प्रशिक्षण (training) क्या है

नोट: यह दस्तावेज़ मूल अंग्रेजी संस्करण का स्वचालित अनुवाद है।

प्रशिक्षण (training) क्या है

प्रशिक्षण किसी AI मॉडल को डेटा दिखाकर सिखाने की प्रक्रिया है, ताकि वह पैटर्न, संबंध और संरचनाएँ सीख सके। प्रशिक्षण से पहले मॉडल यादृच्छिक पैरामीटरों वाला एक खाली ढाँचा होता है — वह न छवियों को वर्गीकृत कर सकता है, न वाक्य उत्पन्न कर सकता है, न भविष्यवाणियाँ कर सकता है। प्रशिक्षण के बाद वे पैरामीटर डेटा से निकाले गए ज्ञान को संहिताबद्ध करते हैं। प्रशिक्षण ही एक खाली न्यूरल नेटवर्क को उपयोगी उपकरण में बदलता है।

इसे किसी को खाना बनाना सिखाने जैसा सोचें। आप एक ऐसे व्यक्ति से शुरू करते हैं जिसने कभी चाकू नहीं पकड़ा। आप उसे हज़ारों व्यंजन-विधियाँ देते हैं (डेटासेट), अभ्यास के लिए एक रसोई (कंप्यूट), और एक शेफ़ जो हर व्यंजन चखकर बताता है कि क्या ग़लत हुआ (लॉस फ़ंक्शन)। पर्याप्त अभ्यास के बाद — खाना जलाना, सूप में ज़्यादा नमक डालना, तकनीक सुधारना — रसोइया ऐसी सामग्रियों से भी व्यंजन बना सकता है जिन्हें उसने कभी नहीं मिलाया। यही तात्कालिक रचनात्मकता वह है जो प्रशिक्षित मॉडल इनफेरेंस के दौरान करता है।

संक्षेप में: प्रशिक्षण "पढ़ाई" का चरण है — मॉडल लाखों उदाहरण पढ़ता है और खुद को तब तक समायोजित करता है जब तक वह नए, अनदेखे इनपुट संभाल न सके। प्रशिक्षित मॉडल ही अर्जित ज्ञान है।

प्रशिक्षण चरण-दर-चरण कैसे काम करता है

हालाँकि अंतिम उपयोगकर्ता केवल तैयार मॉडल देखते हैं, प्रशिक्षण एक बहु-चरणीय इंजीनियरिंग पाइपलाइन है। हर चरण ऐसे निर्णय लाता है जो अंतिम परिणाम को प्रभावित करते हैं।

डेटा संग्रह

हर प्रशिक्षण दौर डेटा से शुरू होता है। प्रोजेक्ट को एक ऐसा डेटासेट जुटाना होता है जो मॉडल के भावी कार्य के लिए प्रासंगिक हो। टेक्स्ट मॉडल के लिए यह प्राकृतिक भाषा का वेब-स्तरीय संग्रह हो सकता है। क्रिप्टो-विशिष्ट मॉडल के लिए इसमें ब्लॉकचेन लेनदेन इतिहास, प्रोटोकॉल दस्तावेज़ीकरण या सामाजिक भावना (sentiment) डेटा शामिल हो सकता है। डेटासेट की गुणवत्ता, आकार और प्रासंगिकता ही यह ऊपरी सीमा तय करती है कि मॉडल क्या सीख सकता है — कोई भी आर्किटेक्चर अनुपस्थित या दूषित डेटा की भरपाई नहीं कर सकता।

डेटा पूर्व-प्रसंस्करण

कच्चा डेटा शायद ही कभी सीधे उपयोगी होता है। पूर्व-प्रसंस्करण उसे एक समान प्रारूप में बदलता है जिसे मॉडल ग्रहण कर सके। सामान्य चरणों में टोकनीकरण (पाठ को उप-शब्द इकाइयों में बाँटना), सामान्यीकरण (संख्यात्मक मानों का स्केलिंग), डी-डुप्लिकेशन (लगभग समान रिकॉर्ड हटाना) और फ़िल्टरिंग (निम्न-गुणवत्ता, आपत्तिजनक या अप्रासंगिक उदाहरण हटाना) शामिल हैं। ख़राब पूर्व-प्रसंस्कृत डेटा शोर लाता है, जिसे मॉडल सीखने के बजाय रट सकता है।

