നിങ്ങൾ ഒരുപക്ഷേ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (AI), മെഷീൻ ലേണിംഗ് (ML) തുടങ്ങിയ വാക്കുകൾ കേട്ടിട്ടുണ്ടാകാം. AI യുടെ ഒരു ടൈപ്പ് ആണ് വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ അഥവാ LLM-കൾ (Large Language Models). എന്താണ് ഈ LLM-കൾ? അവ എങ്ങനെയാണ് നമ്മുടെ ഡിജിറ്റൽ ജീവിതത്തെ സ്വാധീനിക്കാൻ പോകുന്നത്? നമുക്ക് ലളിതമായി മനസ്സിലാക്കാം.
എന്താണ് വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ (LLM)?
വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ എന്നത് മനുഷ്യരെപ്പോലെ ഭാഷ മനസ്സിലാക്കാനും, പ്രതികരിക്കാനും, പുതിയ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിവുള്ള ഒരുതരം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് പ്രോഗ്രാമുകളാണ്. ഇവയെ “വലിയ” എന്ന് വിളിക്കാൻ കാരണം, കോടിക്കണക്കിന് വാക്കുകളും വാചകങ്ങളും അടങ്ങിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചാണ് ഇവയെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത്. ഒരു കുട്ടി ഭാഷ പഠിക്കുന്നതുപോലെ, ഈ മോഡലുകൾ വാക്കുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങളും വ്യാകരണ നിയമങ്ങളും സന്ദർഭങ്ങളും എല്ലാം ഈ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിച്ചെടുക്കുന്നു.
ഇവയുടെ പ്രധാന കഴിവുകൾ ഇവയാണ്:
● ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുക.
● കവിതകൾ, ലേഖനങ്ങൾ, കഥകൾ എന്നിവ എഴുതുക.
● ഒരു ഭാഷയിൽ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് തർജ്ജമ ചെയ്യുക.
● സംഭാഷണങ്ങളിൽ ഏർപ്പെടുക (ചാറ്റ്‌ബോട്ടുകൾ).
● സംഗ്രഹങ്ങൾ തയ്യാറാക്കുക.
● കോഡിംഗ് നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകുക.
എന്തുകൊണ്ട് LLM-കൾ ഇത്ര പ്രധാനപ്പെട്ടതാകുന്നു?
LLM-കളുടെ കടന്നുവരവ് സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പല മേഖലകളിലും വിപ്ലവകരമായ മാറ്റങ്ങൾ കൊണ്ടുവരുന്നു. വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും, ആശയവിനിമയം നടത്താനും, സർഗ്ഗാത്മകമായ ജോലികൾ ചെയ്യാനും ഇവ നമ്മെ സഹായിക്കുന്നു. വിദ്യാഭ്യാസം, ഗവേഷണം, ബിസിനസ്, വിനോദം തുടങ്ങി എല്ലാ രംഗങ്ങളിലും LLM-കൾക്ക് വലിയ സ്വാധീനം ചെലുത്താൻ കഴിയും. മലയാളം പോലുള്ള പ്രാദേശിക ഭാഷകളിലും ഇവയുടെ സാധ്യതകൾ വർധിച്ചു വരുന്നു എന്നത് ശ്രദ്ധേയമാണ്.
വിവിധതരം LLM-കളും അവയുടെ വ്യത്യാസങ്ങളും
നിരവധി സ്ഥാപനങ്ങളും ഗവേഷകരും LLM-കൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. ഇവയിൽ ചില പ്രധാനപ്പെട്ടവയെ പരിചയപ്പെടാം:
GPT (Generative Pre-trained Transformer) സീരീസ് – OpenAI:
ഏറ്റവും പ്രശസ്തമായ LLM-കളിൽ ഒന്നാണ് ഓപ്പൺഎഐയുടെ ജിപിടി മോഡലുകൾ. ChatGPT ഇതിൻ്റെ ഒരു ഉദാഹരണമാണ്.
- പ്രധാന സവിശേഷത: വളരെ മികച്ച രീതിയിൽ മനുഷ്യസമാനമായ മറുപടികൾ നൽകാനും, വിവിധതരം എഴുത്തുകൾ തയ്യാറാക്കാനുമുള്ള കഴിവ്.
- വ്യത്യാസം: തുടർച്ചയായ പുതിയ പതിപ്പുകളിലൂടെ (ഉദാ: GPT-3, GPT-4, GPT-4o) കൂടുതൽ കരുത്തും കാര്യക്ഷമതയും നേടുന്നു. ഇവ സാധാരണയായി വാണിജ്യാടിസ്ഥാനത്തിൽ ലഭ്യമാകുന്ന മോഡലുകളാണ്.
Gemini (ജെമിനി) – Google:
ഗൂഗിളിൻ്റെ ഏറ്റവും പുതിയതും ശക്തവുമായ LLM ആണ് ജെമിനി.
- പ്രധാന സവിശേഷത: ടെക്സ്റ്റ് മാത്രമല്ല, ചിത്രങ്ങൾ, ശബ്ദം, വീഡിയോ എന്നിവ മനസ്സിലാക്കാനും പ്രതികരിക്കാനുമുള്ള മൾട്ടിമോഡൽ കഴിവുകൾ.
- വ്യത്യാസം: ഗൂഗിളിൻ്റെ സെർച്ച് പോലുള്ള വിവിധ സേവനങ്ങളുമായി ചേർന്ന് പ്രവർത്തിക്കാനുള്ള ശേഷി ഇതിനുണ്ട്. കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾ ചെയ്യാൻ ഇത് പ്രാപ്തമാണ്.
Llama (ലാമ) സീരീസ് – Meta:
ഫേസ്ബുക്കിൻ്റെ മാതൃസ്ഥാപനമായ മെറ്റ വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത LLM ആണിത്.
- പ്രധാന സവിശേഷത: ഇത് ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് മോഡൽ ആണ്. അതായത്, ഗവേഷകർക്കും ഡെവലപ്പർമാർക്കും ഇത് സൗജന്യമായി ഉപയോഗിക്കാനും മാറ്റങ്ങൾ വരുത്താനും സാധിക്കും.
- വ്യത്യാസം: ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ആയതുകൊണ്ട് തന്നെ ഇതിന് വലിയൊരു കമ്മ്യൂണിറ്റി പിന്തുണയുണ്ട്. താരതമ്യേന കുറഞ്ഞ ചെലവിൽ சக்திவாய்ந்த AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.
Claude (ക്ലോഡ്) – Anthropic:
ആന്ത്രോപിക് എന്ന AI സുരക്ഷാ ഗവേഷണ സ്ഥാപനം വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത മോഡലാണ് ക്ലോഡ്.
- പ്രധാന സവിശേഷത: ഉപദ്രവകരമായതോ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതോ ആയ മറുപടികൾ ഒഴിവാക്കാനുള്ള സവിശേഷ ശ്രദ്ധയും, കൂടുതൽ ധാർമ്മികമായ സമീപനവും.
- വ്യത്യാസം: “Constitutional AI” എന്ന ആശയം ഉപയോഗിച്ച്, ദോഷകരമായ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ കുറയ്ക്കാൻ ഇത് പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. സുരക്ഷിതമായ AI ഉപയോഗത്തിന് പ്രാധാന്യം നൽകുന്നു.
Mistral/Mixtral (മിസ്ട്രൽ/മിക്‌സ്ട്രൽ) – Mistral AI:
ഫ്രാൻസ് ആസ്ഥാനമായുള്ള മിസ്ട്രൽ എഐ എന്ന കമ്പനി വികസിപ്പിച്ച മോഡലുകളാണിവ.
പ്രധാന സവിശേഷത: കാര്യക്ഷമതയും വേഗതയുമുള്ള ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് മോഡലുകൾ. “Mixture of Experts” (MoE) പോലുള്ള നൂതനമായ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- വ്യത്യാസം: കുറഞ്ഞ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ശക്തിയിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കാൻ ശേഷിയുള്ള ഇവ, ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് രംഗത്ത് വലിയ ചലനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
- ഇവ കൂടാതെ, Cohere, AI21 Labs Jurassic, Yi, Qwen (Alibaba) തുടങ്ങി നിരവധി LLM-കൾ ഇന്ന് ലഭ്യമാണ്.
LLM-കൾ തമ്മിലുള്ള പ്രധാന വ്യത്യാസങ്ങൾ ഒറ്റനോട്ടത്തിൽ:
- പരിശീലന ഡാറ്റ (Training Data): ഓരോ മോഡലും പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റയുടെ അളവും വൈവിധ്യവും വ്യത്യസ്തമായിരിക്കും. ഇത് അവയുടെ കഴിവിനെയും പ്രതികരണങ്ങളെയും സ്വാധീനിക്കുന്നു.
- മോഡലിൻ്റെ വലുപ്പം (Model Size – Parameters): മോഡലിലെ പാരാമീറ്ററുകളുടെ എണ്ണം അവയുടെ പ്രകടനത്തെ സ്വാധീനിക്കുന്ന ഒരു ഘടകമാണ്. കൂടുതൽ പാരാമീറ്ററുകൾ സാധാരണയായി കൂടുതൽ മികച്ച പ്രകടനത്തിന് സഹായിക്കുമെങ്കിലും, കൂടുതൽ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ശക്തി ആവശ്യമായി വരും.
- ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് vs പ്രൊപ്രൈറ്ററി (Open Source vs. Proprietary): ലാമ, മിസ്ട്രൽ പോലുള്ള ചില മോഡലുകൾ ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ആണ്. ഇത് ആർക്കും ഉപയോഗിക്കാനും മാറ്റങ്ങൾ വരുത്താനും അനുമതി നൽകുന്നു. ജിപിടി, ജെമിനി, ക്ലോഡ് തുടങ്ങിയവ പ്രൊപ്രൈറ്ററി മോഡലുകളാണ്, ഇവയുടെ പൂർണ്ണമായ നിയന്ത്രണം അവ വികസിപ്പിച്ച കമ്പനികൾക്കായിരിക്കും.
- പ്രത്യേക കഴിവുകൾ (Specialized Abilities): ചില മോഡലുകൾ ചില പ്രത്യേക കാര്യങ്ങളിൽ കൂടുതൽ മികവ് പുലർത്തിയേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ചിലത് കോഡിംഗിൽ മികച്ചതായിരിക്കുമ്പോൾ, മറ്റുചിലത് സർഗ്ഗാത്മകമായ എഴുത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ജെമിനി പോലുള്ളവ മൾട്ടിമോഡൽ കഴിവുകളിൽ മുന്നിട്ടുനിൽക്കുന്നു.
- ലഭ്യതയും വിലയും (Access and Cost): ചില മോഡലുകൾ API വഴി പണം നൽകി ഉപയോഗിക്കേണ്ടി വരും, ചിലത് സൗജന്യമായി പരിമിതമായ രീതിയിൽ ലഭ്യമായേക്കാം, ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് മോഡലുകൾ സ്വന്തം സെർവറുകളിൽ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്ത് ഉപയോഗിക്കാം.
പ്രധാന AI മോഡലുകളും അവയുടെ വ്യത്യാസവും താഴെ പറയുന്ന രീതിയിൽ സംഗ്രഹിക്കാം
| LLM | വികസിപ്പിച്ചത് | പ്രധാന സവിശേഷത | ലഭ്യത | ശ്രദ്ധേയമായ ഉപയോഗം |
| GPT സീരീസ് | OpenAI | മികച്ച പൊതുവായ കഴിവുകൾ, മനുഷ്യസമാനമായ പ്രതികരണം | പ്രൊപ്രൈറ്ററി (API വഴി, ChatGPT-ക്ക് സൗജന്യ പതിപ്പുമുണ്ട്) | ChatGPT, വിവിധ AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ |
Gemini | മൾട്ടിമോഡൽ കഴിവുകൾ (ടെക്സ്റ്റ്, ഇമേജ്, ഓഡിയോ) | പ്രൊപ്രൈറ്ററി (ഗൂഗിൾ ഉൽപ്പന്നങ്ങളിൽ, API വഴി) | ഗൂഗിൾ AI സേവനങ്ങൾ, സങ്കീർണ്ണമായ ടാസ്കുകൾ | |
Llama സീരീസ് Meta | ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ്, മികച്ച പ്രകടനം, വലിയ കമ്മ്യൂണിറ്റി പിന്തുണ | ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ്, മികച്ച പ്രകടനം, വലിയ കമ്മ്യൂണിറ്റി പിന്തുണ | ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് | ഗവേഷണം, കസ്റ്റം AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ |
| Claude | Anthropic | AI സുരക്ഷ, ദോഷകരമായ ഉള്ളടക്കം കുറയ്ക്കൽ | പ്രൊപ്രൈറ്ററി (API വഴി) | സുരക്ഷിതമായ സംഭാഷണ AI, ഡാറ്റാ വിശകലനം |
| Mistral/Mixtral | Mistral AI | കാര്യക്ഷമമായ ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് മോഡലുകൾ, MoE ആർക്കിടെക്ചർ | ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് | കാര്യക്ഷമമായ AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, ഗവേഷണം |
വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ഒരു പുതിയ യുഗത്തിന് തുടക്കം കുറിച്ചിരിക്കുകയാണ്. ഇവ ഇപ്പോഴും വികസനത്തിൻ്റെ ആദ്യ ഘട്ടങ്ങളിലാണെങ്കിലും, ഭാവിയിൽ ഇവ നമ്മുടെ ജീവിതത്തിൻ്റെ എല്ലാ മേഖലകളിലും വലിയ മാറ്റങ്ങൾ കൊണ്ടുവരുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കാം. മലയാളം പോലുള്ള പ്രാദേശിക ഭാഷകളിൽ ഇവയുടെ കഴിവുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ശ്രമങ്ങൾ തുടരുന്നത്, കൂടുതൽ ആളുകളിലേക്ക് ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പ്രയോജനങ്ങൾ എത്തിക്കാൻ സഹായിക്കും. ഈ അത്ഭുതകരമായ ലോകത്തെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ അറിയാനും പഠിക്കാനും ശ്രമിക്കുക!
