip-5-vision), ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦਾ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਮਾਡਲ (ivy-4-mm), ਅਤੇ ਹਲਕਾ ਆਨ-ਡਿਵਾਈਸ ਮਾਡਲ (ivy-3-text) ਇੱਕੋ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਅਤੇ ਸੰਯੋਜਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ (ਖੋਜ/ਵਰਗੀਕਰਨ/ਸੰਖੇਪਣ ਬਨਾਮ ਤਰਕ-ਅਨੁਮਾਨ/ਵਿਆਖਿਆ/ਕਾਰਜਾਨਵੈਨ) ਅਨੁਸਾਰ ਸਭ ਤੋਂ ਉਚਿਤ ਸੰਯੋਜਨ ਸੰਭਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਲਾਗੂਯੋਗਤਾ
- ਆਨ-ਪ੍ਰੇਮਿਸ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧਤਾ: ਬੰਦ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਪੂਰੇ ਖੇਤਰ (ਇਨਪੁੱਟ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ-ਸੇਵਾ-ਬੈਕਅੱਪ) ਵਿੱਚ ਸੰਚਾਲਨ, HA ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਮਾਡਿਊਲਰ ਵਿਸਤਾਰ ਅਤੇ SVCE(ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਐਗਜ਼ਿਕਿਊਸ਼ਨ ਵਾਤਾਵਰਣ) ਰਾਹੀਂ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਤੇਜ਼ ਲਾਗੂਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸਤਾਰ: Ivy Chat(ਕੰਮ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਗੱਲਬਾਤ/ਏਜੰਟ) ਅਤੇ API Platform(ਗਲੋਬਲ ਮਿਆਰੀ SaaS) ਰਾਹੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲਾਗੂਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਲਈ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਭੌਤਿਕ AI (Physical AI) ਦੀ ਵਿਲੱਖਣਤਾ
- NVIDIA Isaac-ਅਧਾਰਿਤ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ-ਅਧਾਰਿਤ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ (Evolutionary RL) ਦੇ ਸੰਯੋਜਨ, Sim2Real ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਅਤੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਮਾਂਤਰ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਰਾਹੀਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦੱਖਲਤਾ ਅਤੇ ਵਾਸਤਵਿਕ ਮੈਦਾਨੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਡਿਜ਼ਿਟਲ ਤੋਂ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਤੱਕ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿਰਲੇ ਹੀ ਕਿਸੇ ਵਿਕਲਪ ਵਿੱਚ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਸੇਵਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਗਵਰਨੈਂਸ
- ਮਾਡਲ/ਪ੍ਰਾਂਪਟ/ਟੂਲਾਂ ਦਾ ਵਰਜਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੂਟ (ਕੋਰੀਆਈ ਅਤੇ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਗਿਆਨ, ਉਦਯੋਗ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜ, ਭ੍ਰਮ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੂਚਕ), ਬਦਲਾਅ ਪ੍ਰਬੰਧਨ (SLO/SLA), ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਨਿਗਰਾਨੀ (ਲੇਟੈਂਸੀ, ਸਫਲਤਾ ਦਰ, TCO) ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਦੱਖਣੀ ਕੋਰੀਆ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 300 ਤੋਂ ਵੱਧ AI ਮਾਡਲ ਸੇਵਾ ਕੰਪਨੀਆਂ ਮੌਜੂਦ ਹਨ, ਪਰ
ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਸੁਤੰਤਰ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਰਾਹੀਂ ਆਨ-ਪ੍ਰੇਮਿਸ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਇਕਮਾਤਰ ਕੰਪਨੀ CLEVI ਹੈ।
6. ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ
AI ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਡੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਅਤੇ ਕੜੀ ਜਾਂਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵ ਕਰਨਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ ਕਿ ਹੱਲ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਉੱਦਮ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
- CLEVI ਸਿਰਫ਼ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦਾ, ਸਗੋਂ ਅਸਲ ਉਦਯੋਗਿਕ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ AI ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਸ ਨੇ Ivy Chat Platform, Clevi API Platform, ਉਦਯੋਗ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲੋੜਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਸਮੇਤ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਹੈ।
- ਇਸ ਕੋਲ ਭੌਤਿਕ AI, ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਅਤੇ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਹਨ, ਜੋ ਦੇਸ਼-ਵਿਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵਿਰਲੀਆਂ ਹਨ।
CLEVI AI ਨੂੰ ‘ਉਦੇਸ਼’ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ‘ਸਾਧਨ’ ਵਜੋਂ ਦੇਖਦਿਆਂ, ਅਸਲ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਨਵੀਨਤਾ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਵਾਲੇ ਠੋਸ AI ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸੱਚੇ From-scratch Foundation ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਿਲੱਖਣਤਾ ਦਾ ਖੁਦ ਅਨੁਭਵ ਕਰੋ।
ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਅਤੇ ਡੈਮੋ ਲਈ ਬੇਨਤੀ: [email protected]
Copyright© 2025 Clevi Inc. All rights reserved.