Thursday, October 1, 2020
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Microsoft ने दुनिया के ज्ञात पांच सुपर कंप्यूटरों में से एक का निर्माण किया

Microsoft ने दुनिया के शीर्ष पांच सार्वजनिक रूप से मालूम किए गए सुपर कंप्यूटरों में से एक का निर्माण किया है, जो Azure में बहुत बड़े Artificial intelligence (AI) मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए नए बुनियादी ढांचे को उपलब्ध करा रहा है, कंपनी ने अपने Build developers conference में इसकी घोषणा की है।

OpenAI के साथ और विशेष रूप से OpenAI के लिए निर्मित, Azure में होस्ट किया गया सुपर कंप्यूटर विशेष रूप से कंपनी के AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। यह साझेदारी मील का पत्थर है जो पिछले साल Azure में नई सुपरकंप्यूटिंग प्रौद्योगिकियों को संयुक्त रूप से बनाने की घोषणा की थी। यह बहुत बड़े AI मॉडल की अगली पीढ़ी को बनाने की दिशा में पहला कदम है और आधारभूत संरचना उन्हें अन्य संगठनों और डेवलपर्स के लिए एक मंच के रूप में उपलब्ध कराने की आवश्यकता है।

माइक्रोसॉफ्ट के मुख्य तकनीकी अधिकारी केविन स्कॉट ने कहा, “इन मॉडलों के बारे में रोमांचक चीज उन चीजों की विस्तार है जो वे करने जा रहे हैं,” उन्होंने कहा कि संभावित लाभ एक प्रकार के AI model में संकीर्ण अग्रिमों से कहीं आगे हैं।
यह एक बार में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में सौ रोमांचक चीजें करने में सक्षम है और कंप्यूटर विज़न में एक सौ रोमांचक चीजें भी और जब आप इन perceptual domain के संयोजन को देखना शुरू करते हैं, तो आपके पास नए अनुप्रयोग हैं जो यहां तक कि अभी कल्पना करने के लिए कठिन हैं।

Machine Learning के विशेषज्ञों ने ऐतिहासिक रूप से अलग, छोटे AI मॉडल का निर्माण किया है जो एक एकल कार्य को सीखने के लिए कई लेबल उदाहरणों का उपयोग करते हैं जैसे कि जरूरत पडने पर भाषाओं के बीच अनुवाद करना, वस्तुओं को पहचानना, ईमेल में प्रमुख बिंदुओं की पहचान करने के लिए पाठ करना या lectures को अच्छी तरह से पहचानना आज के मौसम की रिपोर्ट देने के लिए पर्याप्त है।

AI अनुसंधान समुदाय द्वारा विकसित मॉडल के एक नए वर्ग ने यह साबित कर दिया है कि उन कार्यों में से कुछ को एक बड़े पैमाने पर मॉडल द्वारा बेहतर प्रदर्शन किया जा सकता है – एक जो उदाहरण के लिए सार्वजनिक रूप से उपलब्ध पाठ के अरबों पृष्ठों की जांच से सीखता है। इस प्रकार का मॉडल भाषा, व्याकरण, ज्ञान, अवधारणाओं और संदर्भों की बारीकियों को गहराई से अवशोषित कर सकता है, जो कई कार्यों में उत्कृष्ट हो सकता है, एक लंबा भाषण, लाइव गेमिंग चैट में सामग्री को मॉडरेट करना, हजारों कानूनी फाइलों या यहां तक कि प्रासंगिक मार्ग खोजना। GitHub को परिमार्जन करने से कोड उत्पन्न करना।

Microsoft का कहना है, अपने बड़े AI मॉडल, प्रशिक्षण अनुकूलन उपकरण और सुपरकंप्यूटिंग संसाधनों को Azure AI सेवाओं और Github के माध्यम से उपलब्ध कराना है ताकि Developers, Data Scientists और व्यावसायिक ग्राहक स्केल पर AI की शक्ति का आसानी से लाभ उठा सकें।

OpenAI के लिए विकसित किया गया सुपरकंप्यूटर 285,000 से अधिक CPU कोर, 10,000 GPU और प्रत्येक GPU सर्वर के लिए नेटवर्क कनेक्टिविटी के 400 Gigabits के साथ एकल प्रणाली है। दुनिया में TOP500 सुपर कंप्यूटर पर सूचीबद्ध अन्य मशीनों की तुलना में, यह शीर्ष पांच में रैंक करता है, Azure में होस्ट किया गया, सुपर कंप्यूटर भी मजबूत आधुनिक क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर की सभी क्षमताओं से लाभान्वित होता है, जिसमें तेजी, टिकाऊ डेटा केंद्र और Azure सेवाओं तक पहुंच शामिल है।

Image: Microsoft

ऑल्टमैन ने कहा कि OpenAI का लक्ष्य केवल अनुसंधान सफलताओं को आगे बढ़ाना नहीं है, बल्कि ऐसी AI तकनीकों को विकसित करना है जो अन्य लोग इस्तेमाल कर सकते हैं। Microsoft के साथ साझेदारी में विकसित सुपर कंप्यूटर को उस चक्र को तेज करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

उन ग्राहकों के लिए जो अपनी AI महत्वाकांक्षाओं को आगे बढ़ाना चाहते हैं, लेकिन जिन्हें एक समर्पित सुपर कंप्यूटर की आवश्यकता नहीं है, Azure AI एक्सेलेरेटर और नेटवर्क के समान शक्तिशाली गणना की सुविधा प्रदान करता है जो सुपर कंप्यूटर को भी शक्ति प्रदान करता है। Microsoft वितरित और अनुकूलित तरीके से इन समूहों पर बड़े AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपकरण भी उपलब्ध करा रहा है।

इसने DeepSpeed के एक नए संस्करण का भी अनावरण किया, जो PyTorch के लिए एक ओपन-सोर्स डीप लर्निंग लाइब्रेरी है जो बड़े वितरित मॉडल प्रशिक्षण के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग शक्ति की मात्रा को कम करता है। अब लोगों को एक ही बुनियादी ढांचे पर DeepSpeed के बिना मॉडल को 15 गुना बड़ा और 10 गुना तेजी से प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है।

ये AI मॉडल इंटरनेट पर सार्वजनिक रूप से उपलब्ध दस्तावेजों के अरबों पन्नों की जांच करके भाषा के बारे में जान सकते हैं – Wikipedia प्रविष्टियाँ, स्व-प्रकाशित पुस्तकें, अनुदेश मैनुअल, इतिहास पाठ, मानव संसाधन दिशानिर्देश।
जैसा कि मॉडल अरब बार गणना करता है, यह यह समझने में बहुत अच्छा लगता है कि शब्द एक-दूसरे से कैसे संबंधित हैं। इसके परिणामस्वरूप व्याकरण, अवधारणाओं, प्रासंगिक रिश्तों और भाषा के अन्य बिल्डिंग ब्लॉक्स की एक समृद्ध समझ पैदा होती है। यह एक ही मॉडल को कई अलग-अलग भाषा के कार्यों में सीखे गए पाठों को स्थानांतरित करने की अनुमति देता है, दस्तावेज़ की समझ से लेकर सवालों के जवाब देने के लिए Chatbots बनाने तक। बड़े AI मॉडल की अगली पीढ़ी के लिए एक फायदा यह है कि उन्हें केवल एक बार भारी मात्रा में डेटा और सुपरकंप्यूटिंग संसाधनों के साथ प्रशिक्षित होने की आवश्यकता होती है।

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