सरकार घरेलू एआई मॉडल की आंखें

केंद्रीय आईटी मंत्री अश्विनी वैष्णव ने गुरुवार को कहा कि छह भारतीय संस्थाओं ने पहले ही वादा दिखाया था और अगले दस महीनों में अपने फाउंडेशन मॉडल जारी कर सकते थे। “आज दुनिया ने जो देखा है वह यह है कि एल्गोरिथम दक्षता बहुत मायने रखती है। एल्गोरिथम दक्षता एक मॉडल को बहुत कम लागत पर और दुनिया की तुलना में बहुत कम समय में वितरित कर सकती है। हमारे कई शोधकर्ता इसी तरह की अवधारणाओं पर काम कर रहे हैं। हमें विश्वास है कि उन अवधारणाओं का उपयोग करते हुए, हम अगले कुछ महीनों में एक विश्व स्तरीय मूलभूत मॉडल रख पाएंगे, ”वैष्णव ने कहा।

फाउंडेशन मॉडल, जो चैट जैसे एआई सिस्टम का आधार बनाते हैं, एल्गोरिदम हैं जो भाषा की समझ और पीढ़ी में व्यापक क्षमताओं को विकसित करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षित करते हैं। विशिष्ट कार्यों के लिए डिज़ाइन किए गए पारंपरिक एआई कार्यक्रमों के विपरीत, ये मॉडल सामान्य पैटर्न और ज्ञान सीखते हैं जिन्हें विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है – कोड लिखने से लेकर वैज्ञानिक पत्रों का विश्लेषण करने तक। वे एआई की एक आधार परत के रूप में काम करते हैं जिसे विशिष्ट उपयोगों के लिए परिष्कृत या “ठीक-ट्यून” किया जा सकता है।

चीनी एल्गोरिथम ट्रेडिंग कंपनी के हाई-फ्लायर की सहायक कंपनी दीपसेक के बाद यह विकास हुआ है, जो कि 6 मिलियन डॉलर की रिपोर्ट की गई लागत पर निर्मित अपने ओपन-सोर्स्ड आर 1 मॉडल को जारी किया गया है, जो कि ओपनआईई जैसी तुलनात्मक मॉडल पर अमेरिकी कंपनियों द्वारा खर्च किए गए $ 100 मिलियन की तुलना में काफी कम है। GPT4 के रूप में। वैष्णव ने कहा कि डेटा सुरक्षा और गोपनीयता चिंताओं को दूर करने के लिए दीपसेक के ओपन-सोर्स्ड मॉडल को भारतीय सर्वरों पर होस्ट किया जाएगा। हालांकि, उन्होंने यह निर्दिष्ट नहीं किया कि सरकार पहले से ही इस बारे में कंपनी के साथ बातचीत कर रही थी।

इलेक्ट्रॉनिक्स एंड इंफॉर्मेशन टेक्नोलॉजी (मेटी) मंत्रालय एक रोलिंग आधार पर प्रस्तावों को स्वीकार करेगा, प्रत्येक महीने की 15 वीं द्वारा प्राप्त आवेदनों के साथ 30 दिनों के भीतर मूल्यांकन किया जाएगा। भारत के सीईओ अभिषेक सिंह के अनुसार, यह प्रक्रिया छह महीने या पर्याप्त प्रस्तावों का चयन करने तक जारी रहेगी। शॉर्टलिस्ट किए गए आवेदकों को विस्तृत प्रस्तुतियों के बाद या तो प्रत्यक्ष वित्त पोषण या निवेश समझौते प्राप्त होंगे।

सरकार की पहल पूर्वाग्रह को हटाते हुए स्थानीय संदर्भ, भाषाओं और संस्कृति को एकीकृत करने के लिए भारतीय डेटासेट का उपयोग करके स्वदेशी एलएलएम विकसित करने पर जोर देती है। सिंह ने कहा कि आवेदकों को सामाजिक चुनौतियों का समाधान करने के लिए अपने मॉडल की क्षमता का प्रदर्शन करना चाहिए।

एआई विकास का समर्थन करने के लिए, मंत्रालय ने दस कंपनियों की घोषणा की, जिन्होंने विभिन्न ग्राफिक्स प्रसंस्करण इकाइयों (जीपीयू) श्रेणियों में सामान्य गणना क्षमता प्रदान करने के लिए सबसे कम (एल 1) बोलियां प्रस्तुत कीं और इस तरह यह भारत के मिशन के तहत सामंजस्य स्थापित की जा सकती है। चयनित बोलीदाताओं ने 18,693 जीपीयू का वादा किया है, जो 10,000 जीपीयू के लक्ष्य से अधिक है, जिसमें 12,896 टॉप-एंड एनवीडिया एच 100 जीपीयू हैं। Yotta डेटा सेवाएं 9,216 GPU के साथ होती हैं। अन्य नौ कंपनियां Jio प्लेटफॉर्म, TATA कम्युनिकेशंस, CTRLS DataCenters Limited, E2E नेटवर्क, NXTGEN DataCenter और Cloud Technologies, CMS कंप्यूटर, Locus Enterprise Solutions, ओरिएंट टेक्नोलॉजीज और Vensysco Technologies हैं।