आर्किटेक्चर चयन

प्रशिक्षण शुरू होने से पहले इंजीनियर एक मॉडल आर्किटेक्चर चुनते हैं — वह खाका जो परिभाषित करता है कि डेटा मॉडल से होकर कैसे बहता है। टेक्स्ट कार्यों के लिए आज का प्रमुख आर्किटेक्चर ट्रांसफ़ॉर्मर है, जो बड़े भाषा मॉडलों को शक्ति देता है। छवि कार्यों के लिए कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) और विज़न ट्रांसफ़ॉर्मर (ViT) सामान्य हैं। आर्किटेक्चर परतों की संख्या और प्रकार, अटेंशन की गणना और आकार के साथ मॉडल की क्षमता के स्केलिंग को निर्धारित करता है। कई क्रिप्टो AI प्रोजेक्ट मौजूदा ओपन-सोर्स आर्किटेक्चर (DeepSeek, Mistral, Stable Diffusion) अपनाकर इस चरण को छोड़ देते हैं और सीधे फ़ाइन-ट्यूनिंग पर आगे बढ़ते हैं।

प्रशिक्षण चक्र

प्रशिक्षण चक्र (training loop) वह मुख्य अनुकूलन चक्र है जो घंटों, दिनों या हफ़्तों तक चलता है:

मॉडल को पूर्व-प्रसंस्कृत डेटा का एक बैच मिलता है।
वह एक आउटपुट देता है — एक भविष्यवाणी, एक उत्पन्न टोकन, एक वर्गीकरण।
आउटपुट की तुलना लॉस फ़ंक्शन के ज़रिये अपेक्षित परिणाम से की जाती है, जो त्रुटि की गणना करता है।
एक अनुकूलन एल्गोरिथ्म (आमतौर पर स्टोकास्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट का कोई रूप) गणना करता है कि त्रुटि घटाने के लिए हर पैरामीटर कैसे बदलना चाहिए।
मॉडल के आंतरिक पैरामीटर (वेट) उस दिशा में थोड़ा समायोजित होते हैं जो लॉस घटाती है।
अगले बैच के लिए चक्र दोहराता है।

पूरे डेटासेट से एक पूर्ण गुज़र को इपॉक (epoch) कहते हैं। बड़े मॉडल विशाल डेटासेटों पर सैकड़ों इपॉक तक प्रशिक्षित हो सकते हैं। प्रशिक्षण चक्र सबसे अधिक कंप्यूट-गहन चरण है — एक बड़े भाषा मॉडल का एक ही प्री-ट्रेनिंग दौर हज़ारों GPU को महीनों तक लगातार चलाकर खपा सकता है।

मूल्यांकन

प्रशिक्षण के दौरान इंजीनियर समय-समय पर मॉडल का मूल्यांकन एक अलग रखे गए सत्यापन सेट पर करते हैं — ऐसा डेटा जो मॉडल ने प्रशिक्षण के दौरान कभी नहीं देखा। इससे पता चलता है कि मॉडल वास्तव में सामान्यीकरण-योग्य पैटर्न सीख रहा है या केवल प्रशिक्षण उदाहरण रट रहा है (जिसे ओवरफ़िटिंग कहते हैं)। मूल्यांकन कार्य के अनुरूप बेंचमार्क और गुणवत्ता मेट्रिक्स का उपयोग करता है: भाषा मॉडलों के लिए perplexity, वर्गीकारकों के लिए accuracy या F1, अनुवाद और सारांश के लिए BLEU या ROUGE।

परिनियोजन

जब मॉडल मूल्यांकन मेट्रिक्स पर स्वीकार्य गुणवत्ता तक पहुँचता है, तो उसे उत्पादन के लिए पैक किया जाता है। इसमें मॉडल को अधिक कुशल प्रारूप में बदलना, क्वांटाइज़ेशन लागू करना (मेमोरी और कंप्यूट आवश्यकताएँ घटाने के लिए संख्यात्मक परिशुद्धता कम करना), और उसे इनफेरेंस पाइपलाइन में तैनात करना शामिल हो सकता है। प्रशिक्षित मॉडल — सीखे गए वेटों का संग्रह — वही कलाकृति है जो वास्तव में उपयोगकर्ताओं की सेवा करती है।

