زلو اور گھریلو امنگوں کو فتح کرنے کے لیے رکاوٹوں پر قابو پانے کا سفر

جیسا کہ دنیا سپر پاورز کے AI کے میدان میں تیز رفتار ترقی کو دیکھ رہی ہے، Zalo ٹیکنالوجی انجینئرنگ ٹیم نے عزائم کا سفر شروع کیا: ویتنامی میں مصنوعی ذہانت میں مہارت حاصل کرنا۔

جنریٹو اے آئی کے دھماکے نے عالمی ٹیکنالوجی کے منظر نامے کو مکمل طور پر تبدیل کر دیا ہے۔

جب سے OpenAI نے 2022 کے آخر میں ChatGPT کا آغاز کیا، اسی طرح کے LLM ماڈلز کی ایک سیریز مسلسل نمودار ہوتی رہی ہے، جس کا اطلاق کئی شعبوں جیسے کہ صحت کی دیکھ بھال، تعلیم ، مالیات، قانون وغیرہ میں ہوتا ہے۔ نہ صرف انٹرپرائز پیمانے پر بلکہ قومی سطح پر تربیتی صلاحیت، کمپیوٹنگ انفراسٹرکچر اور ڈیٹا کے لحاظ سے بھی یہ دوڑ سخت ہو گئی ہے۔

مالیاتی صلاحیت اور سازگار حالات کے ساتھ OpenAI، Google، Meta یا Microsoft جیسی بڑی کمپنیوں نے Nvidia H100 جیسے ہزاروں اعلیٰ GPUs کے مالک ہونے کے لیے "جلدی" اربوں ڈالر کی سرمایہ کاری کی ہے - LLM ماڈلز کی تربیت کا بنیادی عنصر۔ اس عرصے کے دوران Nvidia کے اسٹاک کی قیمت آسمان کو چھونے لگی، جو کہ بنیادی ڈھانچے کے لیے دنیا کی پیاس کی عکاسی کرتی ہے۔

دریں اثنا، ترقی پذیر ممالک میں ٹیکنالوجی کمپنیوں کو، لاگت کے مسائل کے علاوہ، امریکہ سے AI چپ آلات کی درآمد اور برآمد پر بھی پابندیوں کا سامنا ہے۔ اس سے تربیتی سازوسامان کی کمی ہوتی ہے اور ٹیکنالوجی جنات کے مقابلے میں "سست" ہوتا ہے۔ گھریلو خواہشات کے ساتھ، Zalo کوئی استثنا نہیں ہے.

ڈیٹا کے لحاظ سے، پچھلی مشین لرننگ کے مسائل کے لیے بڑی مقدار میں تربیتی ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے، لیکن بڑے لینگوئج ماڈلز کے لیے، یہ ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار ہے۔ کافی اچھا ماڈل رکھنے کے لیے، LLM سسٹم کو دسیوں یا اس سے بھی اربوں ان پٹ ٹیکسٹ ٹوکنز کی ضرورت ہوتی ہے۔ دریں اثنا، مقبولیت کے لحاظ سے، ویتنامی انگریزی اور چینی کے برابر نہیں ہے۔ اس نے ویتنامی LLM ڈویلپرز کے لیے مشکلات کو کئی گنا بڑھا دیا ہے۔

2023 میں، بڑے لینگوئج ماڈلز (LLM) جیسے GPT-3.5، GPT-4 نے ٹیکنالوجی کی دنیا میں طوفان برپا کر دیا ہے، اور بہت سے ویتنامی اداروں نے بھی شارٹ کٹ لینے اور LLM کی تربیت کے عمل سے آگے نکلنے کے لیے غیر ملکی ساختہ عمدہ ماڈلز کا انتخاب کیا ہے۔

Zalo نے ایک مختلف راستہ منتخب کیا - زیادہ مشکل، لیکن زیادہ خود مختار: ماڈل کو شروع سے خود تربیت دینا (شروع سے ماڈل)۔ ایک ایسا راستہ جس کے لیے ہر چیز کو شروع سے تعمیر کرنے کی ضرورت ہوتی ہے - ڈیٹا، ماڈل فن تعمیر سے لے کر تربیت کے پورے عمل تک۔ یہ فیصلہ جنات سے مقابلہ کرنے کے لیے نہیں تھا بلکہ خود ویتنامی لوگوں کی امنگوں کا ادراک کرنا تھا: اپنی مادری زبان میں ایل ایل ایم ماڈل میں مہارت حاصل کرنا۔

