मशीन लर्निंग शोधकर्ता जॉन लैंगफोर्ड, जिन्होंने 2023 में एमएसआर के अंदर समूह का आयोजन किया था, द्वारा इस सप्ताह प्रकाशित एक स्पष्ट प्रथम-व्यक्ति खाते के अनुसार, माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च का एआई फ्रंटियर्स समूह - ऑटोजेन एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क और फारा कंप्यूटर-उपयोग एजेंट के पीछे लगभग 50-व्यक्ति इकाई - अपने अंत तक पहुंच गया है। लैंगफोर्ड लिखते हैं कि टीम को सितंबर की शुरुआत में माइक्रोसॉफ्ट एआई में समाहित कर लिया गया था और व्यवहार में, पुनर्गठन ने अपने अनुसंधान एजेंडे के लिए कोई जगह नहीं छोड़ी। पोस्ट ने सबको चौंका दिया: यह कुछ ही घंटों में 300 से अधिक अंकों के साथ [हैकर न्यूज़] (https://news.ycombinator.com/item?id=50406563) पर शीर्ष पर पहुंच गया, और यह अब तक के सबसे विस्तृत अंदरूनी विवरणों में से एक प्रदान करता है कि कैसे अनुसंधान से स्केलिंग तक उद्योग का बदलाव एक प्रमुख प्रयोगशाला के अंदर चल रहा है। हम अपने [एआई बिजनेस समाचार कवरेज] (https://aibuzzwire.news) में नतीजों पर नज़र रख रहे हैं।

एआई फ्रंटियर्स ने क्या बनाया

लैंगफोर्ड ने चैटजीपीटी की रिलीज़ के बाद के महीनों में समूह की उत्पत्ति का पता लगाया, जब उन्होंने निष्कर्ष निकाला कि माइक्रोसॉफ्ट के अंदर सार्थक एआई अनुसंधान को एमएसआर के पारंपरिक मॉडल की तुलना में अधिक संरचना की आवश्यकता है। "अन्य अनुसंधान समूह जो समर्थन और फोकस लागू कर रहे थे वह इतनी बड़ी थी कि एक व्यक्ति द्वारा अपनाए गए एक चतुर विचार के साथ भी देर से और असंबद्ध रूप से पहुंचने की संभावना थी," वह लिखते हैं, यह समझाते हुए कि एक एकल शोधकर्ता इतनी मजबूत आधार रेखाएं इकट्ठा नहीं कर सका कि यह साबित हो सके कि एक विचार आगे बढ़ाने लायक है।

इसलिए लैंगफोर्ड और समान विचारधारा वाले सहयोगियों ने एआई फ्रंटियर्स को लगभग 50 लोगों के एक उप-संगठन के रूप में संगठित किया, जिसे जानबूझकर न तो ऊपर से नीचे और न ही नीचे से ऊपर बल्कि "कहीं गंदे मध्य में" संरचित किया गया। समूह का सबसे दृश्यमान आउटपुट लागू किया गया था: ऑटोजेन, कई एआई एजेंटों को व्यवस्थित करने के लिए माइक्रोसॉफ्ट का व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क, और फ़रा, एक कंप्यूटर-उपयोग एजेंट। लैंगफोर्ड के अनुसार, "एआईएफ का अधिकांश काम यह पता लगाना था कि एजेंटों से कैसे काम कराया जाए।"

समूह का मौलिक अनुसंधान कम दिखाई दे रहा था। न्यूयॉर्क की एक टुकड़ी ने लैंगफोर्ड द्वारा वर्णित नई मुख्य क्षमताओं का अनुसरण किया: एक "नेक्स्ट लेटेंट" उद्देश्य जो मॉडलों को एक्सट्रपलेशन करने में सक्षम बनाता है, डायोन 3 नामक एक ऑप्टिमाइज़र जो म्यूऑन में सुधार करता है, और एक "फुल बैंडविड्थ ट्रांसफार्मर" जिसे रिकर्सन के माध्यम से मॉडलों को काफी अधिक शक्तिशाली बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

समूह ने सभी एमएसआर शोधकर्ताओं के लिए एक मोनोरेपो खुला रखते हुए बाकी माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च के साथ बुनियादी ढांचे को साझा करने का भी प्रयास किया। उस रिपॉजिटरी में लैंगफोर्ड द्वारा पिछले महीने के COLM सम्मेलन में प्रस्तुत किया गया एक एज-स्केल प्रीट्रेनिंग कोडबेस शामिल था - एक विवरण जिसे वह मामूली कहता है, लेकिन वह इसका उपयोग यह रेखांकित करने के लिए करता है कि एक कामकाजी मॉडल-प्रशिक्षण पाइपलाइन को बनाने में कितना प्रयास करना पड़ता है, यह देखते हुए कि तीन अन्य आंतरिक टीमें साझा आधार के बिना एक ही चीज़ का प्रयास कर रही थीं।

सितंबर रीऑर्ग

सितंबर की शुरुआत में, माइक्रोसॉफ्ट ने एआई फ्रंटियर्स को माइक्रोसॉफ्ट एआई में बदल दिया, जो कि बहुत बड़ा उत्पाद प्रभाग है जिसमें कंपनी के उपभोक्ता और उद्यम एआई प्रयास शामिल हैं। कागज पर, लैंगफोर्ड मानते हैं, यह कदम समझ में आया: दो एआई संगठनों का संयोजन प्रयास को केंद्रित करता है, और प्रत्येक में ताकत थी जिसका दूसरे में अभाव था।