चरण	क्या होता है	उदाहरण
डेटा संग्रह	प्रासंगिक डेटासेट जुटाना	वेब टेक्स्ट, कोड, ब्लॉकचेन डेटा एकत्र करना
पूर्व-प्रसंस्करण	डेटा साफ़ और प्रारूपित करना	पाठ का टोकनीकरण, डुप्लिकेट हटाना
आर्किटेक्चर चयन	मॉडल का खाका चुनना	7B पैरामीटर वाला ट्रांसफ़ॉर्मर चुनना
प्रशिक्षण चक्र	ग्रेडिएंट डिसेंट से वेट अनुकूलित करना	1024 GPU पर 200 इपॉक चलाना
मूल्यांकन	अनदेखे डेटा पर परीक्षण	सत्यापन सेट पर perplexity मापना
परिनियोजन	उत्पादन के लिए मॉडल पैक करना	वेट क्वांटाइज़ करना, API पर तैनात करना

प्रशिक्षण के प्रकार

सारा प्रशिक्षण एक जैसा नहीं होता। अलग-अलग प्रकार अलग-अलग उद्देश्य पूरे करते हैं और AI जीवनचक्र के अलग-अलग चरणों में सामने आते हैं।

प्री-ट्रेनिंग

प्री-ट्रेनिंग का अर्थ है मॉडल को शून्य से एक विशाल, सामान्य-उद्देश्य वाले डेटासेट पर प्रशिक्षित करना। लक्ष्य व्यापक पैटर्न — भाषा संरचना, दृश्य विशेषताएँ, सांख्यिकीय नियमितताएँ — सीखना है, न कि कार्य-विशिष्ट ज्ञान। प्री-ट्रेनिंग अब तक का सबसे महँगा चरण है। एक अग्रणी (frontier) LLM को शून्य से प्रशिक्षित करने में करोड़ों डॉलर लग सकते हैं और हज़ारों उच्च-स्तरीय GPU को महीनों चलाना पड़ सकता है। बहुत कम क्रिप्टो AI प्रोजेक्ट ऐसा करते हैं; विशाल बहुमत ओपन-सोर्स इकोसिस्टम के पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों का उपयोग करके उन्हें अनुकूलित करता है।

फ़ाइन-ट्यूनिंग

फ़ाइन-ट्यूनिंग एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को लेकर उसे छोटे, डोमेन-विशिष्ट डेटासेट पर समायोजित करती है। क्रिप्टो AI में यह सबसे आम तरीक़ा है। कोई प्रोजेक्ट किसी LLM को ब्लॉकचेन दस्तावेज़ीकरण, स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट कोड या DeFi प्रोटोकॉल डेटा पर फ़ाइन-ट्यून कर सकता है, ताकि क्रिप्टो-विशिष्ट प्रश्नों पर उसका प्रदर्शन बेहतर हो। फ़ाइन-ट्यूनिंग प्री-ट्रेनिंग से कहीं सस्ती है, क्योंकि वह पहले से सक्षम मॉडल से शुरू होती है और उसे शून्य से सीखने के बजाय केवल वेट खिसकाने होते हैं।

मानव फ़ीडबैक से रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग (RLHF)

RLHF एक प्रशिक्षण-पश्चात तकनीक है, जिसका उपयोग मॉडल के आउटपुट को मानवीय प्राथमिकताओं के अनुरूप बनाने के लिए किया जाता है। प्री-ट्रेनिंग और प्रारंभिक फ़ाइन-ट्यूनिंग के बाद मानव मूल्यांकनकर्ता एक ही इनपुट के लिए मॉडल के कई आउटपुट को रैंक करते हैं। ये रैंकिंग एक रिवॉर्ड मॉडल को प्रशिक्षित करती हैं, जो फिर रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग के माध्यम से मुख्य मॉडल के आगे के प्रशिक्षण का मार्गदर्शन करता है। RLHF ही वह तकनीक है जो चैटबॉट को निर्देशों का पालन कराती है, हानिकारक सामग्री से बचाती है और ऐसी प्रतिक्रियाएँ बनवाती है जिन्हें लोग उपयोगी पाएँ। यह शुद्ध सांख्यिकीय सीख के ऊपर मानवीय निर्णय की एक परत जोड़ती है।

