From-scratch Foundation Model CLEVI AI(ivy)

“ఒక చిన్న సంస్థ ప్రపంచ స్థాయి భారీ AI భాషా నమూనాను ఎలా రూపొందించగలిగింది?”

చిన్న స్టార్టప్‌ నుంచి భారీ భాషా నమూనాను ఎలా రూపొందించారు?

CLEVI 1.4 ట్రిలియన్ పారామీటర్ల Foundation మోడల్‌ను ప్రకటించిన తర్వాత, అత్యధికంగా అందుకున్న ప్రశ్న ఇదే.

అనేక సంస్థలు ఓపెన్‌సోర్స్ మోడళ్లను కేవలం ఫైన్-ట్యూనింగ్ చేయడానికే పరిమితమవుతుండగా, CLEVI డేటా సేకరణ నుంచి మోడల్ రూపకల్పన, భారీ స్థాయి పంపిణీ అభ్యాసం, నాణ్యత ధృవీకరణ వరకు ప్రతి ప్రక్రియను స్వతంత్రంగా నిర్వహించింది.

ఆ రహస్యం మరియు పోటీతత్వాన్ని క్రింద వివరంగా పరిచయం చేస్తున్నాము.

1. ఒక చిన్న సంస్థ భారీ భాషా నమూనాను రూపొందించగలదా?

2025 జూలైలో, CLEVI స్వయంగా అభివృద్ధి చేసిన భారీ భాషా నమూనాను మార్కెట్లో విడుదల చేయగానే, అనేక మంది కస్టమర్లు (వినియోగదారులు) ఆశ్చర్యం మరియు సందేహాలతో కదిలిపోయారు. “ఇది నిజంగా స్వయంగా అభివృద్ధి చేసినదేనా?” “ఓపెన్‌సోర్స్ మోడల్‌ను కొద్దిగా మార్చింది కాదా?”

వాస్తవానికి, దేశీయ మరియు విదేశీ అనేక సంస్థలు ఓపెన్‌సోర్స్ మోడళ్లపై కేవలం ట్రాన్స్‌ఫర్ లెర్నింగ్ (fine-tuning) మాత్రమే చేసి, వాటిని తమ స్వంత మోడళ్లుగా ప్రచారం చేసే సందర్భాలు ఎన్నో ఉన్నాయి.

అయితే CLEVI **‘From-scratch Foundation Model’**ను ముందుకు తెచ్చింది.

అంటే, డేటా సేకరణ నుంచి మోడల్ రూపకల్పన, భారీ స్థాయి పంపిణీ అభ్యాసం, నాణ్యత ధృవీకరణ వరకు ప్రతి ప్రక్రియను స్వయంగా రూపకల్పన చేసి అమలు చేసింది.

2. భారీ భాషా నమూనా అభివృద్ధి ఎందుకు కష్టం

From-Scratch Foundation Modelను శిక్షణ ఇవ్వడానికి, కింది అంశాలన్నింటినీ సిద్ధం చేయాలి.

భారీ స్థాయిలో అధిక-నాణ్యత డేటాసెట్ అవసరం

• వైవిధ్యం: భాషలు, డొమైన్‌లు, ఫార్మాట్‌లు (టెక్స్ట్, చిత్రాలు మొదలైనవి)లో వైవిధ్యాన్ని నిర్ధారించడం
• శుద్ధీకరణ: నాయిస్ తొలగింపు, నాణ్యత నియంత్రణ, నకిలీ/హానికర డేటా ఫిల్టరింగ్
• లైసెన్స్: కాపీరైట్ మరియు డేటా వినియోగ హక్కులను స్పష్టీకరించడం

భారీ స్థాయి కంప్యూటింగ్ మౌలిక సదుపాయాలు

• అధిక పనితీరు GPU/TPU క్లస్టర్: వేల నుంచి పదివేల నోడ్‌ల పరికరాలను సమగ్రపరచి, భారీ స్థాయి పంపిణీ అభ్యాసానికి మద్దతు ఇచ్చే సాంకేతికత
• సమర్థవంతమైన పంపిణీ అభ్యాస ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు: DeepSpeed, Megatron-LM, Ray మొదలైనవి
• స్టోరేజ్/నెట్‌వర్క్: భారీ డేటా ఇన్‌పుట్/అవుట్‌పుట్ మరియు వేగవంతమైన నెట్‌వర్క్ వాతావరణం

మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్ రూపకల్పన

• ఆధునిక నిర్మాణాల ప్రతిబింబం: Transformer, MoE(Mixture of Experts), మల్టీమోడల్ మొదలైనవి
• స్కేలబిలిటీ: పారామీటర్ల సంఖ్య, లేయర్ల సంఖ్య, ఇన్‌పుట్ పొడవు మొదలైన వాటి విస్తరణ సామర్థ్యాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకోవడం
• సామర్థ్యం: శిక్షణ/ఇన్‌ఫరెన్స్ వేగం, మెమరీ వినియోగం ఆప్టిమైజేషన్

శిక్షణ వ్యూహాలు మరియు అల్గారిథమ్‌లు

• ప్రీ-ట్రైనింగ్ లక్ష్యాలు: భాషా మోడల్ (ఉదా: next token prediction), మల్టీమోడల్ (ఉదా: contrastive learning) మొదలైనవి
• ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులు: mixed precision, gradient accumulation, learning rate schedule మొదలైనవి
• నార్మలైజేషన్/స్థిరీకరణ: dropout, layer norm, weight decay మొదలైనవి

మూల్యాంకనం మరియు ధృవీకరణ వ్యవస్థ

• బెంచ్‌మార్క్ సెట్‌లు: ప్రామాణిక డేటాసెట్‌లను (Benchmarks) ఉపయోగించడం
• అంతర్గత మూల్యాంకనం: వాస్తవ వినియోగ పరిస్థితుల ఆధారంగా మూల్యాంకనం
• నిరంతర పర్యవేక్షణ: శిక్షణ సమయంలో/తర్వాత నాణ్యత, పక్షపాతం, భద్రతను తనిఖీ చేయడం

మానవ వనరులు మరియు సంస్థాగత సామర్థ్యాలు

• AI/ML పరిశోధకులు: మోడల్ రూపకల్పన, అల్గారిథమ్ అభివృద్ధి
• డేటా ఇంజినీర్లు: డేటా సేకరణ/శుద్ధీకరణ/నిర్వహణ
• ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ఇంజినీర్లు: డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ సిస్టమ్‌లు, క్లౌడ్/ఆన్-ప్రెమైసెస్ నిర్వహణ
• ప్రాజెక్ట్ మేనేజర్లు: షెడ్యూల్, బడ్జెట్, నాణ్యత నిర్వహణ

నైతికత·చట్టపరమైన·భద్రతా అంశాలు

• AI నైతికత: పక్షపాతం, భద్రత, పారదర్శకత, జవాబుదారీతనం
• చట్టపరమైన అనుసరణ: వ్యక్తిగత సమాచారం, కాపీరైట్, డేటా సార్వభౌమత్వం
• భద్రత: డేటా/మోడల్ లీకేజీ నివారణ, యాక్సెస్ నియంత్రణ

ప్రస్తుతం ప్రపంచవ్యాప్తంగా AI పరిశోధనా సిబ్బంది సంఖ్య సుమారు 2,000 స్థాయిలో ఉంది, వారిలో ఎక్కువ మంది META, Google, XAI వంటి బిగ్‌టెక్ సంస్థల్లోనే కేంద్రీకృతమై ఉన్నారు. దేశీయంగా డేటా సేకరణ నుంచి భారీ స్థాయి శిక్షణ మౌలిక సదుపాయాల వరకు స్వయంగా రూపకల్పన చేసి Foundation మోడల్‌ను రూపొందించగల బృందాలు చాలా అరుదు.

3. తక్కువ మంది సిబ్బందితో భారీ భాషా మోడల్‌ను రూపొందించడం.

