“ایک چھوٹی کمپنی دنیا کے اعلیٰ ترین بڑے زبان ماڈل کیسے بنا سکتی ہے؟”
ایک چھوٹے اسٹارٹ اپ نے بڑا زبان ماڈل کیسے بنایا؟
یہ وہ سوال ہے جو CLEVI کی جانب سے 1.4 ٹریلین پیرامیٹرز پر مشتمل Foundation ماڈل جاری کیے جانے کے بعد سب سے زیادہ پوچھا گیا۔
جہاں بہت سی کمپنیاں اوپن سورس ماڈلز کو صرف فائن ٹیون کرتی ہیں، CLEVI نے ڈیٹا جمع کرنے سے لے کر ماڈل ڈیزائن، بڑے پیمانے پر تقسیم شدہ تربیت اور معیار کی توثیق تک تمام مراحل خود انجام دیے۔
ذیل میں ہم اس راز اور مسابقتی برتری کا تفصیل سے تعارف کراتے ہیں۔
1. کیا ایک چھوٹی کمپنی بڑا زبان ماڈل بنا سکتی ہے؟
جولائی 2025 میں، جب CLEVI نے خود تیار کردہ بڑا زبان ماڈل مارکیٹ میں جاری کیا، تو بے شمار صارفین حیرت اور شکوک کے ساتھ متوجہ ہوئے۔ “کیا یہ واقعی اندرونِ کمپنی تیار کیا گیا ہے؟” “کیا یہ اوپن سورس ماڈل میں معمولی تبدیلی نہیں ہے؟”
حقیقت میں، ملکی اور غیر ملکی بہت سی کمپنیاں اوپن سورس ماڈلز پر صرف ٹرانسفر لرننگ (fine-tuning) کرتی ہیں اور اسے اپنا ماڈل بنا کر پیش کرتی ہیں۔
لیکن CLEVI نے **‘From-scratch Foundation Model’** کو اپنی بنیاد بنایا۔
یعنی، ڈیٹا جمع کرنے سے لے کر ماڈل ڈیزائن، بڑے پیمانے پر تقسیم شدہ تربیت اور معیار کی توثیق تک تمام مراحل خود ڈیزائن اور نافذ کیے۔
2. بڑے زبان ماڈل کی تیاری مشکل ہونے کی وجوہات
From-Scratch Foundation Model کو تربیت دینے کے لیے ذیل میں دیے گئے تمام شعبوں میں تربیت درکار ہوتی ہے۔
بڑے پیمانے پر اعلیٰ معیار کے ڈیٹاسیٹ کی ضرورت
- تنوع: زبان، ڈومین اور فارمیٹ (متن، تصاویر وغیرہ) میں تنوع کو یقینی بنانا
- تطہیر: شور کو ہٹانا، معیار کا انتظام، نقل شدہ/مضر ڈیٹا کی فلٹرنگ
- لائسنس: کاپی رائٹ اور ڈیٹا کے استعمال کے حقوق کی وضاحت
بڑے پیمانے کا کمپیوٹنگ انفراسٹرکچر
- اعلیٰ کارکردگی والے GPU/TPU کلسٹرز: ہزاروں سے دسیوں ہزار نوڈز کے آلات کو یکجا کرکے بڑے پیمانے پر تقسیم شدہ تربیت کے لیے معاونت فراہم کرنے والی ٹیکنالوجی
- مؤثر تقسیم شدہ تربیتی فریم ورک: DeepSpeed، Megatron-LM، Ray وغیرہ
- اسٹوریج/نیٹ ورک: بڑے پیمانے پر ڈیٹا ان پٹ و آؤٹ پٹ اور تیز رفتار نیٹ ورک کا ماحول
ماڈل کے آکیٹیکچر کا ڈیزائن
- جدید ساخت کی عکاسی: Transformer، MoE(Mixture of Experts)، ملٹی موڈل وغیرہ
- اسکیل ایبلٹی: پیرامیٹرز کی تعداد، لیئرز کی تعداد، ان پٹ کی لمبائی وغیرہ کی توسیع پذیری کو مدِنظر رکھنا
- کارکردگی: تربیت/استدلال کی رفتار اور میموری کے استعمال کو بہتر بنانا
تربیتی حکمتِ عملی اور الگورتھمز
- پری ٹریننگ کا ہدف: لینگویج ماڈل (مثلاً next token prediction)، ملٹی موڈل (مثلاً contrastive learning) وغیرہ