तकनीकी रूप से फिट होने के बाद इन कंपनियों में से प्रत्येक को वित्तीय बोली लगाने की अनुमति दी गई थी। इस मामले से अवगत एक व्यक्ति ने कहा कि मंत्रालय को दस कंपनियों को दस कंपनियों को “एम्पनेलमेंट के लिए प्रस्ताव का पत्र” भेजने की उम्मीद है। प्रत्येक कंपनी को तब लगभग एक सप्ताह के बारे में दिया जाएगा, जो प्रत्येक श्रेणी में सबसे कम बोली को पूरा करने के लिए अपने साम्राज्यवाद की शर्तों को अंतिम रूप देने के लिए दिया जाएगा, इस व्यक्ति ने एचटी को नाम न छापने की शर्त पर बताया।

गणना क्षमता प्रदान करना सरकार का एक प्रमुख घटक है ₹इंडियाई मिशन के लिए 10,371.92 करोड़ परिव्यय; 44% या ₹4,563.36 करोड़ को पांच साल की अवधि में 10,000 से अधिक GPU की गणना क्षमता प्रदान करने के लिए रखा गया है।

वैष्णव के अनुसार, गणना सुविधा “कुछ दिनों के भीतर” अनुमोदन और अनुबंध हस्ताक्षर के बाद उपलब्ध होगी।

गणना क्षमता के अलावा, भारत-विशिष्ट डेटासेट प्रदान करना, जिनका उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है, भी महत्वपूर्ण है, वैष्णव ने कहा। उन्होंने कहा कि मंत्रालय जल्द ही भारतीय डेटासेट प्लेटफॉर्म, मिशन के एक और स्तंभ के बारे में एक घोषणा करेगा।

सबसे कम बोलियाँ पहले से ही महत्वपूर्ण छूट पर बनाई गई हैं, जो उनके सूचीबद्ध मूल्य से 42% से नीचे औसत है। औसतन, यह कंपनियों को खर्च करेगा ₹115.85 प्रति GPU घंटे और ₹उच्च-अंत गणना क्षमता के लिए 150 प्रति GPU घंटा-वैश्विक औसत $ 2.5-3 प्रति GPU घंटे के वैश्विक औसत से नीचे। अकादमिया, शोधकर्ताओं, छात्रों और स्टार्टअप्स को अतिरिक्त 40% सरकारी सब्सिडी प्राप्त होगी, जिससे लागत कम हो जाए ₹उनके लिए 100 प्रति GPU घंटे।

सरकार ने एक पोर्टल पढ़ा है जहां संस्थाएं इस सामान्य गणना क्षमता तक पहुंच के लिए आवेदन कर सकती हैं। यह पोर्टल वर्तमान में सुरक्षा जांच और ऑडिट से गुजर रहा है, इस मामले से अवगत एक दूसरे व्यक्ति ने कहा, और एक सप्ताह में तैयार होने की उम्मीद है।

इसके अतिरिक्त, मेटिटी भारत के मिशन के अनुप्रयोग विकास पहल स्तंभ के तहत कृषि, सीखने की विकलांगता और जलवायु परिवर्तन में 18 अनुप्रयोगों को निधि देगा।

सरकार ने एआई सुरक्षा ढांचे और उपकरणों को विकसित करने में देश भर के विश्वविद्यालयों से भागीदारी को सक्षम करने के लिए एक सहयोगी हब-एंड-स्पोक मॉडल का उपयोग करके एक एआई सुरक्षा संस्थान (एआईएसआई) की स्थापना की है, मंत्री ने घोषणा की।

HT ने अक्टूबर में बताया कि सरकार एक नियामक निकाय या स्टिफ़लिंग इनोवेशन के रूप में कार्य किए बिना AI विकास के लिए मानकों, फ्रेमवर्क और दिशानिर्देशों को निर्धारित करने के लिए एक AISI स्थापित करने पर विचार कर रही थी।

वैष्णव और सिंह ने एचटी को बताया कि एआईएसआई एक बिखरे हुए तरीके से काम करेगा। सिंह ने कहा कि अन्य एआईएसआई के साथ सहयोग और ज्ञान साझा करने के लिए, जैसे कि यूके, यूएसए या जापान में, इंडियाई चर्चाओं का नेतृत्व करेंगे। प्रभावी रूप से, Indiai के भीतर Meity के भीतर AISI के काम के समन्वय के लिए सचिवालय के रूप में कार्य करेगा, ऊपर दिए गए दूसरे व्यक्ति ने कहा।

संस्थान मिशन के ‘सेफ एंड ट्रस्टेड एआई पिलर’ का एक हिस्सा है। यह स्तंभ आवंटित किया गया था ₹20.46 करोड़, जो अधिकारियों का कहना है कि इसे बढ़ाया जा सकता है।

जिम्मेदार एआई विकास पर ध्यान केंद्रित करने वाली आठ पहले चयनित परियोजनाएं अब एआईएसआई के दायरे में आ जाएंगी। इनमें मशीन अनलेरिंग, बायस शमन के लिए सिंथेटिक डेटा जनरेशन, हेल्थकेयर सिस्टम में एआई पूर्वाग्रह शमन और एआई एल्गोरिथ्म ऑडिशन टूल के बारे में परियोजनाएं शामिल हैं।

दिसंबर में, मेटी ने पांच एआई सुरक्षा परियोजनाओं के लिए प्रस्तावों को आमंत्रित किया था, जिसमें रियल-टाइम डीपफेक डिटेक्शन, एआई-जनित सामग्री वॉटरमार्किंग, एथिकल एआई फ्रेमवर्क और रेड टीमिंग एआई मॉडल शामिल हैं, जिन्हें अब एआईएसआई के दायरे में शामिल किया जाएगा।