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भारतीय स्टार्टअप्स स्वदेशी एआई मॉडल विकसित कर रहे हैं

स्रोत:द हिंदू ↗

क्यों मायने रखता है

विदेशी तकनीकी एकाधिकारों पर निर्भरता कम करने, डेटा संप्रभुता की रक्षा करने और समावेशी विकास हेतु भाषाई डिजिटल अंतराल को पाटने के लिए भारत के लिए संप्रभु AI विकास अत्यंत महत्वपूर्ण है।

सारांश

भारतीय आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) स्टार्टअप भारतीय भाषाओं के लिए विशेष रूप से तैयार स्वदेशी लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) विकसित करने में महत्वपूर्ण प्रगति कर रहे हैं। Sarvam AI और IIT Bombay द्वारा समर्थित (incubated) BharatGen जैसी कंपनियाँ 105 बिलियन पैरामीटर्स तक के मॉडल बना रही हैं, जो अंग्रेजी-केंद्रित पश्चिमी मॉडलों द्वारा छोड़े गए एक महत्वपूर्ण अंतराल को भर रहे हैं। इतने विशाल मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त कम्प्यूटेशनल शक्ति और ऊर्जा की आवश्यकता होती है, जिसे सरकार के IndiaAI मिशन के माध्यम से GPU सब्सिडी और साझा कंप्यूट क्लस्टर्स द्वारा सहायता प्रदान की जा रही है। बुनियादी ढांचे की उच्च लागत से निपटने के लिए, भारतीय शोधकर्ता 'Mixture of Experts' (MoE) फ्रेमवर्क जैसे आर्किटेक्चरल नवाचारों का उपयोग कर रहे हैं। संप्रभु (sovereign) AI क्षमताएं विकसित करना टोकन-ट्रांसलेशन की अक्षमताओं को कम करने, डिजिटल समावेशन का विस्तार करने और स्वास्थ्य सेवा तथा शिक्षा जैसे क्षेत्रों में स्थानीयकृत AI अनुप्रयोगों को तैनात करने के लिए महत्वपूर्ण है।

मुख्य बिंदु

  • Sarvam AI और BharatGen जैसे भारतीय AI स्टार्टअप्स विविध भारतीय भाषाओं को नेटिव रूप से सपोर्ट करने और पश्चिमी टेक दिग्गजों पर निर्भरता कम करने के लिए स्वदेशी लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) विकसित कर रहे हैं।
  • LLMs को प्रशिक्षित करना कम्प्यूटेशनल रूप से महंगा है। हार्डवेयर के अंतर को पाटने के लिए, सरकार का IndiaAI मिशन हजारों की संख्या में GPUs की खरीद करके और स्टार्टअप्स को वित्तीय सहायता प्रदान करके कंप्यूट इंफ्रास्ट्रक्चर को सब्सिडी दे रहा है।
  • स्टार्टअप्स परिचालन लागत को कम करने के लिए 'Mixture of Experts' (MoE) आर्किटेक्चर का लाभ उठा रहे हैं, जिससे प्रत्येक क्वेरी (query) के लिए केवल विशिष्ट पैरामीटर नेटवर्क को सक्रिय करके LLMs को अधिक तेज़ और सस्ता बनाया जा रहा है।
  • स्थानीयकृत LLMs विकसित करना 'बर्निंग टोकन्स' (burning tokens) की अक्षमता को दूर करता है—यह एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें विदेशी मॉडल भारतीय भाषा के प्रॉम्प्ट्स को प्रोसेस करने से पहले उन्हें अंग्रेजी में अनुवाद करने में कम्प्यूटेशनल संसाधनों को व्यर्थ खर्च करते हैं।

महत्वपूर्ण शब्द

इंडिया एआई मिशन

MeitY द्वारा ₹10,372 करोड़ के परिव्यय वाला एक व्यापक राष्ट्रीय कार्यक्रम, जिसका उद्देश्य कंप्यूट क्षमता (GPUs), डेटासेट (AIKosh) और स्टार्टअप फंडिंग के माध्यम से एक आत्मनिर्भर AI इकोसिस्टम का निर्माण करना है।

UPSC context

GS Paper 3: विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी। तकनीकी आत्मनिर्भरता और डिजिटल इंफ्रास्ट्रक्चर विकास के लिए सरकारी नीतियों के ज्ञान का परीक्षण करता है।

Source
भारतजेन

IIT Bombay के नेतृत्व में भारत की पहली सरकारी वित्त पोषित मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) पहल, जिसे स्वास्थ्य सेवा और कृषि के लिए 22 भारतीय भाषाओं में समावेशी AI समाधान तैयार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

UPSC context

GS पेपर 3: प्रौद्योगिकी का स्वदेशीकरण। स्वदेशी उच्च-तकनीकी क्षमताओं के निर्माण में शैक्षणिक-उद्योग सहयोग की समझ का परीक्षण करता है।

Source
सर्वम AI

एक प्रमुख भारतीय AI स्टार्टअप जिसे IndiaAI मिशन के तहत स्वदेशी फाउंडेशनल मॉडल, जैसे सर्वम-105B, विकसित करने के लिए चुना गया है, जो विशेष रूप से भारतीय भाषाओं और वॉयस-फर्स्ट एप्लिकेशन्स के लिए अनुकूलित (optimized) हैं।

UPSC context

GS पेपर 3: IT और कंप्यूटर। स्टार्टअप इकोसिस्टम और तकनीकी संप्रभुता में निजी क्षेत्र के योगदान से संबंधित विषयों के लिए प्रासंगिक।

Source
C-DAC (प्रगत संगणन विकास केंद्र)

