जेनरेटिव AI को प्रोडक्शन में लाने की 5 चौंकाने वाली सच्चाइयाँ (जो आपको Kaggle पर सीखने को नहीं मिलेंगी)

1. परिचय: प्रतियोगिता से प्रोडक्शन तक

1.1. लीडरबोर्ड के पार की दुनिया

अगर आपने कभी Kaggle जैसी AI प्रतियोगिताओं में हिस्सा लिया है, तो आप उस रोमांच को जानते हैं: एक साफ़-सुथरा डेटासेट, एक तय लक्ष्य, और बस मॉडल को बेहतर बनाने की दौड़। यह एक नियंत्रित माहौल है। लेकिन जब आप उन ऐप्स को, जिन्हें आपने Gemini जैसे API का उपयोग करके बनाया है, एक "मजबूत प्रोडक्शन सिस्टम" में ले जाने की कोशिश करते हैं, तो खेल पूरी तरह से बदल जाता है। असली दुनिया अस्त-व्यस्त है, और यहाँ की चुनौतियाँ Kaggle के लीडरबोर्ड से बहुत अलग हैं।

1.2. Gen AI MLOps: नियम क्यों बदल गए हैं?

जेनरेटिव AI (Gen AI) को ऑपरेशनल बनाना पारंपरिक मशीन लर्निंग (ML) से एक बहुत बड़ा बदलाव है। यह सिर्फ़ बेहतर मॉडल बनाने के बारे में नहीं है, बल्कि यह सोचने, बनाने और मैनेज करने का एक बिल्कुल नया तरीका है। यह ब्लॉग पोस्ट MLOps for Gen AI पर आधारित है और उन सबसे आश्चर्यजनक और प्रभावशाली सच्चाइयों को उजागर करेगा जो पारंपरिक ML प्रतियोगिताओं में नहीं सिखाई जातीं। चलिए शुरू करते हैं।

2. पहली सच्चाई: यह सिर्फ बेहतर प्रेडिक्टिव मॉडल नहीं है, यह एक नया पैमाना है

2.1. फाउंडेशन मॉडल का पैमाना

पारंपरिक ML में, हम "प्रेडिक्टिव मॉडल" बनाते हैं जो एक विशेष काम के लिए होते हैं, जैसे एक विशेष टूल। लेकिन जेनरेटिव AI "फाउंडेशन मॉडल" पर आधारित है, जो एक मल्टी-पर्पस टूल की तरह हैं। ये मॉडल बहुत बड़े और विविध डेटासेट पर प्रशिक्षित होते हैं, जिससे वे कई अलग-अलग तरह के काम कर सकते हैं।

इन मॉडलों में ‘इमर्जेंट प्रॉपर्टीज़’ (emergent properties) भी होती हैं—यानी ऐसी क्षमताएँ जो उनमें बिना किसी विशेष ट्रेनिंग के अपने आप उभर आती हैं। एक पारंपरिक अनुवाद मॉडल गणित की समस्याएँ हल नहीं कर सकता, लेकिन एक फाउंडेशन मॉडल ऐसा कर सकता है, बस उसे सही इनपुट देने की ज़रूरत है।

2.2. 'प्रॉम्प्टेड मॉडल कंपोनेंट' का परिचय

जेनरेटिव AI में, न तो मॉडल अपने आप में काफ़ी है और न ही प्रॉम्प्ट। असली कार्यात्मक इकाई इन दोनों का संयोजन है, जिसे ‘प्रॉम्प्टेड मॉडल कंपोनेंट’ कहा जाता है। यह सोचने के तरीके में एक महत्वपूर्ण बदलाव है।

"एक जेन AI सिस्टम के विकास में, एक्सपेरिमेंट और इटिरेशन को एक प्रॉम्प्टेड मॉडल कंपोनेंट के संदर्भ में किया जाना चाहिए, जो एक मॉडल और एक प्रॉम्प्ट का संयोजन है।"

2.3. अब आप ट्रेनर नहीं, कोरियोग्राफर हैं

यह एक बड़ा बदलाव क्यों है? क्योंकि यह डेवलपर की भूमिका को मौलिक रूप से एक मॉडल ट्रेनर से एक मॉडल कोरियोग्राफर में बदल देता है। सबसे मूल्यवान कौशल अब हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग नहीं है, बल्कि एक शक्तिशाली, पहले से मौजूद इंटेलिजेंस के साथ एक परिष्कृत संवाद डिजाइन करना है।

3. दूसरी सच्चाई: प्रॉम्प्ट्स नए कोड हैं (और डेटा भी)

3.1. प्रॉम्प्ट्स की हाइब्रिड प्रकृति

यह सोचना आसान है कि प्रॉम्प्ट सिर्फ़ टेक्स्ट इनपुट हैं, लेकिन यह सच नहीं है। प्रॉम्प्ट्स जटिल कलाकृतियाँ हैं जो कोड और डेटा के बीच की रेखा को धुंधला कर देती हैं।

