फाइन-ट्यून्ड छोटे भाषा मॉडल के साथ कोड समीक्षा को बढ़ाना

जेनेरिक एआई द्वारा संचालित उद्यम प्रौद्योगिकी में चल रहे परिवर्तन से कोड समीक्षा स्वचालन सहित विभिन्न अनुप्रयोगों में महत्वपूर्ण प्रगति हुई है। NVIDIA के अनुसार, बड़े मूलभूत मॉडल को अपनाना, नवीन होते हुए भी, उच्च लागत, धीमा प्रदर्शन और डेटा गोपनीयता संबंधी चिंताओं जैसी चुनौतियाँ प्रस्तुत करता है। इन मुद्दों को हल करने के लिए, NVIDIA ने छोटे भाषा मॉडल (एसएलएम) को ठीक करने पर ध्यान केंद्रित किया है, जो अधिक कुशल और सुरक्षित समाधान प्रदान करते हैं।

छोटे भाषा मॉडल के लाभ

एसएलएम, जिसे अक्सर ज्ञान आसवन जैसी तकनीकों के माध्यम से बढ़ाया जाता है, लगभग बड़े मॉडलों के साथ-साथ बढ़ी हुई गति और लागत-प्रभावशीलता के साथ प्रदर्शन कर सकता है। उन्हें ऑन-प्रिमाइसेस या वर्चुअल प्राइवेट क्लाउड में तैनात किया जा सकता है, जिससे उद्यमों को डेटा सुरक्षा बनाए रखने की अनुमति मिलती है। हालाँकि, फाइन-ट्यूनिंग प्रक्रिया के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले लेबल वाले डेटा की आवश्यकता होती है, जिसे तैयार करना समय लेने वाला और महंगा दोनों है।

स्वचालित फ़ाइन-ट्यूनिंग दृष्टिकोण

एनवीआईडीआईए ने ‘डेटा फ्लाईव्हील रणनीति’ का लाभ उठाते हुए एक स्वचालित फाइन-ट्यूनिंग दृष्टिकोण पेश किया है, जो मॉडल के प्रदर्शन को पुनरावृत्त रूप से बढ़ाता है। यह विधि पाठ्यक्रम शिक्षण को शामिल करती है, जिससे जटिलता के आधार पर प्रगतिशील डेटा परिचय की अनुमति मिलती है। यह दृष्टिकोण सिंथेटिक प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न करने के लिए बड़े ‘शिक्षक’ मॉडल का उपयोग करता है, जटिल कार्यों को कुशलतापूर्वक संभालने के लिए छोटे मॉडल को अनुकूलित करता है।

कोड समीक्षा में वास्तविक दुनिया का अनुप्रयोग

कोड समीक्षा स्वचालन के क्षेत्र में, NVIDIA के सुव्यवस्थित SLM ने पर्याप्त सुधार दिखाया है। गंभीरता रेटिंग और स्पष्टीकरण पीढ़ी जैसे कार्य इन मॉडलों से लाभान्वित होते हैं, जिन्होंने लामा 3 70बी और नेमोट्रॉन 4 340बी जैसे बड़े मॉडलों की तुलना में 18% सटीकता में सुधार दिखाया है। सटीकता में यह सुधार कम लागत और विलंबता से पूरित है, जो फाइन-ट्यूनिंग दृष्टिकोण की दक्षता को उजागर करता है।

प्रदर्शन मूल्यांकन

फाइन-ट्यून किए गए मॉडल, विशेष रूप से लामा 3 8बी प्लस लोरा, ने एनवीआईडीआईए की तकनीक की प्रभावशीलता को प्रदर्शित करते हुए अपने बड़े समकक्षों से बेहतर प्रदर्शन किया है। मॉडल न केवल सटीक गंभीरता रेटिंग प्रदान करते हैं बल्कि विशेषज्ञ मानकों के साथ निकटता से संरेखित करते हुए उच्च गुणवत्ता वाले स्पष्टीकरण भी प्रदान करते हैं।

लाभ और सीखे गए सबक

फाइन-ट्यून किए गए एसएलएम कम लागत और विलंबता सहित महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करते हैं, जो उन्हें बजट बाधाओं के साथ प्रदर्शन को संतुलित करने वाले उद्यमों के लिए आदर्श बनाते हैं। दृष्टिकोण की सफलता लक्षित फाइन-ट्यूनिंग के महत्व और ज्ञान आसवन के साथ संयुक्त एलओआरए जैसे पैरामीटर-कुशल तरीकों के उपयोग पर प्रकाश डालती है।

AI में NVIDIA की प्रगति के बारे में अधिक जानकारी के लिए, यहां जाएं एनवीडिया ब्लॉग.

छवि स्रोत: शटरस्टॉक