ایک نئی قسم کے AI ماڈل نے اس ہفتے اپنا آغاز کیا، اور یہ ٹرانسفارمر فن تعمیر پر بنائے گئے ماڈل کے لیے کچھ غیر معمولی کام کرتا ہے: یہ کبھی بھی متن کا لفظ پیدا نہیں کرتا ہے۔ Jev، جو دو سالہ سٹارٹ اپ TypeSafe AI کے ذریعہ جاری کیا گیا ہے، اس کے بجائے کیلیبریٹڈ امکانات کو آؤٹ پٹ کرتا ہے - جسے کمپنی ٹائپ شدہ، کیلیبریٹڈ فیصلے کہتی ہے - TechCrunch کے مطابق، درجہ بندی، روٹنگ، اور آٹومیشن کے کام کے لیے بڑے لینگویج ماڈلز کے لیے ایک سستے، تیز متبادل کے طور پر خود کو پوزیشن میں لاتی ہے۔

کمپنی کی بنیاد اوپن اے آئی کے ایک محقق ڈیوگو المیڈا نے رکھی تھی جس نے ChatGPT بنانے میں مدد کی اور ہیومن فیڈ بیک (RLHF) سے کمک سیکھنے کی ایجاد میں اپنا حصہ ڈالا، یہ تربیتی تکنیک AI معاونین کی موجودہ نسل کو تشکیل دینے کا وسیع پیمانے پر سہرا ہے۔ نئے ماڈل کی مانگ اتنی شدید تھی کہ TypeSafe نے لانچ کے بعد کچھ API صارفین کی خدمت کرنے کی صلاحیت مختصر طور پر کھو دی۔ For more context on this story, see our ongoing breaking AI news.

ایک چیٹ جی پی ٹی کے علمبردار نے زبان کیوں ترک کردی

المیڈا کا ایک غیر متنی ماڈل کا راستہ OpenAI میں مایوسی کے ساتھ شروع ہوا۔ "ہمارے پاس ایک بوتل میں بجلی ہے، اور پھر بھی یہ مفید نہیں ہے،" المیڈا نے TechCrunch کو بتایا، اپنی مایوسی کو بیان کرتے ہوئے کہ ChatGPT کی صلاحیتوں کے باوجود، ٹیکنالوجی حقیقی آٹومیشن سے کم ہے۔ "میں تب سے اس مسئلے سے لڑ رہا ہوں۔ مجھے اس نتیجے پر پہنچنے میں کچھ وقت لگا: مسئلہ یہ ہے کہ ہم انسانی زبان کو بہتر بنا رہے ہیں... ہم چار سالوں سے انسانی زبان میں بہت اچھے ہیں، لیکن یہ آٹومیشن کے لیے مفید نہیں ہے کیونکہ کمپیوٹرز ایک مختلف زبان بولتے ہیں۔"

دو سال پہلے، المیڈا نے TypeSafe AI تلاش کرنے اور اس تھیسس کو آگے بڑھانے کے لیے OpenAI چھوڑ دیا۔ نتیجہ Jev ہے، ایک ٹرانسفارمر پر مبنی ماڈل جس پر کمپنی کا اصرار ہے کہ یہ ایک بڑی زبان کا ماڈل نہیں ہے۔ جہاں ایک LLM اوپن اینڈڈ ٹیکسٹ تیار کرتا ہے، Jev آؤٹ پٹ کے ایک سیٹ میں امکانات کو لوٹاتا ہے جس کی صارف پہلے سے وضاحت کرتا ہے - ایک ایسا ڈیزائن جو کمپنی کا کہنا ہے کہ فریب کو ساختی طور پر ناممکن بنا دیتا ہے، کیونکہ ماڈل صرف ان اختیارات کے ساتھ جواب دے سکتا ہے جو اسے دیے گئے تھے۔

کارکردگی کے فوائد پچ کا بنیادی حصہ ہیں۔ TechCrunch کے مطابق، Jev کے آؤٹ پٹ ٹوکنز مفت ہیں، اور ان پٹ ٹوکنز کو ملین کی بجائے بلین سے میٹر کیا جاتا ہے۔ کمپنی جیو کو ایک "سسٹم ون ماڈل" کے طور پر بیان کرتی ہے، جو استدلال کے بجائے وجدان پر مرکوز ہے، اور کہتی ہے کہ اسے خصوصی طور پر مصنوعی ڈیٹا پر تربیت دی گئی تھی جس کا استعمال کرتے ہوئے المیڈا کیلیبریٹڈ فیصلوں سے کمک سیکھنے کو کہتے ہیں۔

TypeSafe نے Jev کے فن تعمیر کو لپیٹ میں رکھا ہوا ہے، حالانکہ باہر کے مبصرین کو شک ہے کہ یہ نظام ایک کھلے وزن والے LLM کے اوپر بنایا گیا ہے۔ المیڈا نے TechCrunch کو بتایا کہ "[ہماری کمپنی] کا نصف حصہ ایک لیب ہے جو بنیادی طور پر شماریاتی طور پر اچھی طرح سے سمجھے جانے والے مصنوعی ڈیٹا کے اس پورے ذیلی فیلڈ کی مالک ہے، اور یہ اب میری زندگی کی خوشی ہے۔"

ابتدائی ڈویلپر کے نتائج: تیز اور سستے

ابتدائی گود لینے والوں نے جانچ میں قابل ذکر فوائد کی اطلاع دی۔ Vercel کے ایک سافٹ ویئر انجینئر پرنیت شرما نے TechCrunch کو بتایا کہ ان کی کمپنی OpenAI کے ChatGPT Luna 5.6 کو ایک درجہ بندی چلانے کے لیے استعمال کر رہی ہے جو حفاظت کے لیے کمانڈز کا جائزہ لیتی ہے۔ اس کام کے بوجھ کو Jev پر تبدیل کرنے کے بعد، Vercel نے نتائج کو پانچ سے 18 گنا زیادہ تیزی سے اور زیادہ درستگی کے ساتھ دیکھا۔

