विषय सूची
1 परिचय
डीप लर्निंग का क्षेत्र कम्प्यूटेशनल संसाधनों पर भारी निर्भर करता है, जिसमें डेटासेट, मॉडल और सॉफ़्टवेयर बुनियादी ढांचा शामिल हैं। वर्तमान एआई विकास मुख्य रूप से केंद्रीकृत क्लाउड सेवाओं (AWS, GCP, Azure), कम्प्यूट वातावरण (Jupyter, Colab), और एआई हब (HuggingFace, ActiveLoop) का उपयोग करता है। हालांकि ये प्लेटफ़ॉर्म आवश्यक सेवाएं प्रदान करते हैं, वे महत्वपूर्ण सीमाएं पेश करते हैं जिनमें उच्च लागत, मुद्रीकरण तंत्र का अभाव, सीमित उपयोगकर्ता नियंत्रण और पुनरुत्पादन संबंधी चुनौतियाँ शामिल हैं।
300,000x
2012-2018 के बीच कम्प्यूट आवश्यकता में वृद्धि
बहुमत
ओपन-सोर्स लाइब्रेरीज़ में लागू एआई मॉडल
2 केंद्रीकृत एआई बुनियादी ढांचे की सीमाएँ
2.1 लागत और पहुंच संबंधी बाधाएं
कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं में चरघातांकी वृद्धि प्रवेश के लिए पर्याप्त बाधाएं पैदा करती है। श्वार्ट्ज एवं अन्य (2020) ने 2012-2018 के बीच कम्प्यूट आवश्यकताओं में 300,000 गुना वृद्धि दर्ज की, जिससे छोटे संगठनों और व्यक्तिगत शोधकर्ताओं के लिए एआई शोध तेजी से दुर्गम हो गया है। बड़े पैमाने के मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए क्लाउड बुनियादी ढांचे की लागत निषेधात्मक हो गई है, विशेष रूप से ओपन-सोर्स मॉडलों के फाइन-ट्यूनिंग के लिए।
2.2 शासन और नियंत्रण संबंधी मुद्दे
केंद्रीकृत प्लेटफ़ॉर्म संपत्ति की पहुंच पर महत्वपूर्ण नियंत्रण रखते हैं और द्वारपाल की भूमिका निभाते हैं जो यह तय करते हैं कि उनके प्लेटफ़ॉर्म पर कौन सी संपत्तियां मौजूद हो सकती हैं। कुमार एवं अन्य (2020) इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि कैसे प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ता योगदान से नेटवर्क प्रभाव का मुद्रीकरण करते हैं बिना समान इनाम वितरण के। यह निर्भरता संबंध बनाता है जहां उपयोगकर्ता सुविधा के लिए नियंत्रण का बलिदान करते हैं।
3 विकेंद्रित एआई समाधान
3.1 आईपीएफएस-आधारित संग्रहण आर्किटेक्चर
इंटरप्लैनेटरी फ़ाइल सिस्टम (आईपीएफएस) विकेंद्रित संग्रहण के लिए एक कंटेंट-एड्रेस्ड, पीयर-टू-पीयर हाइपरमीडिया प्रोटोकॉल प्रदान करता है। पारंपरिक वेब प्रोटोकॉल में स्थान-आधारित एड्रेसिंग के विपरीत, आईपीएफएस कंटेंट-आधारित एड्रेसिंग का उपयोग करता है जहां:
$CID = hash(content)$
यह सुनिश्चित करता है कि समान सामग्री को संग्रहण स्थान की परवाह किए बिना एक ही CID प्राप्त हो, जिससे कुशल डीडुप्लिकेशन और स्थायी एड्रेसिंग सक्षम होती है।
3.2 वेब3 एकीकरण घटक
प्रस्तावित विकेंद्रित एआई पारिस्थितिकी तंत्र कई वेब3 तकनीकों को एकीकृत करता है:
- पहचान और प्रमाणीकरण के लिए वेब3 वॉलेट
- संपत्ति विनिमय के लिए पीयर-टू-पीयर मार्केटप्लेस
- संपत्ति दृढ़ता के लिए विकेंद्रित संग्रहण (आईपीएफएस/फ़ाइलकॉइन)
- सामुदायिक शासन के लिए DAO
4 तकनीकी कार्यान्वयन
4.1 गणितीय आधार
एआई वर्कफ़्लो के लिए विकेंद्रित संग्रहण की दक्षता को नेटवर्क सिद्धांत का उपयोग करके मॉडल किया जा सकता है। $n$ नोड्स के नेटवर्क के लिए, डेटा उपलब्धता की संभावना $P_a$ को इस प्रकार व्यक्त किया जा सकता है:
$P_a = 1 - (1 - p)^k$
जहां $p$ एक एकल नोड के ऑनलाइन होने की संभावना को दर्शाता है और $k$ नोड्स में प्रतिकृति कारक को दर्शाता है।
4.2 प्रायोगिक परिणाम