• कोड के रूप में प्रॉम्प्ट: निर्देश (instructions), टेम्पलेट्स (templates), और गार्डरेल्स (guardrails) जैसे घटक कोड की तरह काम करते हैं। वे संरचना और नियम परिभाषित करते हैं।
• डेटा के रूप में प्रॉम्प्ट: फ्यू-शॉट उदाहरण (few-shot examples), ग्राउंडिंग डेटा से नॉलेज बेस, और उपयोगकर्ता के प्रश्न (user queries) जैसे घटक डेटा की तरह काम करते हैं।

3.2. MLOps पर इसका असर

चूंकि प्रॉम्प्ट हाइब्रिड हैं, उन्हें मैनेज करने के लिए एक हाइब्रिड दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। आपको कोड-केंद्रित प्रथाओं (जैसे वर्ज़न कंट्रोल) और डेटा-केंद्रित प्रथाओं (जैसे ड्रिफ्ट डिटेक्शन) का एक साथ उपयोग करना होगा। इसका मतलब है कि MLOps लाइफसाइकिल में प्रॉम्प्ट्स को स्टोर करने, खोजने, ट्रैक करने और संशोधित करने के लिए आसान प्रक्रियाओं का होना ज़रूरी है।

4. तीसरी सच्चाई: मूल्यांकन अब व्यक्तिपरक है, और इसका समाधान भी AI ही है

4.1. जेनरेटिव AI मूल्यांकन की चुनौती

पारंपरिक ML में, हमारे पास सटीकता (accuracy) जैसे स्पष्ट मेट्रिक्स होते हैं। लेकिन जेनरेटिव AI सिस्टम का मूल्यांकन करना मुश्किल है क्योंकि अक्सर कोई एक "सही" उत्तर नहीं होता है। जब आप एक कविता या एक इमेज बना रहे हों, तो "सही" क्या है? BLEU या ROUGE जैसे स्थापित मेट्रिक्स भी पूरी कहानी नहीं बताते।

4.2. आश्चर्यजनक समाधान: जज के रूप में LLMs

इसका समाधान थोड़ा अजीब लग सकता है: बड़े पैमाने पर मूल्यांकन को स्वचालित करने के लिए एक और फाउंडेशनल मॉडल का उपयोग जज या "ऑटो-रेटर" के रूप में करना। AutoSxS (ऑटोमेटिक साइड-बाय-साइड) इस तकनीक का एक विशिष्ट उदाहरण है।

यह दृष्टिकोण विशेष रूप से एजेंट जैसे जटिल सिस्टम के लिए महत्वपूर्ण है, जहाँ मानव मूल्यांकन अव्यावहारिक हो जाता है।

"आप मानव जजों से यह लेबल नहीं करवा सकते कि कोई विशेष एजेंट काम कर रहा था या नहीं... यह बहुत जल्दी बहुत महंगा और अव्यावहारिक हो जाएगा। और इसलिए, इन एजेंट्स के लिए संभावित रूप से एक LLM आधारित मूल्यांकन ढाँचा होना एक और विशेष दिशा है जहाँ मुझे लगता है कि बहुत सारी गतिविधि होगी।"

4.3. जब AI ही AI का जज बन जाए

यहाँ की मुख्य सीख दिमाग चकरा देने वाली है: अब हम ऐसे AI सिस्टम बना रहे हैं जिनकी गुणवत्ता को बड़े पैमाने पर केवल दूसरे AI सिस्टम द्वारा ही परखा जा सकता है। यह MLOps को सिर्फ एक इंजीनियरिंग अनुशासन से आगे ले जाता है; अब इसे एक मॉडल के व्यक्तिपरक, फिर भी स्केलेबल, निर्णय का प्रबंधन और उस पर भरोसा भी करना होगा।

5. चौथी सच्चाई: असली दुनिया के ऐप्स अकेले मॉडल नहीं, बल्कि 'चेन' हैं

5.1. चेन, RAG, और एजेंट्स का परिचय

व्यावहारिक जेनरेटिव AI एप्लिकेशन शायद ही कभी एक मॉडल को एक ही कॉल करते हैं। इसके बजाय, वे जटिल सिस्टम या "चेन" होते हैं जो कई मॉडलों, APIs और डेटा स्रोतों को ऑर्केस्ट्रेट करते हैं।

• रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG): यह एक प्रमुख पैटर्न है जो मॉडलों को तथ्यात्मक, नवीनतम जानकारी में ग्राउंड करता है और हैलुसिनेशन (hallucinations) को कम करता है। RAG हमारी नई वास्तविकता का एक सटीक उदाहरण है। यह एक 'चेन' है जो 'कोड के रूप में प्रॉम्प्ट' (क्वेरी टेम्पलेट) को 'डेटा के रूप में प्रॉम्प्ट' (नॉलेज बेस से प्राप्त दस्तावेज़) के साथ जोड़ती है, और इस तरह उस डेटा प्रबंधन की चुनौती को हल करती है जिसकी चर्चा हम सच्चाई #5 में करेंगे।
• एजेंट्स (Agents): ये ऐसे सिस्टम हैं जो वास्तविक दुनिया में कार्य करने के लिए विभिन्न टूल्स (जैसे RAG सिस्टम या APIs) के साथ इंटरैक्ट करने के लिए एक LLM का उपयोग करते हैं।

5.2. नई MLOps चुनौती

विकास के पैमाने में एक बड़ा बदलाव आया है: चेन को अलग-अलग घटकों के रूप में नहीं, बल्कि एंड-टू-एंड विकसित और मूल्यांकित किया जाना चाहिए। इससे नई MLOps माँगें पैदा होती हैं: पूरी चेन को एक संपूर्ण कलाकृति के रूप में वर्ज़न करना, एंड-टू-एंड मॉनिटरिंग, और आंतरिक डेटा प्रवाह को डीबग करने के लिए "इंट्रोस्पेक्शन" (introspection) की आवश्यकता। यानी, चेन के हर कदम पर इनपुट और आउटपुट को देखने की क्षमता ताकि गलतियों को आसानी से पकड़ा जा सके।

6. पाँचवी सच्चाई: डेटा का खेल बदल गया है - अब मात्रा नहीं, प्रबंधन महत्वपूर्ण है

6.1. बिग डेटा से स्मार्ट डेटा तक

यह एक आश्चर्यजनक तथ्य है: पारंपरिक ML के विपरीत, जहाँ शुरुआत से ही बड़े डेटासेट सर्वोपरि होते हैं, आप "आश्चर्यजनक रूप से कम डेटा" के साथ एक जेनरेटिव AI एप्लिकेशन का प्रोटोटाइप बना सकते हैं और उसे लॉन्च कर सकते हैं।

यहाँ ध्यान बड़े ट्रेनिंग कॉर्पस इकट्ठा करने से हटकर विभिन्न प्रकार के डेटा के प्रबंधन और एकीकरण पर केंद्रित हो गया है।

6.2. नए डेटा प्रकार

जेनरेटिव AI अनुकूलन में उपयोग किए जाने वाले विभिन्न प्रकार के डेटा की एक सरल सूची यहाँ दी गई है:

• कंडीशनिंग प्रॉम्प्ट्स (निर्देश)
• फ्यू-शॉट उदाहरण (इनपुट-आउटपुट जोड़े)
• ग्राउंडिंग/ऑगमेंटेशन डेटा (APIs और आंतरिक स्रोतों से, जैसा कि RAG पैटर्न में इस्तेमाल होता है)
• कार्य-विशिष्ट डेटासेट (फाइन-ट्यूनिंग के लिए)
• मानव वरीयता डेटासेट (RLHF के लिए, ताकि मॉडल को इंसानी पसंद के हिसाब से ढाला जा सके)

6.3. इसका निहितार्थ

जेनरेटिव AI में चुनौती डेटा की कमी नहीं है, बल्कि असली चुनौती है मजबूत MLOps पाइपलाइन बनाने की। इन पाइपलाइन्स का काम है विभिन्न डेटा प्रकारों को इस तरह से मैनेज, इवॉल्व, और इंटीग्रेट करना कि वे पूरी तरह वर्ज़नेबल, ट्रैक करने योग्य और पुनरुत्पादित हों।

7. निष्कर्ष: एक नई सोच की ओर

7.1. मुख्य बदलावों का सारांश

बस कुछ ही मिनटों में, हमने पूरे परिदृश्य को बदलते देखा है: हमारी मूल इकाई अब एक मॉडल नहीं, बल्कि एक 'प्रॉम्प्टेड कंपोनेंट' है; हमारे प्रॉम्प्ट्स कोड और डेटा का एक हाइब्रिड हैं; हमारा जज एक और AI है; हमारे ऐप्स जटिल 'चेन' हैं; और हमारा ध्यान बिग डेटा से स्मार्ट डेटा प्रबंधन पर चला गया है। यह कोई क्रमिक विकास नहीं है; यह एक नया अनुशासन है। MLOps के सिद्धांत पहले से कहीं ज़्यादा महत्वपूर्ण हैं, लेकिन उन्हें इस नए पैमाने के लिए अनुकूलित किया जाना चाहिए।

7.2. एक अंतिम विचार

जैसे-जैसे AI सिस्टम सिर्फ़ भविष्यवाणी करने के बजाय ऑर्केस्ट्रेशन और इंटरैक्शन के बारे में अधिक होते जा रहे हैं, AI डेवलपर्स की अगली पीढ़ी के लिए कौन से नए कौशल सबसे महत्वपूर्ण होंगे?

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