ముందస్తు శిక్షణ నుంచి AI ఏజెంట్ల బృందాల వరకు: Jensen Huang గారి నాలుగు విస్తరణ చక్రాలు కంప్యూటింగ్ ప్రశ్నను ఎందుకు మారుస్తాయి
పరిచయం: కృత్రిమ మేధ సామర్థ్యం పెరిగినప్పుడు ఏది పెరుగుతుంది?
కృత్రిమ మేధ [AI] గురించిన చర్చ తరచూ ఒక నమూనా పరిమాణంతో మొదలవుతుంది. అందులో ఎన్ని పారామీటర్లు ఉన్నాయి? దానికి శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఎంత సమాచారం వాడారు? దాని వెనుక ఉన్న కంప్యూటింగ్ వ్యవస్థ ఎంత పెద్దది?
ఆ ప్రశ్నలు వ్యవస్థలో ఒక భాగాన్ని మాత్రమే వివరిస్తాయి. Jensen Huang గారి విస్తృత వాదన ఏమిటంటే, AI అనేక దశల్లో పెరగవచ్చు: పునాదులను నేర్చుకునేటప్పుడు, ప్రవర్తనను మెరుగుపరుచుకునేటప్పుడు, ఒక నిర్దిష్ట సమస్యను పరిష్కరించేటప్పుడు, ఏజెంట్ల మధ్య పనిని పంచేటప్పుడు. ఈ దశల అనుబంధాన్ని అర్థం చేసుకుంటే కంప్యూటింగ్ డిమాండ్ గురించి మన ఆలోచన మారుతుంది.
ముఖ్యమైన తేడా ఒక నమూనాను నిర్మించడానికీ, ఒక తెలివైన వ్యవస్థను ఉపయోగించడానికీ మధ్య ఉంది. ఈ కార్యకలాపాలకు సంబంధం ఉన్నా, అవి ఒకే పనిభారం [Workload] కావు.
1. ముందస్తు శిక్షణ పునాదిని నిర్మిస్తుంది, పూర్తిగా సిద్ధమైన కార్యకర్తను కాదు
ముందస్తు శిక్షణ [Pre-training] నమూనాకు విస్తారమైన సమాచారాన్ని పరిచయం చేసి దాని సాధారణ సామర్థ్యాలను అభివృద్ధి చేస్తుంది. తరువాతి పనులకు తోడ్పడగల నమూనాలను, సంబంధాలను అది నేర్చుకుంటుంది.
మరింత డేటా, మరింత కంప్యూటింగ్ ఈ పునాదులను మెరుగుపరచవచ్చు. అయితే, పెద్ద స్థాయి శిక్షణ ఒక్కటే ఉపయోగకరమైన తెలివికి పూర్తి వివరణ కాదు. ఒక నమూనాకు విస్తృత సాధారణ జ్ఞానం ఉన్నా, మెరుగైన విచక్షణ, పనికి ప్రత్యేకమైన అనుభవం లేదా శిక్షణ సమయంలో ఎదురుకాని సమాచారానికి ప్రవేశం ఇంకా అవసరం కావచ్చు.
అందుకే, మనుషులు రాసిన సమాచార లభ్యత చివరికి ఒక పరిమితిగా మారుతుందా అనే ప్రశ్నతో ఆగిపోలేం. తరువాతి దశలు వ్యవస్థ నేర్చుకునే విధానాన్నీ, అది చేసే పనినీ మార్చవచ్చు.
2. అనంతర శిక్షణ పునాదిని ఉపయోగించే విధానాన్ని మారుస్తుంది
అనంతర శిక్షణ [Post-training] ప్రారంభ అభ్యాసం తరువాత నమూనాను మెరుగుపరుస్తుంది. ప్రాధాన్యం ప్రవర్తన, ఆచరణాత్మక పనులు, ప్రజలకు అవసరమైన రకమైన సమాధానాల వైపు మారుతుంది.