ఇహ్వాన్‌హో CEO 10 సంవత్సరాలకు పైగా డీప్ లెర్నింగ్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్‌పై పరిశోధన చేసిన అనుభవం ఆధారంగా, 3 సంవత్సరాల క్రితం “ప్రపంచంలోని అత్యుత్తమ AIని రూపొందిస్తాను” అనే లక్ష్యంతో కంపెనీ (CLEVI)ని స్థాపించారు.

కంపెనీ స్వంత డేటా పైప్‌లైన్ నిర్మాణం, భారీ స్థాయి డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ డీప్ లెర్నింగ్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ రూపకల్పన, మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్ అభివృద్ధి, నాణ్యత ధృవీకరణ వంటి అన్ని ప్రక్రియలను స్వయంగా రూపకల్పన చేసి, Foundation Model అభివృద్ధికి అవసరమైన సామర్థ్యాలను సమకూర్చుకున్నారు.

అనేకసార్లు మోడల్‌కు శిక్షణ ఇచ్చిన ఫలితంగా, ప్రస్తుతం ప్రపంచంలోని అత్యుత్తమ స్థాయి మోడళ్లతో పోటీపడగల Clevi-5-x మోడల్‌ను మేము కలిగి ఉన్నాము.

భారీ భాషా మోడళ్లకు సమర్థవంతంగా శిక్షణ ఇవ్వడానికి, వందల నుంచి వేల వరకు GPUలను క్లస్టర్‌గా అనుసంధానించి, సెకనుకు అనేక క్వాడ్రిలియన్‌లకు సమానమైన గణనలను ఏకకాలంలో ప్రాసెస్ చేయగల మౌలిక సదుపాయాలు అవసరం. ఈ ప్రక్రియలో, భారీ స్థాయి పంపిణీ వాతావరణంలో గణనల సమకాలీకరణ మరియు కమ్యూనికేషన్ ఆలస్యాన్ని తగ్గించే సాంకేతికత కీలకమైనది. ఇప్పటివరకు, దేశీయంగా “ఖచ్చితమైన నియంత్రణ అల్గారిథమ్‌లు” లేకపోవడంతో, చాలా సంస్థలు మోడళ్లకు సరిగ్గా శిక్షణ ఇవ్వలేకపోయాయి. Clevi CEO లీ హ్వాన్-హో ఈ ప్రత్యేక పంపిణీ గణన నియంత్రణ అల్గారిథమ్‌ను స్వయంగా అభివృద్ధి చేయడం ద్వారా, దేశంలో తొలిసారిగా 1.4 ట్రిలియన్ (1.4 Trillion) పారామీటర్ల పరిమాణం గల భారీ భాషా మోడల్‌కు విజయవంతంగా శిక్షణ ఇచ్చారు.

4. తక్కువ సంఖ్యలో డెవలపర్‌లతో వివిధ మోడళ్లను అభివృద్ధి చేయగలిగిన కారణం

చాలా బిగ్‌టెక్ సంస్థలు కూడా భారీ స్థాయి మౌలిక సదుపాయాల నియంత్రణ మరియు డేటా శుద్ధీకరణ సాంకేతికతలను కలిగి ఉన్నాయి.

వాటిని నిర్వహించడానికి వందల నుంచి వేల మంది పరిశోధకులు అవసరం.

అయితే, Clevi తక్కువ సంఖ్యలో పరిశోధకులతో వివిధ మోడళ్లను అభివృద్ధి చేసి కలిగి ఉంది.

ఇది ఎలా సాధ్యమైంది?

Clevi Teacher-Student Model(Knowledge Distilation) సాంకేతికత ద్వారా తక్కువ సంఖ్యలో సిబ్బందితో వివిధ మోడళ్లను అభివృద్ధి చేసి కలిగి ఉంది.

అయితే, Teacher-Student సాంకేతికతను పరిశీలిద్దాం.

Teacher-Student(జ్ఞాన స్వేదనం)

Teacher-Student సాంకేతికతను సులభంగా చెప్పాలంటే, భారీ భాషా మోడల్ (Teacher Model) ద్వారా చైల్డ్ మోడల్‌ (Student Model)ను మూల్యాంకనం చేసి, అభిప్రాయాన్ని అందించడం ద్వారా, తక్కువ సంఖ్యలో సిబ్బందితోనే వందలాది పరిశోధకులను భర్తీ చేస్తూ వివిధ మోడళ్లను వేగంగా అభివృద్ధి చేయగల సాంకేతికత ఇది.

• Mother Model(భారీ మోడల్) వివిధ రంగాల మోడళ్లను మూల్యాంకనం చేసి, అభిప్రాయాన్ని అందించడం ద్వారా వందలాది పరిశోధకులను భర్తీ చేస్తుంది.
• ఈ విధంగా Clevi-x-platform ద్వారా శిక్షణ నిర్వహిస్తే, Reasoning, VLM, Physical AI, Coding Agent వంటి అధిక పనితీరు గల మోడళ్లకు 10–15 రోజుల్లోనే శిక్షణ ఇచ్చి, అమలు చేయవచ్చు.

Clevi Coding Agent

Clevi Phsycal AI Learning Platform

VLM-విజన్ లాంగ్వేజ్ మోడల్

భద్రతా ఏజెంట్

5. Clevi-x-platform సాంకేతిక·నాణ్యతా ప్రత్యేకతలు

మోడల్ పనితీరు·విస్తరణ సామర్థ్యం

• అనుమానం (CoT/Reasoning)లో ఆధిక్యం: cip-5-x దశలవారీ తార్కిక వివరణ మరియు ఆధారాల ప్రదర్శనను తన రూపకల్పన తత్వంలో భాగంగా చేర్చి, విజ్ఞానం·గణితం·ఇంజినీరింగ్ సమస్యల పరిష్కారంలో అధిక విశ్వసనీయత కలిగిన గణన మరియు వివరణ సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది. అంతర్గత బెంచ్‌మార్క్‌ల ఆధారంగా GPT-5 స్థాయి లేదా అంతకంటే అధిక పనితీరు సామర్థ్యాన్ని లక్ష్యంగా చేసుకుని రూపకల్పన·నిర్వహణ జరుగుతోంది. ఒకే ప్రాంప్ట్ పరిస్థితుల్లో పునరుత్పాదకత/ధృవీకరణయోగ్యతను ప్రధాన నాణ్యతా సూచికలుగా నిర్వహిస్తుంది.

• మల్టీమోడల్ పూర్తి స్పెక్ట్రమ్: లక్ష్యోద్దేశిత VLM(cip-5-vision), భారీ మల్టీమోడల్ ప్రాసెసింగ్ మోడల్(ivy-4-mm), తేలికపాటి ఆన్-డివైస్ మోడల్(ivy-3-text)లను ఒకే ప్లాట్‌ఫారమ్‌లో ఉత్పత్తి చేసి·సంయోజించడం ద్వారా, పని లక్షణాలకు (శోధన/వర్గీకరణ/సారాంశం vs. అనుమానం/వివరణ/అమలు) అనుగుణంగా ఉత్తమ కలయికను ఎంచుకోవచ్చు.

ఎంటర్‌ప్రైజ్ అనువర్తన సామర్థ్యం

• ఆన్-ప్రెమైస్ భద్రత·అందుబాటు: క్లోజ్డ్ నెట్‌వర్క్‌లోని మొత్తం దశల్లో (ఇన్‌పుట్-శిక్షణ-సేవ-బ్యాకప్) నిర్వహణ, HA రూపకల్పన, మాడ్యూలర్ విస్తరణ, SVCE(వేరుచేసిన సురక్షిత అమలు వాతావరణం) ద్వారా డేటా·మోడల్ పారామీటర్‌లను వేరు చేసి రక్షిస్తుంది.
• వేగవంతమైన ప్రవేశం·విస్తరణ: Ivy Chat(పని ఆధారిత మల్టీమోడల్ సంభాషణ/ఏజెంట్), API Platform(ప్రపంచ ప్రమాణ SaaS) ద్వారా వేగవంతమైన అనువర్తన·నిర్వహణకు మద్దతు ఇస్తుంది.

