भारत का पहला स्वदेशी एआई मॉडल: सर्वम का LLM और इंडियाAI मिशन
भारत सरकार ने बेंगलुरु स्थित सर्वम एआई को देश का पहला स्वदेशी लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) विकसित करने के लिए चुना है, जो ₹10,370 करोड़ इंडियाAI मिशन के तहत है। यह रणनीतिक कदम विदेशी एआई टूल्स (जैसे OpenAI) पर निर्भरता कम करने और चीन के सस्ते DeepSeek मॉडल का जवाब देने के लिए उठाया गया है।
प्रमुख घटनाक्रम
सर्वम, IndiaAI मिशन की कंप्यूट एक्सेस पहल के तहत पहला स्टार्टअप है जिसे स्वीकृति मिली है।
मॉडल ट्रेनिंग के लिए 6 महीने तक 4,000 Nvidia H100 GPU मिलेंगे।
मॉडल के वेरिएंट्स:
सर्वम-लार्ज: एडवांस्ड रीजनिंग और टेक्स्ट जनरेशन के लिए।
सर्वम-स्मॉल: रियल-टाइम वॉयस इंटरैक्शन के लिए।
सर्वम-एज: ग्रामीण क्षेत्रों के लिए ऑन-डिवाइस टास्क।
सर्वम का स्वदेशी LLM: विशेषताएँ और क्षमताएँ
तकनीकी विशेषताएँ
ट्रेनिंग डेटा: भारतीय भाषाओं के लिए Bhashini और Project Vaani से क्यूरेटेड डाटा।
सटीकता: हिंदी JEE Advanced प्रश्नों में Llama-4 Scout से बेहतर।
डिप्लॉयमेंट: स्थानीय इंफ्रास्ट्रक्चर पर निर्मित, जनसंख्या स्तर पर उपयोग के लिए अनुकूलित।
रणनीतिक लाभ
वॉयस-फर्स्ट डिज़ाइन: व्हाट्सएप/टेलीफोन इंटीग्रेशन के साथ 22 भारतीय भाषाओं में सपोर्ट।
सुरक्षा: क्लोज्ड-सोर्स मॉडल, डेटा संप्रभुता सुनिश्चित।
लागत दक्षता: सिलिकॉन वैली की तुलना में 5% लागत में मॉडल ट्रेनिंग।
इंडियाAI मिशन: 7-स्तंभ ढांचा
| स्तंभ | प्रमुख पहल | बजट आवंटन |
|---|---|---|
| एआई कंप्यूट एक्सेस | 14,000 GPU तैनात, 10,000 और नियोजित | ₹4,563 करोड़ (44%) |
| एआई कोशा | भारतीय भाषाओं के लिए नेशनल डाटासेट प्लेटफॉर्म | ₹1,200 करोड़ |
| स्टार्टअप फाइनेंसिंग | 400+ एआई स्टार्टअप्स के लिए जोखिम पूंजी | ₹2,000 करोड़ |
उद्देश्य:
शोधकर्ताओं के लिए GPU एक्सेस को लोकतांत्रिक बनाना
स्वास्थ्य/कृषि के लिए एआई टूल्स विकसित करना
2030 तक 10 लाख एआई प्रोफेशनल्स को प्रशिक्षित करना
LLM क्या है: यूपीएससी के लिए प्रासंगिक
लार्ज लैंग्वेज मॉडल क्या है?
परिभाषा: एआई सिस्टम जो विशाल टेक्स्ट डाटा पर प्रशिक्षित होता है ताकि वह मानव भाषा को समझ और जनरेट कर सके।
यूपीएससी के लिए फोकस क्षेत्र:
एथिक्स: भारतीय संदर्भ में मॉडल्स में बायस कम करना।
एप्लिकेशन: स्वास्थ्य सेवा, फसल पूर्वानुमान।
सुरक्षा: डेटा लोकलाइजेशन की आवश्यकता।
यूपीएससी में पूर्व में पूछे गए प्रश्न
2020 प्रीलिम्स: ऊर्जा/रोग निदान में एआई के अनुप्रयोग।
2023 मेंस: क्लिनिकल डायग्नोसिस और प्राइवेसी में एआई की भूमिका।
भारत के लिए रणनीतिक महत्व
वैश्विक मॉडल्स का मुकाबला
चीन का DeepSeek: $6 मिलियन में मॉडल ट्रेनिंग (पश्चिमी देशों की तुलना में 1/20 लागत)।
सर्वम की बढ़त: भारत के वॉयस-फर्स्ट इंटरनेट यूजर्स के लिए हाइब्रिड मॉडल।
सामाजिक प्रभाव
शिक्षा: क्षेत्रीय भाषाओं में एआई ट्यूटर।
शासन: MNREGA जैसी योजनाओं के लिए बहुभाषी वॉयस असिस्टेंट्स।
आपकी परीक्षा तैयारी के लिए क्यों महत्वपूर्ण है
यूपीएससी प्रीलिम्स फोकस
विज्ञान एवं तकनीक: LLM आर्किटेक्चर, GPU का महत्व।
राजव्यवस्था: DPDP अधिनियम के तहत डेटा संप्रभुता।
मेंस आंसर राइटिंग
GS III: समावेशी विकास में एआई की भूमिका।
निबंध: "भारत के विकास के लिए नैतिक एआई"।
याद रखने योग्य मुख्य शब्द
पैरामीटर काउंट: सर्वम-लार्ज में 70B, ChatGPT-4 में 1.7T।
RLVR ट्रेनिंग: वेरिफायबल रिवॉर्ड्स के साथ रिइनफोर्समेंट लर्निंग।
FP8 क्वांटाइजेशन: भारतीय भाषाओं के लिए पोस्ट-ट्रेनिंग ऑप्टिमाइजेशन।
आंतरिक लिंक:
बाहरी संदर्भ:
यह पहल भारत को ग्लोबल साउथ की एआई इनोवेशन में अग्रणी बनाती है और यूपीएससी में रणनीतिक तकनीकों पर बढ़ते फोकस को दर्शाती है। अभ्यर्थियों को एआई एथिक्स डिबेट और स्वदेशी अनुसंधान एवं विकास के मील के पत्थरों पर नजर रखनी चाहिए, ताकि निबंध/डेटा आधारित सवालों में बढ़त मिल सके।