MeitY के तहत प्रमुख R&D संगठन जो नेशनल सुपरकंप्यूटिंग मिशन और स्वदेशी AI हार्डवेयर के विकास का नेतृत्व कर रहा है, जिसमें भारत का पहला 2-nanometre GPU प्रोजेक्ट भी शामिल है।

UPSC context

GS Paper 3: डिजिटल इंफ्रास्ट्रक्चर। राष्ट्रीय सुरक्षा और अनुसंधान के लिए महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर के निर्माण में संस्थागत भूमिकाओं के ज्ञान का परीक्षण करता है।

Source
विशेषज्ञों का मिश्रण (Mixture of Experts - MoE)

एक AI आर्किटेक्चर जो विशिष्ट कार्यों के लिए किसी मॉडल के कुल पैरामीटर्स में से केवल एक हिस्से (subset) को सक्रिय करता है, जिससे बड़े मॉडलों के प्रशिक्षण (training) के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल पावर और ऊर्जा लागत में महत्वपूर्ण कमी आती है।

UPSC context

GS पेपर 3: विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी। उभरती अर्थव्यवस्थाओं में संसाधन-कुशल AI विकास को सक्षम करने वाले तकनीकी नवाचारों के प्रति जागरूकता का परीक्षण करता है।

Source
संप्रभु एआई (Sovereign AI)

स्थानीय डेटा, बुनियादी ढांचे और विशेषज्ञता का उपयोग करके विकसित AI, जिसका उद्देश्य रणनीतिक स्वायत्तता, डेटा सुरक्षा और सांस्कृतिक प्रासंगिकता सुनिश्चित करना तथा विदेशी-नियंत्रित तकनीक पर निर्भरता को कम करना है।

UPSC context

GS पेपर 3: आंतरिक सुरक्षा/S&T। तकनीकी स्वतंत्रता और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के भू-राजनीतिक निहितार्थों की समझ का परीक्षण करता है।

Source

प्रारंभिक ट्रैप

भारतजेन (BharatGen) स्वदेशी मानव जीनोम अनुक्रमण (human genome sequencing) के लिए एक सरकारी वित्त पोषित पहल है।

अभ्यर्थी अक्सर "Gen" प्रत्यय (suffix) को जेनेटिक्स या जीनोमिक्स समझकर भ्रमित हो जाते हैं। BharatGen वास्तव में एक जनरेटिव AI (Generative AI) और मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल (Multimodal Large Language Model) पहल है, न कि जैविक।

संबंधित अवधारणाएँ

Science & Tech / Government Schemes

IndiaAI मिशन के मुख्य घटक क्या हैं?

  • कंप्यूट क्षमता: स्टार्टअप्स और शोधकर्ताओं को कंप्यूट एक्सेस प्रदान करने के लिए 10,000 से अधिक GPUs की खरीद पर सब्सिडी देना।
  • डेटासेट्स प्लेटफॉर्म: AI मॉडल के प्रशिक्षण के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले, गैर-व्यक्तिगत डेटासेट तक पहुँच प्रदान करने हेतु एक एकीकृत प्लेटफॉर्म का निर्माण करना।
  • एप्लिकेशन विकास: कृषि, स्वास्थ्य देखभाल और शासन (governance) जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों को लक्षित करने वाली AI परियोजनाओं का वित्तपोषण।
  • फ्यूचरस्किल्स: एक विशेषज्ञ कार्यबल तैयार करने के लिए स्नातक और स्नातकोत्तर स्तरों पर AI पाठ्यक्रमों का विस्तार करना।
Science & Tech - Artificial Intelligence

'Mixture of Experts' (MoE) AI आर्किटेक्चर कैसे काम करता है?

  • उप-नेटवर्क: एक विशाल एकल नेटवर्क के बजाय, इसमें कई छोटे उप-नेटवर्क (विशेषज्ञ) शामिल हैं जो विभिन्न कार्यों में विशेषज्ञता रखते हैं।
  • चयनात्मक रूटिंग: एक राउटर मैकेनिज्म पूरे मॉडल को सक्रिय करने के बजाय प्रत्येक क्वेरी को केवल सबसे प्रासंगिक विशेषज्ञ (expert) की ओर निर्देशित करता है।
  • कंप्यूट दक्षता: यह विशाल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (Large Language Models) को संचालित करने के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल पावर, समय और ऊर्जा में भारी कमी लाता है।

अंतर-विषय पैटर्न

  • डिजिटल पब्लिक इंफ्रास्ट्रक्चर के रूप में सोवरेन AI

    भारत, BharatGen जैसे आधारभूत AI मॉडलों को डिजिटल सार्वजनिक बुनियादी ढांचे (DPI) के रूप में मान रहा है, जो UPI और Aadhaar के पीछे के दर्शन को दर्शाता है, ताकि डेटा उपनिवेशवाद (data colonization) को रोका जा सके और न्यायसंगत पहुंच सुनिश्चित की जा सके।

  • GPU निर्भरता + सेमीकंडक्टर मिशन

    IndiaAI मिशन के लिए 10,000+ GPUs को सब्सिडी देने की बाधा सीधे तौर पर घरेलू फैब्रिकेशन विकसित करने और Nvidia/TSMC पर निर्भरता कम करने हेतु 'इंडिया सेमीकंडक्टर मिशन' की तात्कालिकता को रेखांकित करती है।

2026 के Prelims में सटीक डोमेन ज्ञान के परीक्षण के लिए 'BharatGen' (AI), 'IndiGen' (Genomics) और 'Bhashini' (Translation) को मिलाकर एक बहु-कथनीय (multi-statement) प्रश्न पूछे जाने की संभावना है।

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