नॉलेज डिस्टिलेशन

डिस्टिलेशन एक छोटे "छात्र" मॉडल को बड़े "शिक्षक" मॉडल के आउटपुट दोहराने के लिए प्रशिक्षित करता है। छात्र मूल डेटा से नहीं, बल्कि शिक्षक की भविष्यवाणियों से सीखता है, जिनमें अधिक समृद्ध जानकारी होती है (कठोर लेबलों के बजाय नरम प्रायिकता वितरण)। डिस्टिलेशन उन प्रोजेक्टों के लिए व्यावहारिक है जिन्हें सीमित हार्डवेयर पर मॉडल चलाने हैं — जैसे एज डिवाइस या लागत-सीमित विकेंद्रीकृत इनफेरेंस नेटवर्क — जबकि शिक्षक मॉडल की अधिकांश गुणवत्ता संरक्षित रहे।

पैरामीटर-कुशल फ़ाइन-ट्यूनिंग (LoRA और एडाप्टर)

LoRA (Low-Rank Adaptation) और इसी तरह की तकनीकें पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल के अधिकांश वेट फ़्रीज़ कर देती हैं और केवल अतिरिक्त पैरामीटरों का एक छोटा समूह प्रशिक्षित करती हैं। इससे फ़ाइन-ट्यूनिंग कंप्यूट और मेमोरी में नाटकीय रूप से सस्ती हो जाती है — अक्सर एक ही उपभोक्ता GPU पर संभव। LoRA एडाप्टर हल्की फ़ाइलें हैं (अक्सर सिर्फ़ दसियों मेगाबाइट), जिन्हें किसी विशिष्ट कार्य के लिए मॉडल का व्यवहार अनुकूलित करने हेतु बेस मॉडल के ऊपर लोड किया जा सकता है। यह पैटर्न विकेंद्रीकृत AI के लिए विशेष रूप से प्रासंगिक है, जहाँ प्रतिभागी सभी वेट फ़ाइन-ट्यून करने की पूरी लागत उठाए बिना मॉडल अनुकूलित करना चाह सकते हैं।

वितरित और फ़ेडरेटेड प्रशिक्षण

वितरित प्रशिक्षण कार्यभार को कई GPU या नोडों में बाँटता है — या तो डेटा विभाजित करके (डेटा समानांतरता) या मॉडल स्वयं (मॉडल समानांतरता)। फ़ेडरेटेड प्रशिक्षण और आगे जाता है: डेटा हर प्रतिभागी के डिवाइस पर रहता है और केवल मॉडल अद्यतन (ग्रेडिएंट) साझा होते हैं। मॉडल सामूहिक रूप से सुधरता है, बिना किसी एक पक्ष के पूरे डेटा तक पहुँचे। यह पैटर्न विकेंद्रीकरण के सिद्धांतों से मेल खाता है और AI/Training श्रेणी के प्रोजेक्टों में दिखाई देता है।

प्रकार	लागत	क्रिप्टो AI में विशिष्ट उपयोग
प्री-ट्रेनिंग	बहुत ऊँची (लाखों डॉलर)	दुर्लभ; अधिकांश प्रोजेक्ट मौजूदा मॉडल उपयोग करते हैं
फ़ाइन-ट्यूनिंग	मध्यम (सैकड़ों से हज़ारों डॉलर)	सामान्य; मॉडलों को क्रिप्टो डोमेन में अनुकूलित करना
RLHF	ऊँची (मानव मूल्यांकनकर्ता चाहिए)	असामान्य; एजेंट-उन्मुख प्रोजेक्टों में दिखता है
डिस्टिलेशन	मध्यम	इनफेरेंस के लिए हल्के मॉडल बनाने में प्रयुक्त
LoRA / एडाप्टर	कम (एक GPU)	बढ़ रहा है; प्रति-उपयोगकर्ता अनुकूलन सक्षम करता है
वितरित / फ़ेडरेटेड	अलग-अलग	विकेंद्रीकृत प्रशिक्षण नेटवर्कों का मूल पैटर्न