కృత్రిమంగా రూపొందించిన డేటా [Synthetic Data] ఈ ప్రక్రియకు తోడ్పడవచ్చు. వ్యవస్థ ఉదాహరణలను సృష్టించవచ్చు, భిన్న రూపాలను పరిశీలించవచ్చు, తదుపరి అభ్యాసానికి ఉపయోగపడే సమాచారాన్ని తయారు చేయవచ్చు. విలువ యంత్రం దానిని సృష్టించిందనే విషయంతో కాకుండా, దాని వల్ల వచ్చే అనుభవ నాణ్యతతో ముడిపడి ఉంటుంది.
ఈ తేడా ముఖ్యం. ఎక్కువ సమాచారాన్ని సృష్టించడం వల్ల అది సరైనదని స్వయంచాలకంగా నిర్ధారణ కాదు. ఉపయోగకరమైన చక్రం నిలుపుకోదగిన అనుభవాలను ఎంచుకుని, తరువాతి ప్రవర్తనను మెరుగుపరచడానికి ఉపయోగిస్తుంది. ఎంపిక లేని పరిమాణం బలహీనతలను సరిచేయకుండా పునరావృతం చేయవచ్చు.
3. ఉపయోగించే సమయంలో కంప్యూటింగ్ పెరగడం ఇన్‌ఫరెన్స్‌ను మరింత కఠినమైన సమస్యగా మారుస్తుంది
ఇన్‌ఫరెన్స్ [Inference] ను కొన్నిసార్లు ఒక సాధారణ చివరి దశగా ఊహిస్తారు: నమూనా ఇప్పటికే నేర్చుకుంది కాబట్టి సమాధానం ఇవ్వడానికి కొద్దిపాటి అదనపు పని సరిపోవాలి అనుకుంటారు.
పరీక్షా సమయంలో విస్తరణ [Test-time Scaling] ఆ భావనను ప్రశ్నిస్తుంది. కఠినమైన పనికి వ్యవస్థ సమస్యను చిన్న భాగాలుగా విభజించడం, సాధ్యమైన పద్ధతులను పోల్చడం, సమాచారం వెతకడం, విఫలమైన ప్రయత్నాన్ని పునఃపరిశీలించడం అవసరం కావచ్చు.
అప్పుడు ఉపయోగకరమైన సమాధానం ఇవ్వడానికి ముందు వ్యవస్థ ఏమి చేయాలనే దానిపై కంప్యూటింగ్ అవసరం ఆధారపడుతుంది. చిన్న సమాధానం వెనుక కూడా గణనీయమైన పని ఉండవచ్చు. మరోవైపు, పొడవైన సమాధానం జాగ్రత్తగా తర్కించిందనడానికి రుజువు కాదు.
వ్యాపారానికి, ప్రతిస్పందన సమయం [Latency], సమాధాన నాణ్యత, నిర్వహణ ఖర్చు పరస్పరం సంబంధం ఉన్న ఎంపికలవుతాయి. వెంటనే వచ్చే అత్యంత చౌక సమాధానం, విజయవంతంగా పూర్తయిన పనికి అత్యంత తక్కువ ఖర్చు మార్గం కావాలని లేదు.
4. ఏజెంట్ల ఆధారిత విస్తరణ సామర్థ్యానికి సమన్వయాన్ని జోడిస్తుంది
ఏజెంట్ల ఆధారిత విస్తరణ [Agentic Scaling] మరో మార్గాన్ని అందిస్తుంది: ఒక నమూనాను అన్నీ వరుసగా చేయమనడం బదులు, వ్యవస్థ అనేక ఏజెంట్ల [Agents] మధ్య పనిని పంచవచ్చు.
ఒక ఏజెంట్ రికార్డులను పరిశీలిస్తుంటే మరొకటి ఎంపికలను పోల్చవచ్చు. వాటి పరిశీలనలు ఉమ్మడి ఫలితానికి తోడ్పడవచ్చు. ఇది ఒకే నమూనాను పెద్దది చేయడం లేదా దానికి ఎక్కువ సమయం ఇవ్వడం కంటే భిన్నమైన పెరుగుదల.