व्यवहार में, वह लिखते हैं, विलय दर्शन पर आधारित है। लैंगफोर्ड माइक्रोसॉफ्ट एआई के पूर्व-इन्फ्लेक्शन नेतृत्व के बारे में कहते हैं, "वहां का मूल दर्शन स्केलिंग है, और आक्रामक रूप से अनुसंधान नहीं है" - स्टार्टअप इन्फ्लेक्शन एआई से माइक्रोसॉफ्ट में शामिल होने वाली टीम का संदर्भ, जो अब अपने नेतृत्व के तहत डिवीजन की दिशा को आकार देता है। परिणामी अर्थशास्त्र की उनकी रूपरेखा स्पष्ट है: बड़े मॉडल बेहतर भविष्यवाणियां करते हैं, और "पैमाने पर रिटर्न अनुसंधान पर रिटर्न की तुलना में कहीं अधिक अनुमानित है," इसलिए स्केलिंग-प्रथम संगठन नए तरीकों के बजाय डेटा प्राप्त करने और परिष्कृत करने पर ध्यान केंद्रित करता है।

उनका तर्क है कि यह फोकस, एआई फ्रंटियर्स द्वारा किए जा रहे मौलिक काम से "काफ़ी एक कदम दूर" है - और दार्शनिक बेमेल से परे, उनका कहना है कि स्वागत सबसे अच्छा था। लैंगफ़ोर्ड लिखते हैं, "इस बात के बहुत सारे सबूत थे कि वे वास्तव में हमें नहीं चाहते थे," स्थिति को "खुद को ढूंढना कठिन" बताते हुए लिखते हैं। उन्होंने व्यापार-बंद के बारे में अपने स्वयं के दृष्टिकोण को नहीं छोड़ा, स्केलिंग-केवल दृष्टिकोण को गलत दिशा में वर्णित किया, हालांकि पूरा तर्क उस बिंदु से परे फैला हुआ है जो उन्होंने पोस्ट में स्पष्ट रूप से बताया है।

रिसर्च बनाम स्केलिंग, माइक्रोसॉफ्ट से परे

निबंध एक व्यापक उद्योग बहस के बीच में है कि क्या सीमांत प्रयोगशालाएँ उत्पाद समयसीमा के साथ वास्तविक अनुसंधान संगठनों को बनाए रख सकती हैं। उत्पाद-केंद्रित नेतृत्व के तहत एआई अनुसंधान को मजबूत करने में माइक्रोसॉफ्ट शायद ही अकेला है, लेकिन लैंगफोर्ड का विवरण यांत्रिकी के बारे में असामान्य रूप से विशिष्ट है: एक छोटे, उत्पादक समूह को कॉर्पोरेट पुनर्गठन के बाद न तो जनादेश दिया गया और न ही स्वागत किया गया, इसके बुनियादी ढांचे के योगदान को चुपचाप अवशोषित कर लिया गया।

हैकर न्यूज़ पर चर्चा, जहाँ पोस्ट पर सैकड़ों टिप्पणियाँ आईं, मुख्यतः उस तनाव पर केंद्रित थीं - क्या इस तरह की शव-परीक्षाएँ कॉर्पोरेट एआई अनुसंधान की अपरिहार्य परिपक्वता का वर्णन करती हैं, या एक रणनीतिक त्रुटि जिसमें प्रयोगशालाएँ पूर्वानुमानित स्केलिंग लाभ के लिए टिकाऊ पद्धतिगत लाभों का व्यापार करती हैं। टिप्पणीकारों ने इस विडंबना को भी उजागर किया कि एआई फ्रंटियर्स की हस्ताक्षर परियोजनाओं में से एक, ऑटोजेन ने एजेंट-ऑर्केस्ट्रेशन श्रेणी को परिभाषित करने में मदद की जो अब एंटरप्राइज़ एआई रोडमैप पर हावी है।

माइक्रोसॉफ्ट के लिए, यह एपिसोड व्यावहारिक निहितार्थों के साथ एक प्रतिष्ठित फ़ुटनोट है। कंपनी ने अपनी AI रणनीति को Microsoft AI के शिपिंग ताल पर दांव पर लगा दिया है, और लैंगफोर्ड का दावा नहीं है कि विलय किया गया संगठन बदतर उत्पाद बनाएगा। उनकी चिंता संकीर्ण और अधिक स्पष्ट है: कि नए विचारों के लिए पाइपलाइन - लोग, बुनियादी ढाँचा, अप्रमाणित दृष्टिकोणों के लिए सहिष्णुता - बिल्कुल वही है जिसके लिए स्केलिंग-प्रथम डिवीजन का कम से कम उपयोग होता है, जब तक कि उसे इसकी आवश्यकता न हो।

न तो लैंगफोर्ड की पोस्ट और न ही उनके द्वारा बताए गए पुनर्गठन से उन बदलावों में बदलाव आया है जो उपयोगकर्ता आज देखते हैं, लेकिन वे यह स्पष्ट करते हैं कि माइक्रोसॉफ्ट अब अपने एआई दांव को कैसे क्रमबद्ध करता है। अनुसंधान जिसे पैमाने में बदला जा सकता है; वह शोध जो पैमाने का अर्थ बदल सकता है, अधिक से अधिक परिवीक्षा पर है। जैसा कि लैंगफोर्ड ने पोस्ट के शीर्षक में कहा है, यह एआई फ्रंटियर्स का अंत है - और इस तर्क में एक डेटा बिंदु है कि कॉर्पोरेट एआई अनुसंधान किस लिए है।

एआई से आगे रहें

एआई का व्यवसाय वास्तविक समय में फिर से लिखा जा रहा है, और माइक्रोसॉफ्ट जैसी प्रयोगशालाओं के अंदर लिए गए निर्णय उन उपकरणों को आकार देते हैं जो हर किसी को विरासत में मिलते हैं। हमारे [एआई समाचार कवरेज] (https://aibuzzwire.news) में हर विकास पर नज़र रखें।

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