ఫిజికల్ AI (Physical AI) ప్రత్యేకత

• NVIDIA Isaac ఆధారిత సిమ్యులేషన్‌ను పరిణామ ఆధారిత రీఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్(Evolutionary RL)తో కలిపి, Sim2Real బదిలీ మరియు సింథటిక్ డేటా సమాంతర శిక్షణ ద్వారా శిక్షణ సామర్థ్యం·ప్రదేశ అనుకూలతను పెంచింది. డిజిటల్-రోబోటిక్స్ శిక్షణ-డిప్లాయ్‌మెంట్ వరకు కవర్ చేయడం అరుదైన ప్రత్యామ్నాయ లక్షణం.

సేవా నాణ్యత·పాలన

• మోడల్/ప్రాంప్ట్/టూల్ వెర్షన్ నిర్వహణ, మూల్యాంకన సూట్(కొరియన్·ఆంగ్ల జ్ఞానం, పరిశ్రమల వారీ టాస్క్‌లు, హాల్యూసినేషన్·భద్రతా సూచికలు), మార్పు నిర్వహణ(SLO/SLA), ఆపరేషనల్ పరిశీలన(లేటెన్సీ·విజయ రేటు·TCO)లను ఒకే ప్లాట్‌ఫారమ్ విధానంలో నిర్వహిస్తుంది.

ప్రస్తుతం దేశీయంగా సుమారు 300కు పైగా AI మోడల్ సేవా సంస్థలు ఉన్నప్పటికీ,

అధిక పనితీరు కలిగిన స్వతంత్ర ఫౌండేషన్ మోడల్ ద్వారా ఆన్-ప్రెమైస్ మరియు క్లౌడ్ సేవలను ఏకకాలంలో అందించగల సంస్థ క్లెవి మాత్రమే.

6. భాషా మోడళ్లను పరిశ్రమలో ఉపయోగించే విధానం

AIని ప్రవేశపెట్టేందుకు భారీ పెట్టుబడులు మరియు సమగ్ర ధృవీకరణ అవసరమవుతాయి కాబట్టి, ఇది వాస్తవంగా సంస్థకు ఉపయోగపడే పరిష్కారమో కాదో ప్రత్యక్షంగా పోల్చి, అనుభవించే ప్రక్రియ అత్యవసరం.

• CLEVI కేవలం మోడళ్లను రూపొందించడానికే పరిమితం కాకుండా, వాస్తవ పారిశ్రామిక రంగాల్లో అమలు చేయగల AI పరిష్కారాలను అందిస్తుంది.
• ఉదాహరణకు, Ivy Chat Platform, Clevi API Platform, పరిశ్రమల వారీ అనుకూలీకరణ, భద్రతా అవసరాలకు అనుగుణంగా対応 వంటి ఎంటర్‌ప్రైజ్ ఛానళ్లను సమగ్రంగా సిద్ధం చేసింది.
• భౌతిక AI, రోబోటిక్స్, మల్టీమోడల్ డేటా ప్రాసెసింగ్ వంటి దేశీయంగా మరియు అంతర్జాతీయంగా అరుదుగా కనిపించే సాంకేతిక సామర్థ్యాలను కలిగి ఉంది.

CLEVI AIని ‘లక్ష్యం’గా కాకుండా ‘సాధనం’గా భావించి, వాస్తవిక పనితీరు సామర్థ్యం మరియు పారిశ్రామిక ఆవిష్కరణలకు దోహదపడే స్పష్టమైన AI పరిష్కారాలను అందిస్తుంది.నిజమైన From-scratch Foundation మోడల్ యొక్క ప్రత్యేకతను ప్రత్యక్షంగా అనుభవించండి.

విచారణలు మరియు డెమో అభ్యర్థనలు: [email protected]

Copyright© 2025 Clevi Inc. All rights reserved.