Bryo AI کے CTO، Nikhil Mudholkar نے ایک مختلف موازنہ کیا: Google کے Gemini کے خلاف Jev کے ساتھ کاروباری ای میلز کی درجہ بندی کرنا۔ اس کے ٹیسٹ میں، Gemini قدرے زیادہ درست تھا، لیکن 10 سے 20 گنا زیادہ مہنگا تھا۔ مدھولکر کے لیے، جیو کی سب سے قیمتی جائیداد اس کی غیر یقینی صورتحال سے نمٹنے تھی۔ انہوں نے ٹیک کرنچ کو بتایا کہ "یہ واحد ہے جو ایک حقیقی امکان کو واپس کرتا ہے جو اسے ورک فلو کو خودکار کرنے کے لیے مثالی بناتا ہے۔"

ایجنٹوں کی نگرانی کرنے والے ایجنٹ، بل کے بغیر

درجہ بندی کے کاموں میں LLM کو تبدیل کرنے کے علاوہ، TypeSafe کا استدلال ہے کہ Jev انہیں پولیس کر سکتا ہے۔ دوسرے ایجنٹوں کی نگرانی کے لیے AI ایجنٹوں کا استعمال تیزی سے مہنگا ہو جاتا ہے، لیکن المیڈا کا کہنا ہے کہ Jev کی رفتار اور لاگت کا پروفائل LLM ایجنٹ کے نشانات کو ٹریک کرنا اور حقیقی وقت میں جیل بریک کو روکنا عملی بناتا ہے۔

ارمین روناچر، Earendil کے CTO اور اوپن سورس ماڈل harness Pi کے بلڈر نے TechCrunch کو بتایا کہ یہ نقطہ نظر غیر یقینی صورتحال کی ذمہ داری ڈویلپر پر منتقل کر دیتا ہے۔ روناچر نے کہا کہ "یہ فریب کاری کے مسئلے کو صارف کو تھوڑا سا تفویض کرتا ہے۔" "صارف کو کہنا ہے، ٹھیک ہے، اگر یہ صرف 50 فیصد امکان کے ساتھ واپس آتا ہے، تو شاید یہ ایک سکے کا ٹاس ہے، اور میں اسے نظر انداز کرتا ہوں۔ لیکن اگر یہ 95٪ ہے، یقینی طور پر، تو میں اس کے ساتھ کچھ کر سکتا ہوں۔"

Ronacher نے ماڈل روٹنگ کو بھی ایک امید افزا استعمال کیس کے طور پر جھنڈا لگایا: یہ پیشین گوئی کرنا کہ آیا کسی کام کے بوجھ کو مخصوص، زیادہ مہنگے ماڈل کی ضرورت ہے۔ ایل ایل ایم کے ساتھ اس ترتیب کو کرنا مہنگا پڑے گا، لیکن جیو کی کم تاخیر اور قیمت ریئل ٹائم روٹنگ کو قابل عمل بنا سکتی ہے۔

اکنامکس سے لیا گیا نام

اس ماڈل کا نام ولیم اسٹینلے جیونز کے نام پر رکھا گیا ہے، جو جیونز پیراڈاکس کے پیچھے 19ویں صدی کے ماہر معاشیات ہیں - یہ مشاہدہ کہ جیسے جیسے ایک شے سستی ہوتی ہے، اس کی کھپت میں اضافہ ہوتا ہے۔ المیڈا کی شرط یہ ہے کہ فیصلے کے درجے کی ذہانت کے گرتے ہوئے اخراجات نہ صرف فلیگ شپ چیٹ بوٹس میں بلکہ ہر جگہ اس کی تعیناتی کا باعث بنیں گے۔

المیڈا نے TechCrunch کو بتایا، "ہم سمجھتے ہیں کہ ابھرتے ہوئے اور تقسیم کیے جانے والے طریقے سے ہر جگہ سمارٹ سافٹ ویئر موجود ہے... ابتدائی انٹرنیٹ کی طرح جتنا آپ جانتے ہیں جیسے میگا ایپس جو لوگ ابھی بنانے کی کوشش کر رہے ہیں،" المیڈا نے ٹیک کرنچ کو بتایا۔

آیا حریف پیروی کرتے ہیں ایک کھلا سوال ہے۔ Ronacher نے TechCrunch کو بتایا کہ "ہمیں اسے پہلے کئی طریقوں سے دیکھنا چاہیے تھا، لیکن غالباً چونکہ LLMs بہت سستے اور سبسڈی والے ہیں، آپ کو اکثر تخلیقی ہونے کی ضرورت نہیں ہے"۔ TypeSafe نئے طریقوں میں Jev کے اضافی ورژن کا منصوبہ بناتا ہے۔

جہاں تک کہ آیا TypeSafe کو فرنٹیئر لیب کے طور پر شمار کیا جاتا ہے، المیڈا نے ایک واضح جواب پیش کیا: "فرنٹیئر لیبز کی اصل پیداوار خوف یا ہائپ ہے۔ میں چاہوں گا کہ ہماری اصل پیداوار ذہانت ہو... [لیکن ہم] اس معنی میں لیب نہیں ہیں، آپ جانتے ہیں، جیسے لامحدود دولت پر شرط لگانا، یا مذہب، یا خدا کی تعمیر کرنا، آج ڈیٹا سینٹر میں کیا چیز ہے۔"

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →