26 Feb Sarvam AI : डिजिटल आत्मनिर्भरता, भारतीय भाषाएँ और AI नवाचार का उभरता पारिस्थितिकी तंत्र
मुख्य परीक्षा के सामान्य अध्ययन के अंतर्गत
GS–2 : शासन व्यवस्था, डिजिटल नीति, भारतAI मिशन, तकनीकी संप्रभुता, सार्वजनिक–निजी सहयोग
GS–3 : विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI), डेटा अर्थव्यवस्था, स्टार्टअप नवाचार, उभरती प्रौद्योगिकियाँ
GS–4 : तकनीकी नैतिकता, समावेशी AI, ज्ञान समानता (Knowledge Equity)
GS–1 : वैश्वीकरण, सूचना समाज, भाषाई विविधता और सांस्कृतिक डिजिटलकरण
प्रारंभिक परीक्षा के लिये : LLM, Generative AI, Mixture of Experts (MoE), IndiaAI Mission, GPU Computing, Multilingual AI, BharatGen
चर्चा में क्यों ?
हाल ही में नई दिल्ली में आयोजित AI Impact Summit में बेंगलुरु स्थित स्टार्टअप Sarvam AI ने भारत में विकसित दो बड़े भाषा मॉडल (Large Language Models — LLMs) प्रस्तुत किए, जिनमें क्रमशः 35 अरब (35B) और 105 अरब (105B) पैरामीटर शामिल हैं। इन मॉडलों की विशेषता यह है कि इन्हें भारतीय भाषाओं के लिए अनुकूलित किया गया है तथा इन्हें कम ऊर्जा और कम कंप्यूटिंग संसाधनों में अधिक दक्षता से कार्य करने हेतु डिजाइन किया गया है। यह घटना केवल एक तकनीकी उपलब्धि नहीं बल्कि भारत की AI आत्मनिर्भरता (AI Sovereignty), डिजिटल समावेशन, और स्थानीय भाषा आधारित AI विकास की दिशा में महत्वपूर्ण कदम मानी जा रही है।
आज वैश्विक AI परिदृश्य में अमेरिका और चीन का प्रभुत्व है। ऐसे में प्रश्न उठता है —
👉 क्या भारत अपने सामाजिक-भाषाई संदर्भों के अनुरूप स्वयं के AI मॉडल विकसित कर सकता है?
👉 भारतीय कंपनियाँ सीमित संसाधनों के बावजूद LLM कैसे प्रशिक्षित कर रही हैं?
LLM क्या हैं और उनका महत्व
Large Language Models (LLMs) ऐसे AI मॉडल हैं जो विशाल मात्रा में पाठ (Text Data) से सीखकर भाषा समझने, लिखने, अनुवाद करने, विश्लेषण करने तथा संवाद करने में सक्षम होते हैं।
उपयोग: तेजी से बढ़ रहा है।
चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट
शिक्षा और ई-लर्निंग
स्वास्थ्य सलाह
सरकारी सेवाएँ
कोडिंग सहायता
शोध और नीति विश्लेषण
LLM मूलतः डेटा + कंप्यूटिंग शक्ति + एल्गोरिथ्मिक डिजाइन के संयोजन पर आधारित होते हैं।
भारत में LLM विकास की आवश्यकता
भारत की विशिष्ट परिस्थितियाँ LLM के स्थानीय विकास को अनिवार्य बनाती हैं —
1. भाषाई विविधता : 22 अनुसूचित भाषाएँ, 1000+ बोलियाँ, करोड़ों गैर-अंग्रेजी इंटरनेट उपयोगकर्ता
अधिकांश वैश्विक AI मॉडल अंग्रेजी-केंद्रित हैं।
2. डिजिटल समावेशन : यदि AI केवल अंग्रेजी में उपलब्ध रहेगा तो:
-डिजिटल असमानता बढ़ेगी
-ग्रामीण भारत पीछे रह जाएगा
3. डेटा संप्रभुता v/s विदेशी AIमॉडल पर निर्भरता
-डेटा सुरक्षा जोखिम
-नीति नियंत्रण की कमी
-तकनीकी निर्भरता
भारतीय कंपनियाँ LLM कैसे प्रशिक्षित कर रही हैं ?
भारत में LLM प्रशिक्षण एक अलग मॉडल पर आधारित है — कम संसाधनों में अधिक दक्षता। इसे तीन स्तरों पर समझा जा सकता है।
(1) डेटा रणनीति : भारतीय भाषाओं का निर्माण
प्रमुख चुनौती — डेटा की कमी, इंटरनेट पर उपलब्ध सामग्री का बड़ा हिस्सा अंग्रेजी में है।
भारतीय भाषाओं की समस्याएँ:
सीमित डिजिटल सामग्री
असंगठित डेटा
विविध लिपियाँ
बोलचाल बनाम औपचारिक भाषा अंतर
समाधान : भारतीय कंपनियाँ उपयोग कर रही हैं –
-सरकारी दस्तावेज
-क्षेत्रीय समाचार
-शिक्षा सामग्री
-सार्वजनिक डेटासेट
-अनुवादित कॉर्पस
डेटा को साफ (Cleaning) लेबलिंग, भाषा संतुलन के माध्यम से तैयार किया जाता है। यह प्रक्रिया LLM प्रशिक्षण का सबसे कठिन चरण है।
(2) कंप्यूटिंग संसाधन : GPU अवसंरचना LLM प्रशिक्षण अत्यधिक महंगा होता है।
उदाहरण: बड़े मॉडल प्रशिक्षण लागत = करोड़ों डॉलर, हजारों GPU आवश्यक
भारत में यह सबसे बड़ी बाधा थी।
सरकार का हस्तक्षेप — IndiaAI Mission
1. भारत सरकार ने: 36,000+ GPUs उपलब्ध कराने की योजना बनाई।
2. घरेलू AI कंपनियों को सब्सिडी प्रदान की।
3. Sarvam AI को 4096 GPUs दिए, लगभग ₹100 करोड़ का समर्थन, इससे पहली बार स्टार्टअप स्तर पर LLM प्रशिक्षण संभव हुआ।
(3) एल्गोरिथ्मिक नवाचार : दक्षता आधारित मॉडल
भारतीय कंपनियाँ सीधे बड़े मॉडल नहीं बना रहीं, बल्कि स्मार्ट आर्किटेक्चर विकसित कर रही हैं।
-Mixture of Experts (MoE) Architecture यह एक महत्वपूर्ण तकनीकी नवाचार है।
पारंपरिक मॉडल:सभी पैरामीटर हर कार्य में सक्रिय v/s MoE मॉडल: केवल आवश्यक भाग सक्रिय होते हैं।
परिणाम:
-कम ऊर्जा उपयोग
-तेज प्रशिक्षण
-कम लागत
-बेहतर स्केलेबिलिटी यानी — छोटे संसाधनों से बड़े प्रदर्शन।
Sarvam AI : भारतीय LLM मॉडल का उदाहरण
सर्वम एआई एक भारतीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनी है जिसका मुख्यालय बेंगलुरु, कर्नाटक में है और इसकी स्थापना 2023 में हुई थी।
Sarvam AI ने: 35B और 105B पैरामीटर मॉडल विकसित किए।
-भारतीय भाषाओं पर विशेष ध्यान।
-ऊर्जा दक्षता पर जोर।
– रणनीति: पहले गुणवत्ता, फिर स्केल
-भारतीय उपयोग मामलों पर फोकस : यह सिलिकॉन वैली मॉडल से अलग दृष्टिकोण है।
अन्य भारतीय LLM पहलें
1. BharatGen (IIT Bombay)
2. 17B पैरामीटर मल्टीलिंगुअल मॉडल
3. शिक्षा और स्वास्थ्य क्षेत्र हेतु
4. सार्वजनिक उपयोग मामलों पर केंद्रित
यह दर्शाता है कि भारत में AIकेवल व्यावसायिक नहीं बल्कि सामाजिक उद्देश्यों से भी जुड़ा है।
भारतीय मॉडल बनाम वैश्विक मॉडल
आधार वैश्विक मॉडलv/sभारतीय मॉडल
भाषा अंग्रेजी केंद्रितv/sबहुभाषी
संसाधन अत्यधिक पूंजीv/sसीमित पूंजी
लक्ष्य वैश्विक उपयोगv/sस्थानीय समाधान
रणनीति आकार बढ़ानाv/sदक्षता बढ़ाना
ऊर्जा उपयोग अधिक v/sकम
भारतीय LLM विकास की प्रमुख चुनौतियाँ
(1) डेटा असमानता : भारतीय भाषाओं का डिजिटल प्रतिनिधित्व कम
(2) पूंजी की कमी : AI प्रशिक्षण अत्यंत महंगा
(3) प्रतिभा पलायन : AI विशेषज्ञ विदेश जाते हैं
(4) ऊर्जा लागत : डेटा सेंटर संचालन महंगा
(5) ओपन बनाम क्लोज्ड मॉडल दुविधा
-नवाचार और सुरक्षा में संतुलन आवश्यक
-नीतिगत समर्थन और सरकार की भूमिका
भारत सरकार तीन स्तरों पर कार्य कर रही है :
1. अवसंरचना निर्माण : GPU क्लस्टर, क्लाउड एक्सेस।
2. स्टार्टअप समर्थन : सब्सिडी और अनुदान।
3. सार्वजनिक AI मॉडल : ओपन और जिम्मेदार AI विकास।
में तेजी से बढ़ रहा है।
भारतीय LLM के संभावित उपयोग :
1. शासन : बहुभाषी सरकारी सेवाएँ+शिकायत निवारण
2.शिक्षा -परीक्षा तैयारी +स्थानीय भाषा ट्यूटर
3. स्वास्थ्य : -ग्रामीण चिकित्सा सलाह
4.कृषि – सलाह प्रणाली
5.न्याय -कानूनी दस्तावेज अनुवाद
नैतिक और सामाजिक आयाम
AI विकास केवल तकनीकी प्रश्न नहीं है –
-क्या AI सभी भाषाओं के लिए समान अवसर देगा?