- آپٹیمائزیشن کی تکنیکیں: mixed precision، gradient accumulation، learning rate schedule وغیرہ
- نارملائزیشن/استحکام: dropout، layer norm، weight decay وغیرہ
تشخیص اور توثیق کا نظام
- بینچ مارک سیٹ: معیاری ڈیٹا سیٹس (Benchmarks) کا استعمال
- اندرونی تشخیص: حقیقی استعمال کے منظرناموں پر مبنی تشخیص
- مسلسل نگرانی: تربیت کے دوران/بعد معیار، تعصب اور تحفظ کا جائزہ
افرادی قوت اور تنظیمی صلاحیت
- AI/ML محققین: ماڈل ڈیزائن، الگورتھم کی تیاری
- ڈیٹا انجینئرز: ڈیٹا جمع کرنا/صاف کرنا/منظم کرنا
- انفراسٹرکچر انجینئرز: تقسیم شدہ نظام، کلاؤڈ/آن پریمیسس کا انتظام
- پروجیکٹ مینیجرز: شیڈول، بجٹ اور معیار کا انتظام
اخلاقی، قانونی اور سکیورٹی کے پہلو
- AI اخلاقیات: تعصب، تحفظ، شفافیت اور جواب دہی
- قانونی تعمیل: ذاتی معلومات، کاپی رائٹ اور ڈیٹا خودمختاری
- سکیورٹی: ڈیٹا/ماڈل کے افشا کی روک تھام، رسائی کا کنٹرول
اس وقت دنیا بھر میں AI تحقیق سے وابستہ افراد کی تعداد تقریباً 2,000 ہے، اور ان میں سے بھی زیادہ تر META، Google، XAI جیسی بڑی ٹیکنالوجی کمپنیوں میں مرکوز ہیں۔ ملک میں ایسی ٹیمیں انتہائی کم ہیں جو ڈیٹا جمع کرنے سے لے کر بڑے پیمانے کے تربیتی انفراسٹرکچر تک سب کچھ خود ڈیزائن کرکے Foundation ماڈل تیار کر سکیں۔
3. کم افرادی قوت کے ساتھ ایک انتہائی بڑے لینگویج ماڈل کی تیاری
تاہم CLEVI کے نمائندہ ڈائریکٹر لی ہوان ہو نے “CLEVI” میں دنیا کی بہترین AI تیار کرنے کا عزم کیا
نمائندہ ڈائریکٹر لی ہوان ہو نے 10 سال سے زیادہ عرصے تک deep learning اور machine learning پر تحقیق کے تجربے کی بنیاد پر، تین سال قبل “دنیا کی بہترین AI تیار کرنے” کے مقصد سے کمپنی (CLEVI) قائم کی۔
کمپنی نے اپنے ڈیٹا پائپ لائن کی تعمیر، بڑے پیمانے کے تقسیم شدہ deep learning انفراسٹرکچر کے ڈیزائن، ماڈل آرکیٹیکچر کی تیاری، معیار کی توثیق سمیت تمام مراحل خود ڈیزائن کیے اور Foundation Model کی تیاری کے لیے درکار صلاحیتیں حاصل کیں۔
متعدد بار ماڈل کی تربیت کے نتائج کے طور پر، اب ہمارے پاس Clevi-5-x ماڈل موجود ہے جو دنیا کے بہترین ماڈلز کا مقابلہ کر سکتا ہے۔
بڑے زبان ماڈل کو مؤثر طریقے سے تربیت دینے کے لیے سینکڑوں سے ہزاروں تک GPU کو کلسٹر سے منسلک کرتے ہوئے ایسے بنیادی ڈھانچے کی ضرورت ہوتی ہے جو فی سیکنڈ دسیوں کوآڈریلین مرتبہ تک ہونے والی کمپیوٹنگ کو بیک وقت انجام دے سکے۔ اس عمل میں بڑے پیمانے پر تقسیم شدہ ماحول میں کمپیوٹنگ کی ہم زمانی اور مواصلاتی تاخیر کو کم سے کم کرنے کی ٹیکنالوجی بنیادی اہمیت رکھتی ہے۔ اب تک ملک میں “درست کنٹرول الگورتھم” کی عدم موجودگی کے باعث زیادہ تر کمپنیاں ماڈلز کو مناسب طریقے سے تربیت نہیں دے سکیں۔ Clevi کے CEO لی ہوان ہو نے ایسا منفرد تقسیم شدہ کمپیوٹنگ کنٹرول الگورتھم خود تیار کرکے، ملک میں پہلی بار 1.4 ٹریلین (1.4 Trillion) پیرامیٹرز پر مشتمل بڑے زبان ماڈل کی تربیت کامیابی سے مکمل کی۔