"ہم نے مشکلات کا اندازہ لگایا اور پھر بھی جلد ہی کھیل میں شامل ہونے کا فیصلہ کیا۔ ہم نے "بڑے لوگوں" کے ساتھ براہ راست مقابلہ نہیں کیا لیکن ایک ایسی مارکیٹ کا انتخاب کیا جہاں ہم بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کر سکیں۔ ہماری خواہش ایک ایسا ماڈل بنانا ہے جسے ویتنامی لوگ مکمل طور پر کنٹرول کرتے ہیں - ڈیٹا سے الگورتھم تک،" ڈاکٹر نگوین ٹرونگ سون، Zalo AI کے چیف سائنس آفیسر نے اشتراک کیا۔

بنیادی ڈھانچے، ڈیٹا اور تربیت کی سطح سمیت تین اہم عوامل میں بہت سی رکاوٹوں کا سامنا کرنے کے باوجود، ویتنامی انجینئروں نے مشکلات پر قابو پانے کے لیے فعال طریقے سے حل تلاش کیے ہیں۔ یہ مشکل حالات میں ویتنامی لوگوں کے جذبے اور قوت ارادی کو ظاہر کرتا ہے، خاص طور پر اس معاملے میں، ویتنامی لوگوں کے لیے LLM تیار کرنے کے عمل میں چیلنجوں پر قابو پانا۔

ایل ایل ایم کی تربیت کے لیے انجینئرز کو صحیح انفراسٹرکچر کی ضرورت تھی۔ لیکن اس وقت، Nvidia's H100 جیسے GPUs تقریبا "عالمی نایاب" تھے۔ اس دوران بڑی کمپنیوں نے انہیں ایک سال کے لیے پہلے سے آرڈر کیا تھا اور ان کی ملکیت کے لیے لاکھوں ڈالر ادا کیے تھے۔ ویتنام میں، Zalo نے 8 DGX H100 سرور خریدنے کی بھی کوشش کی لیکن یہ آسان نہیں تھا، اسے مینوفیکچرر کی طرف سے ہر بیچ کی ترسیل کا انتظار کرنا پڑا۔

Nvidia GPUs کی عدم موجودگی میں، ویتنامی انجینئرز کو کوڈ کی ہر سطر پر تجربہ کرنے اور ہر چھوٹے ماڈل کو چلانے کے لیے نرمی سے سویلین GPUs کا استعمال کرنا پڑا۔ انتظار کرنے کے بجائے انجینئرز نے بھرپور طریقے سے تیاری کی تاکہ جب ان کے پاس جدید آلات ہوں تو سب کچھ تیار ہو جائے۔

اعداد و شمار کے لحاظ سے، دستیاب وسائل پر انحصار کرنے کے بجائے، Zalo نے انگریزی اور چینی کے مقابلے میں سنگین کمی کو پورا کرنے کے لیے، خاص طور پر ویتنامی کے لیے ایک اعلیٰ معیار کے ڈیٹا گودام کی تعمیر میں سرمایہ کاری کی۔

اپنی لچکدار ترقیاتی حکمت عملی کی بدولت، Zalo نے اپنے بڑے لینگویج ماڈل کے ڈیولپمنٹ ٹائم کو 18 ماہ سے 6 ماہ تک کامیابی سے مختصر کر دیا ہے۔ 2023 کے آخر میں، Zalo کے ویتنامی بڑے زبان کے ماڈل کو اس تقریب میں باضابطہ طور پر لانچ کیا گیا جس نے ویتنام میں معروف ٹیکنالوجی اور AI کمیونٹی کو اکٹھا کیا - Zalo AI Summit۔ یہاں، Zalo کے LLM ماڈل نے Tinhte.vn کے قائم کردہ Kahoot چیلنج کے ذریعے اپنا آغاز کیا اور حیرت انگیز طور پر GPT 3.5 کو پیچھے چھوڑ دیا، صرف GPT4 سے پیچھے - LLM ماڈل جو اس وقت دنیا میں سب سے مضبوط تصور کیا جاتا تھا۔

VMLU (ویت نامی ملٹی ٹاسک لینگویج انڈرسٹینڈنگ بینچ مارک سویٹ فار لارج لینگویج ماڈلز) تشخیصی پلیٹ فارم پر، Zalo کے ماڈل نے OpenAI کے GPT-3.5 سے 1.5 گنا زیادہ صلاحیت حاصل کی۔ 2024 کے آخر تک، یہ ماڈل بڑے ناموں جیسے GPT-4 (OpenAI)، Gemma-2-9B (Google) یا Phi-3-small (Microsoft) کو پیچھے چھوڑ دے گا، VMLU کی درجہ بندی پر ویتنامی پروسیسنگ کی صلاحیت کے لحاظ سے صرف Meta کے LLaMA-3-70B سے پیچھے ہے۔

