19 Feb 2026·Source: The Hindu

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Science & TechnologyNEWS

बेंगलुरु की कंपनी ने एआई शिखर सम्मेलन में दो एआई भाषा मॉडल का अनावरण किया

बेंगलुरु स्थित सर्वम एआई ने एआई इम्पैक्ट समिट में दो ओपन-सोर्स भाषा मॉडल, विक्रम लॉन्च किए।

बेंगलुरु स्थित सर्वम एआई ने एआई इम्पैक्ट समिट में दो भाषा मॉडल का अनावरण किया। विक्रम नाम के मॉडल ओपन सोर्स होंगे। दोनों मॉडलों ने उद्योग बेंचमार्क पर दुनिया भर के तुलनीय मॉडलों को हराया था। एक बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करना एक गणना-और-कौशल-गहन प्रक्रिया है, जिसमें कभी-कभी डेटा केंद्रों पर एक साथ काम करने वाले ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू) द्वारा किए गए लाखों डॉलर के काम की आवश्यकता होती है। मॉडलों का एक प्रमुख उद्देश्य भारतीय भाषाओं में बेहतर होना रहा है, जो अधिकांश एआई मॉडल पर अच्छी तरह से काम नहीं करते हैं, क्योंकि भारतीय भाषाओं में उपलब्ध पाठ सामग्री की सापेक्ष कमी है जिसका उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है। बहुप्रतीक्षित मॉडलों का लॉन्च भारत में एआई विकास के लिए एक मील का पत्थर माना जा रहा है।

मुख्य तथ्य

बेंगलुरु में स्थित सर्वम एआई ने विक्रम नाम के दो एआई लैंग्वेज मॉडल पेश किए।

ये मॉडल ओपन सोर्स हैं।

बताया जा रहा है कि इन मॉडलों ने इंडस्ट्री बेंचमार्क में समान मॉडलों को हराया है।

इन मॉडलों का लक्ष्य भारतीय भाषाओं में बेहतर होना है।

UPSC परीक्षा के दृष्टिकोण

GS Paper III: Science and Technology - Indigenization of technology and developing new technology.

GS Paper II: Issues relating to development and management of Social Sector/Services relating to Education, Human Resources.

Ethical considerations in AI development and deployment.

आसान भाषा में समझें

बेंगलुरु की एक कंपनी ने दो नए कंप्यूटर प्रोग्राम बनाए हैं जो भाषाओं को समझते और बोलते हैं। इन प्रोग्रामों को, जिन्हें एआई लैंग्वेज मॉडल कहा जाता है, भारतीय भाषाओं को अच्छी तरह से समझने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

भारत पर असर

ये एआई मॉडल भारत में भाषा की खाई को पाटने में मदद कर सकते हैं। कल्पना कीजिए कि एक किसान को मौसम की जानकारी मिल रही है या एक दुकानदार अलग-अलग राज्यों के ग्राहकों को सेवा देने के लिए ट्रांसलेशन ऐप का इस्तेमाल कर रहा है।

उदाहरण

गूगल ट्रांसलेट के बारे में सोचें, लेकिन खास तौर पर हिंदी, तमिल या बंगाली जैसी भारतीय भाषाओं के लिए बेहतर बनाया गया है। इससे एक पर्यटक को स्थानीय दुकानदार को समझने में या एक छात्र को अपनी मातृभाषा में शिक्षा सामग्री तक पहुंचने में मदद मिल सकती है।

यह इसलिए मायने रखता है क्योंकि यह उन लोगों के लिए तकनीक को और ज़्यादा सुलभ बना सकता है जो अंग्रेजी नहीं बोलते हैं, जिससे वे जानकारी और अवसरों से जुड़ सकते हैं।

एआई जो आपकी भाषा बोलता है, वह सभी के लिए दरवाजे खोलता है।

दृश्य सामग्री

Key Highlights of Sarvam AI's Vikram Models

Key details about the newly launched Vikram language models by Sarvam AI.