4. کم تعداد میں ڈویلپرز کے ساتھ مختلف ماڈلز تیار کرنے کی وجہ
زیادہ تر بڑی ٹیکنالوجی کمپنیاں بھی بڑے پیمانے کے بنیادی ڈھانچے کے کنٹرول اور ڈیٹا کی تطہیر کی ٹیکنالوجی رکھتی ہیں۔
اسے منظم کرنے کے لیے سینکڑوں سے ہزاروں تک تحقیقی عملے کی ضرورت ہوتی ہے۔
لیکن Clevi کم تعداد میں تحقیقی عملے کے ساتھ مختلف ماڈلز تیار کرکے اپنے پاس رکھتا ہے۔
یہ کیسے ممکن ہوا؟
Clevi، Teacher-Student Model(Knowledge Distilation) ٹیکنالوجی کے ذریعے کم تعداد میں عملے کے ساتھ مختلف ماڈلز تیار کرکے اپنے پاس رکھتا ہے۔
تو آئیے Teacher-Student ٹیکنالوجی کا جائزہ لیتے ہیں۔
Teacher-Student(علم کی کشید)
Teacher-Student ٹیکنالوجی، سادہ الفاظ میں، بڑے زبان ماڈل (Teacher Model) کے ذریعے چائلڈ ماڈل (Student Model) کی جانچ اور رائے فراہم کرکے کم تعداد میں عملے کے ساتھ سینکڑوں محققین کی جگہ لے کر مختلف ماڈلز کو تیزی سے تیار کرنے کی ٹیکنالوجی ہے۔
- Mother Model(بڑا ماڈل) مختلف شعبوں کے ماڈلز کی جانچ اور رائے فراہم کرکے سینکڑوں محققین کی جگہ لیتا ہے۔
- اگر اس طریقے سے Clevi-x-platform کے ذریعے تربیت کی جائے تو Reasoning، VLM، Physical AI، Coding Agent وغیرہ جیسے اعلیٰ کارکردگی والے ماڈلز کو 10 سے 15 دن میں تربیت دے کر تعینات کیا جا سکتا ہے۔
Clevi Coding Agent
Clevi Phsycal AI Learning Platform
VLM—Vision Language Model
سیکیورٹی ایجنٹ
5. Clevi-x-platform کی تکنیکی و معیاری امتیازی خصوصیات
ماڈل کی کارکردگی و توسیع پذیری
- استدلال (CoT/Reasoning) میں برتری: cip-5-x کو مرحلہ وار منطقی استدلال اور شواہد پیش کرنے کو اپنے ڈیزائن فلسفے میں شامل کرتے ہوئے تیار کیا گیا ہے، اور یہ سائنسی، ریاضیاتی اور انجینئرنگ مسائل کے حل میں اعلیٰ اعتماد کے ساتھ حساب اور تشریح کی صلاحیت دکھاتا ہے۔ اندرونی بینچ مارک کے مطابق اسے GPT-5 کے برابر یا اس سے زیادہ کارکردگی کی صلاحیت کا ہدف رکھتے ہوئے ڈیزائن اور چلایا جا رہا ہے، جبکہ یکساں پرامپٹ کی شرائط میں تکرار پذیری اور قابلِ تصدیق ہونے کو بنیادی معیارِ معیار کے طور پر منظم کیا جاتا ہے۔
- ملٹی موڈل صلاحیتوں کا مکمل اسپیکٹرم: مقصد پر مبنی VLM(cip-5-vision)، بڑے پیمانے پر ملٹی موڈل پروسیسنگ ماڈل (ivy-4-mm)، اور ہلکا پھلکا آن ڈیوائس ماڈل (ivy-3-text) ایک ہی پلیٹ فارم پر تیار اور یکجا کیے جا سکتے ہیں، جس سے کام کی نوعیت (تلاش/درجہ بندی/خلاصہ بمقابلہ استدلال/وضاحت/عمل درآمد) کے مطابق بہترین امتزاج ممکن ہوتا ہے۔