-क्या डेटा उपयोग निष्पक्ष है?
-क्या AI सांस्कृतिक पक्षपात बढ़ाएगा?
-क्या स्थानीय ज्ञान संरक्षित रहेगा?
वैश्विक AI प्रतिस्पर्धा में भारत की स्थिति
अमेरिका → पूंजी आधारित AI
चीन → राज्य नियंत्रित AI
भारत → लोकतांत्रिक एवं समावेशी AI : यह “Third Way in AI Governance” बन सकता है। भारत एक अलग मॉडल प्रस्तुत कर सकता है : “Inclusive AI” –
भारत के लिए व्यापक महत्व
(i) डिजिटल अर्थव्यवस्था : AI आधारित उद्योगों का विस्तार।
(ii) सामाजिक समावेशन : भाषाई बाधाएँ समाप्त।
(iii) तकनीकी संप्रभुता : विदेशी निर्भरता कम।
(iv) रोजगार : AI इंजीनियरिंग और डेटा क्षेत्र में अवसर।
भविष्य की दिशा
1. भारतीय भाषा डेटा मिशन
2. ओपन डेटासेट निर्माण
3. AI शिक्षा विस्तार
4. ऊर्जा-कुशल डेटा सेंटर
5. सार्वजनिक-निजी साझेदारी
6.AI नियमन ढाँचा
निष्कर्ष
भारतीय कंपनियों द्वारा LLM प्रशिक्षण केवल तकनीकी प्रगति नहीं बल्कि एक व्यापक राष्ट्रीय परिवर्तन का संकेत है। सीमित संसाधनों के बावजूद भारत ने दक्षता-आधारित AI विकास का मार्ग चुना है, जिसमें स्थानीय भाषाएँ, सामाजिक उपयोगिता और ऊर्जा दक्षता को प्राथमिकता दी गई है। Sarvam AI और BharatGen जैसी पहलें दर्शाती हैं कि भारत “बड़े मॉडल” की दौड़ में केवल आकार से नहीं बल्कि प्रासंगिकता, समावेशन और नवाचार से प्रतिस्पर्धा करना चाहता है।भविष्य का AI वही होगा जो मानव समाज की विविधता को समझे — और भारत इस दिशा में एक अनूठा मॉडल विकसित कर रहा है।
प्रारंभिक परीक्षा के लिए अभ्यास प्रश्न
निम्न कथनों पर विचार कीजिए:
1.Mixture of Experts आर्किटेक्चर में सभी पैरामीटर एक साथ सक्रिय होते हैं।
2.IndiaAI Mission के तहत GPU अवसंरचना उपलब्ध कराई जा रही है।
3. भारतीय LLM मुख्यतः अंग्रेजी भाषा के लिए विकसित किए जा रहे हैं।
4.BharatGen एक बहुभाषी AI मॉडल है।
सही विकल्प चुनिए:
(a) केवल 2 और 4
(b) केवल 1 और 3
(c) केवल 2, 3 और 4
(d) 1, 2, 3 और 4
उत्तर: (a)
मुख्य परीक्षा के लिए अभ्यास प्रश्न
“भारतीय भाषा आधारित बड़े भाषा मॉडल (LLMs) का विकास डिजिटल समावेशन और तकनीकी संप्रभुता की दिशा में महत्वपूर्ण कदम है।” भारत में LLM प्रशिक्षण की चुनौतियों, नीतिगत समर्थन और भविष्य की संभावनाओं का विश्लेषण कीजिए।
(शब्द सीमा: 250 | अंक: 15)
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