صرف تحقیق تک ہی نہیں رکا، Zalo LLM سے ایپلی کیشن پروڈکٹس کو تجارتی اور مقبول بنا کر آہستہ آہستہ تجربہ گاہ سے ٹیکنالوجی کو زندہ کر رہا ہے۔

2025 کے اوائل میں، Q&A اسسٹنٹ Kiki Info - Zalo پلیٹ فارم پر ایک آفیشل اکاؤنٹ کے طور پر کام کرتا تھا - نے 2 ماہ سے بھی کم عرصے میں 1 ملین سے زیادہ صارفین کو اپنی طرف متوجہ کیا۔ ایک اور ایپلی کیشن تھیپ اے آئی نے بھی صرف 2 ماہ میں 15 ملین کارڈ بنائے اور بھیجے گئے متاثر کن تعداد تک پہنچ گئے۔

Zalo کا سفر صرف ایک کمپنی کے بارے میں نہیں ہے جو ٹیکنالوجی تیار کرنا چاہتی ہے۔ یہ بڑی تصویر کا ایک ٹکڑا ہے - جہاں ویتنام سائنس، ٹیکنالوجی کی ترقی اور قومی ڈیجیٹل تبدیلی پر ریزولوشن 57-NQ/TW کی پالیسیوں کے ساتھ جارحانہ طور پر جدت کو فروغ دے رہا ہے۔ خاص طور پر مصنوعی ذہانت کے شعبے پر زور دیا جاتا ہے۔

Zalo سے ویتنامی LLM کا ظہور اور تیز رفتار ترقی نہ صرف کاروبار کے لیے ایک تکنیکی قدم ہے، بلکہ یہ ویتنامی ٹیکنالوجی ٹیم کی موروثی صلاحیت اور استقامت کا بھی ثبوت ہے۔

"شروع سے" تکنیک کے ساتھ - شروع سے ٹریننگ ماڈلز، Zalo نے طویل سڑک کا انتخاب کیا، لیکن ویتنام کو حقیقی معنوں میں AI میں مہارت حاصل کرنے میں مدد کی۔ نہ صرف نتائج کے لحاظ سے، بلکہ ماڈل فن تعمیر، ڈیٹا، الگورتھم سے لے کر ایپلی کیشن پروڈکٹس تک پورے عمل کے لحاظ سے بھی۔ Zalo کی کامیابی نے ویتنام کو ان چند جنوب مشرقی ایشیائی ممالک میں سے ایک بننے میں بھی مدد فراہم کی ہے جو گھریلو LLM ماڈل کے مالک ہیں - جو کہ تیزی سے شدید عالمی ٹیکنالوجی مقابلے کے تناظر میں ایک اسٹریٹجک سنگ میل ہے۔

آگے کے طویل سفر پر، Zalo صرف ایک ماڈل یا چند پروڈکٹس پر نہیں رکے گا بلکہ صارفین کو پیش کرنے اور ایک مسابقتی ویتنامی AI پلیٹ فارم بنانے کے لیے ماڈل کو مکمل کرنا جاری رکھے گا: "Zalo کا AI ترقی کا سفر ابھی بھی طویل ہے۔ ہم عملی ایپلی کیشن کو فروغ دیتے ہوئے ماڈل کو وسعت اور گہرائی دونوں میں بہتر بناتے رہیں گے۔" MrAI کا حتمی مقصد یہ ہے کہ SAI پروڈکٹس کو معیاری طور پر تخلیق کیا جائے۔

Zalo کی ویتنامی LLM کی کامیاب ترقی نہ صرف ایک کاروبار کے لیے ایک پیش رفت ہے، بلکہ یہ ویتنامی مصنوعی ذہانت کے لیے ایک ممکنہ مستقبل بھی کھولتی ہے۔ ویتنامی عوام کی استقامت اور خواہش نے اس سفر کو قابل قدر نتائج تک پہنچایا ہے۔ ویتنامی AI کے مستقبل میں نہ صرف "Zalo" ہوگا، بلکہ ٹیکنالوجی کی دنیا کی پیروی، وارث اور فتح حاصل کرنے کے لیے بہادر انجینئرز کی ایک نسل بھی ہوگی۔

ماخذ: https://znews.vn/zalo-va-hanh-trinh-lam-chu-llm-tieng-viet-post1561765.html