انٹرپرائز کے لیے موزونیت
- آن پریمیس سیکیورٹی و دستیابی: بند نیٹ ورک کے پورے ماحول (ان پٹ-تربیت-سروس-بیک اپ) میں آپریشن، HA ڈیزائن، ماڈیولر توسیع، اور SVCE(الگ تھلگ محفوظ نفاذی ماحول) کے ذریعے ڈیٹا اور ماڈل پیرامیٹرز کو الگ کرکے محفوظ کیا جاتا ہے۔
- تیز رفتار نفاذ و توسیع: Ivy Chat(کاروباری نوعیت کی ملٹی موڈل گفتگو/ایجنٹ) اور API Platform(عالمی معیاری SaaS) کے ذریعے فوری اطلاق اور آپریشن کی معاونت کی جاتی ہے۔
فزیکل AI (Physical AI) کی امتیازی خصوصیات
- NVIDIA Isaac پر مبنی سمیولیشن اور ارتقائی بنیادوں پر تقویتی سیکھنے (Evolutionary RL) کا امتزاج، Sim2Real منتقلی اور مصنوعی ڈیٹا کی متوازی تربیت کے ذریعے سیکھنے کی کارکردگی اور فیلڈ میں موافقت کو بہتر بناتا ہے۔ ڈیجیٹل سے روبوٹکس کی تربیت اور تعیناتی تک کا احاطہ کرنے والی یہ صلاحیت نایاب ہے۔
سروس کا معیار و گورننس
- ماڈل، پرامپٹ اور ٹول کے ورژن کا انتظام، جائزہ سوٹ (ملکی و انگریزی زبان کا علم، صنعت کے لحاظ سے ٹاسک، ہذیان اور سیکیورٹی کے اشاریے)، تبدیلی کا انتظام (SLO/SLA)، اور آپریشنل مشاہدہ (تاخیر، کامیابی کی شرح، TCO) کو ایک واحد پلیٹ فارم کے طریقۂ کار کے تحت منظم کیا جاتا ہے۔
اس وقت جنوبی کوریا میں تقریباً 300 سے زائد AI ماڈل سروس کمپنیاں موجود ہیں، لیکن
اعلیٰ کارکردگی کے حامل اپنے فاؤنڈیشن ماڈل کے ذریعے آن پریمیس اور کلاؤڈ سروسز بیک وقت فراہم کرنے والی واحد کمپنی CLEVI ہے۔
6. زبان کے ماڈلز کو صنعت میں استعمال کرنے کے طریقے
چونکہ AI اپنانے کے لیے بڑے پیمانے پر سرمایہ کاری اور سخت جانچ ضروری ہوتی ہے، اس لیے یہ عمل ناگزیر ہے کہ خود موازنہ اور تجربہ کرکے دیکھا جائے کہ آیا یہ واقعی کمپنی کے لیے مفید حل ہے۔
- CLEVI صرف ماڈلز بنانے تک محدود نہیں بلکہ ایسے AI حل فراہم کرتا ہے جنہیں حقیقی صنعتی شعبوں میں لاگو کیا جا سکتا ہے۔
- مثال کے طور پر، اس نے Ivy Chat Platform، Clevi API Platform، صنعت کے لحاظ سے تخصیص، سکیورٹی تقاضوں سے مطابقت سمیت انٹرپرائز چینلز مکمل طور پر تیار کیے ہیں۔
- اس کے پاس Physical AI، روبوٹکس اور ملٹی موڈل ڈیٹا پروسیسنگ جیسی ایسی تکنیکی صلاحیتیں موجود ہیں جو اندرونِ ملک اور بیرونِ ملک شاذونادر ہی دیکھنے کو ملتی ہیں۔
CLEVI AI کو ’مقصد‘ نہیں بلکہ ’ذریعہ‘ سمجھتے ہوئے، ایسے حقیقی AI حل فراہم کرتا ہے جو کام کی کارکردگی اور صنعتی جدت میں योगदान دیتے ہیں۔ حقیقی From-scratch Foundation ماڈل کی انفرادیت کا خود تجربہ کریں۔
رابطے اور ڈیمو کی درخواست: [email protected]
Copyright© 2025 Clevi Inc. All rights reserved.