विक्रम मॉडल: Open Source

और जानकारी

पृष्ठभूमि

बड़े भाषा मॉडल (LLM) विकसित करने के लिए बहुत ज़्यादा कंप्यूटिंग संसाधनों और विशेषज्ञता की ज़रूरत होती है। इन मॉडलों को प्रशिक्षित करने में डेटा सेंटरों में शक्तिशाली ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) का इस्तेमाल होता है, जिसमें अक्सर लाखों डॉलर खर्च होते हैं। LLM का प्रदर्शन उस डेटा से बहुत ज़्यादा प्रभावित होता है जिस पर उन्हें प्रशिक्षित किया जाता है। ज़्यादातर मौजूदा LLM को मुख्य रूप से अंग्रेजी पाठ पर प्रशिक्षित किया जाता है, जिससे दूसरी भाषाओं, खासकर भारतीय भाषाओं में उनका प्रदर्शन कमज़ोर रहता है, क्योंकि प्रशिक्षण डेटा की कमी होती है। भारत कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अपनी क्षमताओं को बढ़ाने की कोशिश कर रहा है। भारतीय भाषाओं के लिए तैयार किए गए ओपन-सोर्स LLM का लॉन्च AI स्थानीयकरण की दिशा में एक कदम है। इस दृष्टिकोण का उद्देश्य AI मॉडल बनाना है जो भारतीय संदर्भ के लिए ज़्यादा प्रासंगिक और प्रभावी हों, जिसमें विविध भाषाई परिदृश्य और सांस्कृतिक बारीकियों को ध्यान में रखा जाए। इस तरह की पहल यह सुनिश्चित करने के लिए ज़रूरी है कि AI के लाभ ज़्यादा से ज़्यादा लोगों तक पहुँचें और स्थानीय चुनौतियों को हल करने में मदद करें।

नवीनतम घटनाक्रम

हाल के वर्षों में, क्षेत्रीय भाषाओं और विशिष्ट सांस्कृतिक संदर्भों के लिए AI मॉडल विकसित करने पर ज़्यादा ध्यान दिया जा रहा है। भारतीय भाषाओं में AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डेटासेट और उपकरण बनाने के लिए कई पहल शुरू की गई हैं। इन प्रयासों का उद्देश्य मौजूदा मॉडलों की सीमाओं को दूर करना है जो मुख्य रूप से अंग्रेजी डेटा पर प्रशिक्षित हैं। सरकार ने विभिन्न फंडिंग योजनाओं और शिक्षा और उद्योग के बीच सहयोग के माध्यम से AI में अनुसंधान और विकास को भी बढ़ावा दिया है। आगे देखते हुए, AI नैतिकता और ज़िम्मेदार AI विकास सुनिश्चित करने पर ज़्यादा ज़ोर दिया जा रहा है। इसमें AI मॉडल में पूर्वाग्रह, डेटा गोपनीयता और AI के रोज़गार पर संभावित प्रभाव जैसे मुद्दों को संबोधित करना शामिल है। विक्रम जैसे ओपन-सोर्स LLM के विकास से AI समुदाय में नवाचार और सहयोग को बढ़ावा मिलने की उम्मीद है, साथ ही AI विकास में पारदर्शिता और जवाबदेही को भी बढ़ावा मिलेगा।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

1. UPSC प्रीलिम्स परीक्षा के लिए सरवम एआई के विक्रम मॉडल के बारे में क्या जरूरी बातें हैं?

बेंगलुरु की सरवम एआई नाम की कंपनी ने विक्रम नाम के दो ओपन-सोर्स एआई भाषा मॉडल बनाए हैं। ये मॉडल भारतीय भाषाओं में अच्छा काम करने के लिए बनाए गए हैं और ऐसा कहा जा रहा है कि इन्होंने दूसरी कंपनियों के मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन किया है। इन मॉडलों के पैरामीटर 35 बिलियन और 105 बिलियन हैं।

2. सरवम एआई द्वारा विक्रम को ओपन सोर्स के रूप में जारी करने का क्या मतलब है?