सत्यापनीयता के लिए प्रशिक्षण क्यों महत्वपूर्ण है

जो प्रोजेक्ट अपने मॉडल स्वयं प्रशिक्षित करता है, वह केवल तृतीय-पक्ष API कॉल करने वाले प्रोजेक्ट की तुलना में गहरी AI क्षमता प्रदर्शित करता है। प्रशिक्षण का तात्पर्य है कि प्रोजेक्ट के पास प्रासंगिक डेटा, कंप्यूट संसाधन और मशीन लर्निंग विशेषज्ञता तक पहुँच है। यह सत्यापन-योग्य कलाकृतियाँ भी बनाता है: प्रशिक्षण लॉग, लॉस कर्व, मॉडल चेकपॉइंट और बेंचमार्क परिणाम।

DecAIHub प्रोजेक्ट कार्डों में AI component फ़ील्ड के प्रशिक्षण-संबंधी मान — जैसे distributed training, fine-tuning, model training pipeline — संकेत देते हैं कि प्रोजेक्ट केवल तैयार मॉडल परोसने से अधिक करता है। प्रशिक्षण घटक पृष्ठ बताता है कि ये मान व्यवहार में कैसे दिखते हैं।

प्रशिक्षण को क्या चाहिए

तीन संसाधन तय करते हैं कि प्रशिक्षण व्यवहार्य है या नहीं:

डेटा — गुणवत्तापूर्ण डेटासेट, जो पर्याप्त बड़ा और कार्य के लिए प्रासंगिक हो। डेटा की गुणवत्ता मॉडल की गुणवत्ता निर्धारित करती है।
कंप्यूट — GPU या विशेषीकृत हार्डवेयर। अधिक डेटा और बड़े मॉडलों को अधिक कंप्यूट चाहिए। यही मुख्य लागत कारक है।
विशेषज्ञता — आर्किटेक्चर चुनने, हाइपरपैरामीटर ट्यून करने, परिणामों का मूल्यांकन करने और विफलताओं को डीबग करने के लिए मशीन लर्निंग ज्ञान चाहिए।

जो प्रोजेक्ट प्रशिक्षण अवसंरचना देने का दावा करते हैं, उन्हें तीनों का प्रमाण दिखाना चाहिए।

DecAIHub प्रोजेक्ट कार्डों में प्रशिक्षण कहाँ दिखता है

प्रशिक्षण DecAIHub प्रोजेक्ट कार्ड के कई हिस्सों में सामने आता है:

AI component — "distributed training", "fine-tuning" या "model training pipeline" जैसे प्रशिक्षण-संबंधी मान संकेत देते हैं कि प्रोजेक्ट केवल तैयार मॉडलों का उपभोग करने के बजाय सक्रिय रूप से मॉडल प्रशिक्षित करता है या प्रशिक्षण का समर्थन करता है।
श्रेणी — AI/Training श्रेणी के प्रोजेक्ट विशेष रूप से प्रशिक्षण अवसंरचना या सेवाएँ प्रदान करने पर केंद्रित हैं।
Evidence तालिका — प्रशिक्षण के लिए Tier-1 साक्ष्य में सार्वजनिक प्रशिक्षण लॉग, लॉस कर्व, Hugging Face या समान रिपॉज़िटरी पर जारी मॉडल चेकपॉइंट और प्रकाशित बेंचमार्क तुलनाएँ शामिल हैं।
ai_score — DecAI Fit एल्गोरिथ्म के भीतर, प्रकाशित साक्ष्य के साथ वास्तविक प्रशिक्षण का प्रदर्शन ai_score बढ़ाता है। कलाकृतियों के बिना केवल "हम मॉडल प्रशिक्षित करते हैं" कहना नहीं बढ़ाता।

