बायडू ने Ernie 4.5 AI मॉडल्स के 10 वेरिएंट ओपन-सोर्स किए हैं, साथ ही एक मल्टी-हार्डवेयर टूलकिट भी लॉन्च किया है, जिससे डेवलपर्स मॉडल को आसानी से ट्रेन और कस्टमाइज कर सकेंगे।
Baidu: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के क्षेत्र में वैश्विक प्रतिस्पर्धा तेजी से बढ़ रही है और इसी कड़ी में चीन की प्रमुख टेक कंपनी बायडू (Baidu) ने एक बड़ा कदम उठाते हुए अपने नवीनतम AI मॉडल Ernie 4.5 सीरीज के 10 वेरिएंट ओपन-सोर्स कम्युनिटी के लिए उपलब्ध करा दिए हैं।
यह लॉन्च न केवल तकनीकी दृष्टि से अहम है, बल्कि यह एआई नवाचार को लोकतांत्रिक और सुलभ बनाने की दिशा में भी महत्वपूर्ण पहल माना जा रहा है। इसके साथ ही कंपनी ने एक मल्टी-हार्डवेयर सपोर्टेड टूलकिट 'ErnieKit' भी जारी किया है, जिससे डेवलपर्स को मॉडल प्रशिक्षण और अनुकूलन में अधिक स्वतंत्रता और लचीलापन मिलेगा।
क्या है Ernie 4.5 सीरीज?
Ernie (Enhanced Representation through Knowledge Integration) बायडू का प्रमुख जनरेटिव AI मॉडल है जो GPT जैसी तकनीक पर आधारित है। Ernie 4.5 इसका उन्नत संस्करण है, जिसे विशेष रूप से Mixure-of-Experts (MoE) आर्किटेक्चर के साथ तैयार किया गया है।
बायडू ने पहले घोषणा की थी कि वह 31 जुलाई 2025 को Ernie 4.5 को ओपन-सोर्स करेगा, लेकिन कंपनी ने समय से पहले इसे 1 जुलाई 2025 को सार्वजनिक कर दिया, जिससे वैश्विक AI समुदाय में उत्साह की लहर दौड़ गई।
जारी किए गए मॉडल्स की खासियतें
Ernie 4.5 के 10 वेरिएंट्स को विभिन्न क्षमताओं और आकारों में डिजाइन किया गया है:
- 8 मॉडल MoE (Mixture-of-Experts) तकनीक पर आधारित हैं
- 4 मल्टीमॉडल मॉडल्स हैं जो विज़न और भाषा दोनों को प्रोसेस कर सकते हैं
- 2 मॉडल सोचने और तर्क करने (reasoning/thinking) की क्षमताओं के लिए तैयार किए गए हैं
- 5 मॉडल्स पोस्ट-ट्रेंड हैं, जबकि अन्य प्री-ट्रेंड स्टेज पर हैं
इन सभी मॉडल्स को Apache 2.0 लाइसेंस के तहत लॉन्च किया गया है, जो शैक्षणिक और व्यावसायिक दोनों उपयोग की छूट देता है।
तकनीकी ताकत: पैरामीटर से लेकर परफॉर्मेंस तक
बायडू ने इन मॉडल्स की गहराई से तकनीकी जानकारी भी साझा की है। कंपनी के मुताबिक:
- MoE मॉडल्स में कुल 47 बिलियन पैरामीटर हैं, लेकिन केवल 3 बिलियन पैरामीटर ही एक समय पर सक्रिय होते हैं, जिससे परफॉर्मेंस और एफिशिएंसी दोनों का संतुलन बना रहता है।
- सबसे बड़े मॉडल में 424 बिलियन पैरामीटर हैं, जो Ernie 4.5 सीरीज को मेगास्केल मॉडल्स की श्रेणी में खड़ा करता है।
बायडू का दावा है कि उसका मॉडल Ernie-4.5-300B-A47B-Base, बेंचमार्किंग प्लेटफॉर्म DeepSeek-V3-671B-A37B-Base को 28 में से 22 परीक्षणों में पछाड़ता है।
एक अन्य तुलनात्मक विश्लेषण में Ernie-4.5-21B-A3B-Base मॉडल, कम पैरामीटर के बावजूद, Qwen3-30B-A3B-Base से बेहतर प्रदर्शन करता है, खासकर गणित और लॉजिकल रीजनिंग जैसे क्षेत्रों में।
मॉडल ट्रेनिंग की खास रणनीति
बायडू ने इन मॉडल्स को अपने ही PaddlePaddle फ्रेमवर्क पर प्रशिक्षित किया है। ट्रेनिंग के दौरान कई आधुनिक तकनीकों का उपयोग किया गया:
- विषम MoE संरचना (Asymmetric MoE)
- इंट्रा-नोड विशेषज्ञ समानांतरता (Intra-node expert parallelism)
- मेमोरी-कुशल पाइपलाइन शेड्यूलिंग (Memory-efficient pipeline scheduling)
- FP8 मिक्स्ड-प्रेसिशन ट्रेनिंग
- फाइन-ग्रेन री-क्लस्टरिंग एल्गोरिद्म
ErnieKit: डेवलपर्स के लिए ऑल-इन-वन टूलकिट
सिर्फ मॉडल ही नहीं, बायडू ने डेवलपर्स के लिए ErnieKit नामक एक टूलकिट भी ओपन-सोर्स किया है। इस टूलकिट के जरिए उपयोगकर्ता निम्न कार्य कर सकते हैं:
- प्री-ट्रेनिंग और SFT (Supervised Fine-Tuning)
- LoRA (Low-Rank Adaptation)
- कस्टम प्रशिक्षण और वैकल्पिक स्केलिंग विधियाँ
ErnieKit की एक प्रमुख विशेषता यह है कि यह मल्टी-हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन को सपोर्ट करता है, जिससे यह लो-एंड से लेकर हाई-एंड सर्वर क्लस्टर तक के लिए उपयुक्त है।
वैश्विक डेवलपर्स और शोधकर्ताओं को मिलेगा फायदा
बायडू का यह कदम खासकर स्टार्टअप्स, शिक्षाविदों, शोधकर्ताओं और स्वतंत्र डेवलपर्स के लिए बेहद उपयोगी साबित होगा। Apache 2.0 लाइसेंस के अंतर्गत इन्हें:
- पूर्ण अनुकूलन स्वतंत्रता
- शैक्षणिक प्रोजेक्ट्स में प्रयोग की सुविधा
- बिना लाइसेंस रुकावट के कॉमर्शियल एप्लिकेशन डेवलपमेंट की छूट मिलती है।