विक्रम को ओपन सोर्स के रूप में जारी करने से, डेवलपर और शोधकर्ता मॉडल को मुफ्त में इस्तेमाल कर सकते हैं, बदल सकते हैं और बांट सकते हैं। इससे भारतीय भाषाओं के लिए एआई में तेजी से नए आइडिया आएंगे क्योंकि समुदाय इसमें योगदान कर पाएगा और इसे ज्यादा लोग इस्तेमाल कर पाएंगे। इससे प्राइवेट मॉडलों पर निर्भरता भी कम होगी।

3. विक्रम के लॉन्च से भारत के आम नागरिकों पर क्या असर पड़ेगा?

विक्रम का भारतीय भाषाओं पर ध्यान, उन नागरिकों के लिए जानकारी और सेवाओं तक पहुंच को बेहतर बना सकता है जो अंग्रेजी में अच्छे नहीं हैं। इससे अनुवाद, शिक्षा और ग्राहक सेवा जैसे कामों में बेहतर अनुभव मिल सकता है। स्थानीय भाषाओं की एआई समझ में सुधार से डिजिटल समावेश भी बढ़ सकता है।

4. भारतीय भाषाओं के लिए एआई मॉडल से जुड़े हाल के विकास क्या हैं?

क्षेत्रीय भाषाओं और खास सांस्कृतिक संदर्भों के लिए एआई मॉडल बनाने पर ज्यादा ध्यान दिया जा रहा है। भारतीय भाषाओं में एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डेटासेट और उपकरण बनाने के लिए कई पहल शुरू की गई हैं। इन कोशिशों का मकसद उन मॉडलों की कमियों को दूर करना है जो ज्यादातर अंग्रेजी डेटा पर प्रशिक्षित हैं।

5. एआई ट्रेनिंग में डेटा की कमी क्या है, और यह भारतीय भाषाओं को कैसे प्रभावित करती है?

डेटा की कमी का मतलब है कि कुछ भाषाओं में टेक्स्ट डेटा की उपलब्धता कम है, जिसमें भारतीय भाषाएं भी शामिल हैं, जो असरदार एआई मॉडल की ट्रेनिंग में रुकावट डालती है। क्योंकि ज्यादातर एआई मॉडल मुख्य रूप से अंग्रेजी टेक्स्ट पर प्रशिक्षित होते हैं, इसलिए भारतीय भाषाओं पर उनका प्रदर्शन अक्सर ट्रेनिंग डेटा की कमी के कारण अच्छा नहीं होता है।

6. सरवम एआई के विक्रम मॉडल से जुड़े कौन से जरूरी नंबर हैं जो यूपीएससी परीक्षा के लिए जरूरी हो सकते हैं?

विक्रम के पैरामीटर मॉडल का साइज 35 बिलियन और 105 बिलियन है। सरवम एआई को 50 मिलियन डॉलर का निवेश मिला है। ये आंकड़े प्रोजेक्ट के पीछे के पैमाने और निवेश को याद रखने के लिए उपयोगी हो सकते हैं।

7. विक्रम जैसे ओपन-सोर्स एआई मॉडल का इस्तेमाल करने के क्या फायदे और नुकसान हैं?

फायदों में ज्यादा पारदर्शिता, समुदाय द्वारा सुधार और ज्यादा पहुंच शामिल हैं। नुकसान में संभावित सुरक्षा खतरे, लागू करने और बनाए रखने के लिए तकनीकी विशेषज्ञता की जरूरत और गलत इस्तेमाल का खतरा शामिल हो सकता है।

8. सरवम एआई द्वारा विक्रम का लॉन्च भारत में एआई विकास के लिए एक मील का पत्थर क्यों माना जाता है?

इस लॉन्च को एक मील का पत्थर माना जाता है क्योंकि यह दिखाता है कि भारत उन्नत एआई मॉडल, खासकर भारतीय भाषाओं के लिए, विकसित करने में तेजी से आगे बढ़ रहा है। यह ओपन-सोर्स एआई विकास को भी बढ़ावा देता है, जो इनोवेशन को तेज कर सकता है और विदेशी तकनीकों पर निर्भरता कम कर सकता है।

9. विक्रम जैसे बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने में जीपीयू की क्या भूमिका है?

बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए बहुत ज्यादा कंप्यूटिंग शक्ति की जरूरत होती है, जो जीपीयू (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट) द्वारा दी जाती है। ये जीपीयू डेटा सेंटरों में एक साथ काम करते हैं ताकि भारी मात्रा में डेटा को प्रोसेस किया जा सके और मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए जरूरी जटिल गणनाएं की जा सकें।

10. सरवम एआई और उसके विक्रम मॉडल से जुड़े मुख्य लोग कौन हैं?

जानकारी के अनुसार, प्रत्युष कुमार और अश्विनी वैष्णव सरवम एआई से जुड़े मुख्य लोग हैं।

बहुविकल्पीय प्रश्न (MCQ)

1. सर्वम AI द्वारा हाल ही में अनावरण किए गए 'विक्रम' भाषा मॉडल के संबंध में निम्नलिखित कथनों पर विचार करें: 1. ये मॉडल सभी वैश्विक भाषाओं में बेहतर प्रदर्शन करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। 2. मॉडल ओपन सोर्स हैं। उपरोक्त कथनों में से कौन सा/से सही है/हैं?

A.केवल 1
B.केवल 2
C.1 और 2 दोनों
D.न तो 1 और न ही 2

उत्तर देखें

सही उत्तर: B

कथन 1 गलत है: विक्रम भाषा मॉडल विशेष रूप से भारतीय भाषाओं के साथ बेहतर प्रदर्शन करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो अक्सर डेटा की कमी के कारण विश्व स्तर पर प्रशिक्षित AI मॉडल पर कम प्रदर्शन करते हैं। उन्हें सभी वैश्विक भाषाओं में बेहतर प्रदर्शन करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है। कथन 2 सही है: समाचार में स्पष्ट रूप से कहा गया है कि विक्रम मॉडल ओपन सोर्स होंगे, जिसका अर्थ है कि उनका स्रोत कोड किसी के भी उपयोग, संशोधन और वितरण के लिए उपलब्ध है।

2. भारतीय भाषाओं को संसाधित करते समय निम्नलिखित में से कौन सा कारक कई AI मॉडलों के खराब प्रदर्शन में महत्वपूर्ण योगदान देता है?

A.भारतीय डेटा केंद्रों में कम्प्यूटेशनल शक्ति की कमी
B.मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए भारतीय भाषाओं में उपलब्ध पाठ सामग्री की सापेक्ष कमी
C.भारत में AI अनुसंधान पर सरकारी प्रतिबंध
D.भारत में कुशल AI पेशेवरों की अनुपस्थिति

उत्तर देखें

सही उत्तर: B

विकल्प B सही उत्तर है। समाचार में स्पष्ट रूप से उल्लेख किया गया है कि विक्रम मॉडल का एक प्रमुख उद्देश्य भारतीय भाषाओं में बेहतर होना है, जो अधिकांश AI मॉडल पर अच्छी तरह से काम नहीं करते हैं, क्योंकि मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए भारतीय भाषाओं में उपलब्ध पाठ सामग्री की सापेक्ष कमी है।

3. अभिकथन (A): बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करना एक गणना और कौशल-गहन प्रक्रिया है। कारण (R): इसके लिए डेटा केंद्रों पर एक साथ काम करने वाले ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) द्वारा लाखों डॉलर का काम करने की आवश्यकता होती है। उपरोक्त के संदर्भ में, निम्नलिखित में से कौन सा सही है?

A.A और R दोनों सत्य हैं और R, A की सही व्याख्या है
B.A और R दोनों सत्य हैं लेकिन R, A की सही व्याख्या नहीं है
C.A सत्य है लेकिन R असत्य है
D.A असत्य है लेकिन R सत्य है

उत्तर देखें

सही उत्तर: A

अभिकथन और कारण दोनों सत्य हैं, और कारण अभिकथन की सही व्याख्या करता है। समाचार में उल्लेख किया गया है कि एक बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करना एक गणना और कौशल-गहन प्रक्रिया है, जिसमें कभी-कभी डेटा केंद्रों पर एक साथ काम करने वाले ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) द्वारा लाखों डॉलर का काम करने की आवश्यकता होती है। यह सीधे तौर पर अभिकथन का समर्थन करता है।