केवल प्रशिक्षण क्या सिद्ध नहीं करता

मॉडल प्रशिक्षित करने का अर्थ यह नहीं कि मॉडल अच्छा है। बेंचमार्क या मूल्यांकन के बिना गुणवत्ता आँकने का कोई तरीक़ा नहीं।
प्रशिक्षण यह सिद्ध नहीं करता कि मॉडल उपयोग में है। जो मॉडल प्रशिक्षित हुआ लेकिन इनफेरेंस के लिए कभी तैनात नहीं हुआ, वह उपयोगकर्ताओं के लिए कोई मूल्य नहीं बनाता।
किसी और के ओपन-सोर्स मॉडल पर प्रशिक्षण वैध है, लेकिन इसका खुलासा होना चाहिए — इसे शून्य से निर्माण के रूप में प्रस्तुत नहीं करना चाहिए।
प्रशिक्षण यह नहीं समझाता कि इस प्रक्रिया के लिए टोकन क्यों आवश्यक है।
वास्तव में कंप्यूट योगदान करने वाले कई स्वतंत्र प्रतिभागियों के प्रमाण के बिना "विकेंद्रीकृत प्रशिक्षण" का दावा असत्यापनीय है। प्रशिक्षण कार्यों के ऑन-चेन रिकॉर्ड, प्रदाता पंजीकरण या सत्यापन-योग्य कंप्यूट लॉग देखें।

प्रशिक्षण दावों का मूल्यांकन करते समय Evidence तालिका और Tier-1/2/3 साक्ष्य जाँचें।

भ्रमित न हों

इनफेरेंस अगला चरण है — प्रशिक्षित मॉडल को नए डेटा पर चलाना। प्रशिक्षण मॉडल बनाता है; इनफेरेंस उसका उपयोग करता है।
AI component के रूप में प्रशिक्षण बताता है कि प्रशिक्षण DecAIHub प्रोजेक्ट कार्डों में कैसे दिखता है। यह पृष्ठ स्वयं अवधारणा की व्याख्या करता है।
AI/Training श्रेणी प्रशिक्षण अवसंरचना पर केंद्रित प्रोजेक्टों को वर्गीकृत करती है। प्रशिक्षण की अवधारणा अधिक व्यापक रूप से लागू होती है।
डेटा संग्रह और लेबलिंग वह डेटा तैयार करती है जिसका प्रशिक्षण उपभोग करता है। वे संबंधित लेकिन अलग चरण हैं।
AI मॉडल प्रशिक्षण द्वारा निर्मित कलाकृति है — सीखे गए वेटों का समूह। प्रशिक्षण प्रक्रिया है; मॉडल परिणाम है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

AI प्रशिक्षण में कितना समय लगता है?

यह मॉडल के आकार, डेटासेट के आकार और उपलब्ध हार्डवेयर पर निर्भर करता है। केंद्रित डेटासेट पर छोटे मॉडल की फ़ाइन-ट्यूनिंग एक GPU पर घंटों में पूरी हो सकती है। एक अग्रणी LLM को शून्य से प्री-ट्रेन करने में हज़ारों GPU के क्लस्टरों पर हफ़्तों से महीनों तक लगते हैं। संदर्भ के लिए, 70B पैरामीटर वाले अग्रणी LLM के प्रशिक्षण के लिए NVIDIA A100 हार्डवेयर पर लगभग 10–20 लाख GPU-घंटे चाहिए। वितरित और फ़ेडरेटेड प्रशिक्षण कार्यभार बाँटकर कुल समय घटा सकते हैं, लेकिन समन्वय का अतिरिक्त बोझ लाते हैं।

प्री-ट्रेनिंग और फ़ाइन-ट्यूनिंग में क्या अंतर है?

प्री-ट्रेनिंग मॉडल को एक विशाल, व्यापक डेटासेट से सामान्य ज्ञान सिखाती है — वह शून्य से भाषा संरचना, दृश्य विशेषताएँ या सांख्यिकीय पैटर्न सीखता है। फ़ाइन-ट्यूनिंग उस पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को छोटे, डोमेन-विशिष्ट डेटासेट पर विशेषीकृत करती है, ताकि वह किसी विशेष कार्य पर बेहतर प्रदर्शन करे। प्री-ट्रेनिंग महँगी है और एक बार होती है; फ़ाइन-ट्यूनिंग सस्ती है और अलग-अलग डोमेन के लिए दोहराई जा सकती है।

प्रशिक्षण इतना महँगा क्यों है?