ఒక సంస్థతో పోలిక ఉపయోగకరం. ఎక్కువ మంది ఉద్యోగులు సామర్థ్యాన్ని పెంచవచ్చు; అయితే బాధ్యతలు, సమాచార మార్పిడి, తుది నిర్ణయం స్పష్టంగా ఉన్నప్పుడే. అలాగే, ఎక్కువ ఏజెంట్లు సమన్వయం, భేదాలను పరిష్కరించడం, తనిఖీ చేయడం వంటి పనిని సృష్టిస్తాయి. వాటి సంఖ్య ఒక పెట్టుబడి అంశం మాత్రమే, విజయానికి కొలమానం కాదు.
5. నాలుగు దశలు ఒక అభ్యాస చక్రాన్ని ఏర్పరుస్తాయి
వ్యవస్థ పని చేసిన తరువాత ఏమి జరుగుతుందనేదే అత్యంత ముఖ్యమైన అనుబంధం. ఏజెంట్ల ఉపయోగకరమైన అనుభవాలు తరువాతి శిక్షణకు సమాచారంగా మారవచ్చు. మెరుగుపరచిన నమూనాలు మరింత మంచి తర్కానికీ, మరింత సమర్థమైన ఏజెంట్లకూ మద్దతు ఇవ్వవచ్చు.
కాబట్టి ముందస్తు శిక్షణ, అనంతర శిక్షణ, ఉపయోగ సమయంలో పని, ఏజెంట్ల కార్యకలాపాలు వేర్వేరు గదుల్లోనే ఉండాల్సిన అవసరం లేదు. అవి పరస్పరం బలపరచుకోవచ్చు.
ఇది మౌలిక సదుపాయాల ప్రశ్ననూ మారుస్తుంది. నమూనాకు శిక్షణ ఇవ్వడం, ఫైళ్లలో వెతకడం, పలువురు కార్యకర్తలను సమన్వయం చేయడం ప్రాసెసర్లు, మెమరీ, నిల్వ, నెట్‌వర్క్‌లపై వేర్వేరు డిమాండ్లు పెడతాయి. ఒక సంకుచిత పనితీరు పరీక్ష [Benchmark] చుట్టూ రూపొందించిన వ్యవస్థ మొత్తం పని ప్రవాహానికి [Workflow] సరిపోకపోవచ్చు.
ముగింపు: నమూనాను మాత్రమే కాక, పనిని కొలవండి
Huang గారి నాలుగు భాగాల చట్రం, AI పురోగతి అంటే పెద్ద డేటాసెట్ [Dataset] పై ఒకసారి శిక్షణ పొందిన పెద్ద నమూనా మాత్రమే అనే ఆలోచనను దాటి చర్చను తీసుకెళ్తుంది.
అదనపు కంప్యూటింగ్ ఎక్కడ మెరుగైన ఫలితాన్ని ఇస్తుందో గుర్తించడం ఆచరణాత్మక పాఠం. పనికి మెరుగైన పునాదులా, ఉపయోగకరమైన మెరుగుదలా, ఎక్కువ సమస్య పరిష్కార సమయమా, లేక సమన్వయంతో కూడిన పనివిభజనా అవసరం?
సంస్థ పూర్తయిన పనులు, నాణ్యత, సమయం, మొత్తం ఖర్చు ద్వారా సమాధానాన్ని అంచనా వేయాలి. పారామీటర్లను లేదా ఏజెంట్లను మాత్రమే లెక్కించడం కంటే ఇది ఉపయోగకరమైన ప్రారంభం. భవిష్యత్తు కంప్యూటింగ్ ప్రశ్న మొత్తం నేర్చుకునే, పనిచేసే వ్యవస్థకు సంబంధించినది.
Powered By K7