प्रमुख लागत कंप्यूट हार्डवेयर है। बड़े मॉडलों के प्रशिक्षण में हज़ारों उच्च-स्तरीय GPU लगातार चलाने पड़ते हैं, जो काफ़ी बिजली खपाते हैं। डेटा तैयारी, मानव लेबलिंग और विशेषज्ञ इंजीनियरिंग समय अतिरिक्त लागत जोड़ते हैं। एक ही अग्रणी मॉडल की प्री-ट्रेनिंग में करोड़ों डॉलर लग सकते हैं। LoRA, डिस्टिलेशन और फ़ाइन-ट्यूनिंग के ज़रिये ट्रांसफ़र लर्निंग जैसी तकनीकें शून्य से शुरू करने के बजाय मौजूदा पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों का पुन: उपयोग करके लागत नाटकीय रूप से घटाती हैं।

क्या ब्लॉकचेन पर AI को प्रशिक्षित किया जा सकता है?

पूर्ण प्रशिक्षण चक्र को सीधे ऑन-चेन चलाना अव्यावहारिक है — ब्लॉकचेन निष्पादन परिवेश प्रशिक्षण की अरबों मैट्रिक्स गणनाओं के लिए बहुत धीमे और महँगे हैं। हालाँकि, ब्लॉकचेन प्रशिक्षण का समन्वय कर सकते हैं। विकेंद्रीकृत प्रशिक्षण नेटवर्क कार्य सौंपने, योगदान सत्यापित करने, पुरस्कार वितरित करने और उद्गम दर्ज करने के लिए ऑन-चेन तंत्रों का उपयोग करते हैं, जबकि वास्तविक गणना ऑफ़-चेन प्रतिभागी GPU पर होती है। यह पैटर्न AI/Training श्रेणी के प्रोजेक्टों में दिखाई देता है।

RLHF क्या है?

मानव फ़ीडबैक से रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग एक प्रशिक्षण-पश्चात तकनीक है, जो मॉडल के व्यवहार को मानवीय प्राथमिकताओं के अनुरूप बनाती है। प्रारंभिक प्रशिक्षण के बाद मानव मूल्यांकनकर्ता मॉडल के आउटपुट को रैंक करते हैं। ये रैंकिंग एक रिवॉर्ड मॉडल को प्रशिक्षित करती हैं, जो फिर रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग के माध्यम से मुख्य मॉडल के आगे के अनुकूलन का मार्गदर्शन करता है। RLHF ही वह है जो आधुनिक चैटबॉट को कच्ची सांख्यिकीय पूर्णताओं के बजाय निर्देशों का पालन कराने और उपयोगी, सुरक्षित प्रतिक्रियाएँ देने योग्य बनाता है।

यह भी देखें

बाहरी संदर्भ

Hugging Face -- Training documentation -- लोकप्रिय ओपन-सोर्स लाइब्रेरियों से ट्रांसफ़ॉर्मर मॉडलों के प्रशिक्षण और फ़ाइन-ट्यूनिंग के गाइड और उदाहरण।
Stanford HAI -- AI Index Report -- प्रशिक्षण लागत, कंप्यूट रुझानों और दुनिया भर में AI विकास की स्थिति पर वार्षिक डेटा।
Papers With Code -- Training methods -- लिंक किए गए शोध पत्रों और बेंचमार्क परिणामों के साथ प्रशिक्षण तकनीकों का कैटलॉग।
Google AI Blog -- Training at scale -- बड़े पैमाने के प्रशिक्षण, वितरित प्रणालियों और दक्षता सुधारों पर शोध लेख।
Wikipedia -- Training, validation, and test data sets -- डेटा विभाजनों और प्रशिक्षण प्रक्रिया में उनकी भूमिका की मूलभूत व्याख्या।