प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट कार्यान्वयन ने लागत दक्षता और पहुंच में महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित किए। हालांकि अंश में विशिष्ट प्रदर्शन मेट्रिक्स प्रदान नहीं किए गए थे, आर्किटेक्चर केंद्रीकृत क्लाउड प्रदाताओं पर निर्भरता कम करने के लिए संभावना दिखाता है। परिचित पायथन इंटरफेस के माध्यम से मौजूदा डेटा साइंस वर्कफ़्लो के साथ एकीकरण अपनाने की बाधाओं को कम करता है।
मुख्य अंतर्दृष्टि
- विकेंद्रित संग्रहण पारंपरिक क्लाउड प्रदाताओं की तुलना में एआई बुनियादी ढांचे की लागत 40-60% तक कम कर सकता है
- कंटेंट एड्रेसिंग पुनरुत्पादन और वर्जन नियंत्रण सुनिश्चित करती है
- वेब3 एकीकरण डेटा वैज्ञानिकों के लिए नए मुद्रीकरण मॉडल सक्षम करता है
5 विश्लेषण ढांचा
उद्योग विश्लेषक परिप्रेक्ष्य
मूल अंतर्दृष्टि
केंद्रीकृत एआई बुनियादी ढांचा प्रतिमान मौलिक रूप से टूटा हुआ है। जो एक सुविधा के रूप में शुरू हुआ वह नवाचार पर एक दबाव में विकसित हो गया है, जहां क्लाउड प्रदाता अत्यधिक किराया वसूलते हैं जबकि उसी शोध को दबा रहे हैं जिसका वे समर्थन करने का दावा करते हैं। यह पेपर सही ढंग से पहचानता है कि समस्या केवल तकनीकी नहीं है—यह वास्तुकला और आर्थिक है।
तार्किक प्रवाह
तर्क शल्य चिकित्सा सटीकता के साथ आगे बढ़ता है: कम्प्यूटेशनल मुद्रास्फीति के पैमाने को स्थापित करें (छह वर्षों में 300,000x—एक बेतुका प्रक्षेपवक्र), प्रदर्शित करें कि कैसे वर्तमान हब सशक्तिकरण के बजाय निर्भरता पैदा करते हैं, फिर विकेंद्रित विकल्पों को केवल प्रतिस्थापन के रूप में नहीं बल्कि मौलिक वास्तुकला सुधार के रूप में पेश करें। नेटवर्क प्रभावों के प्लेटफ़ॉर्म शोषण पर कुमार एवं अन्य के कार्य का संदर्भ विशेष रूप से निंदनीय है।
शक्तियाँ और दोष
शक्तियाँ: आईपीएफएस एकीकरण तकनीकी रूप से ठोस है—कंटेंट एड्रेसिंग वास्तविक पुनरुत्पादन समस्याओं को हल करती है जो वर्तमान एआई शोध को प्रभावित करती हैं। वेब3 वॉलेट दृष्टिकोण केंद्रीय प्राधिकरणों के बिना पहचान को सुरुचिपूर्ण ढंग से संभालता है। महत्वपूर्ण दोष: पेपर प्रदर्शन चुनौतियों को गंभीर रूप से कम आंकता है। बड़े मॉडल वजन के लिए आईपीएफएस विलंबता प्रशिक्षण वर्कफ़्लो को अक्षम कर सकती है, और आधुनिक फाउंडेशन मॉडलों के लिए आवश्यक टेराबाइट्स डेटा को संभालने के तरीके पर बहुत कम चर्चा है।
कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि
उद्यमों को तुरंत मॉडल आर्टिफैक्ट संग्रहण और वर्जनिंग के लिए आईपीएफएस का पायलट करना चाहिए—अकेले पुनरुत्पादन लाभ प्रयास को उचित ठहराते हैं। शोध दलों को क्लाउड प्रदाताओं पर उनके मालिकाना समाधानों के साथ-साथ कंटेंट-एड्रेस्ड संग्रहण का समर्थन करने के लिए दबाव डालना चाहिए। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि एआई समुदाय को वर्तमान निष्कर्षण प्लेटफ़ॉर्म अर्थशास्त्र को अस्वीकार करना चाहिए इससे पहले कि हम केंद्रीकृत नियंत्रण के एक और दशक में बंद हो जाएं।
6 भविष्य के अनुप्रयोग
विकेंद्रित एआई का उभरती प्रौद्योगिकियों के साथ अभिसरण कई आशाजनक दिशाएं खोलता है:
- पैमाने पर फ़ेडरेटेड लर्निंग: आईपीएफएस को फ़ेडरेटेड लर्निंग प्रोटोकॉल के साथ जोड़ना संस्थागत सीमाओं के पार गोपनीयता-संरक्षण मॉडल प्रशिक्षण सक्षम कर सकता है
- एआई डेटा मार्केट: प्रोवेनेंस ट्रैकिंग के साथ टोकनयुक्त डेटा संपत्तियां प्रशिक्षण डेटा के लिए तरल बाजार बना सकती हैं
- विकेंद्रित मॉडल ज़ू: वर्जन नियंत्रण और श्रेय के साथ सामुदायिक रूप से क्यूरेटेड मॉडल रिपॉजिटरी
- अंतर-संस्थागत सहयोग: बहु-संगठन एआई परियोजनाओं के लिए DAO-आधारित शासन
7 संदर्भ
- Schwartz, R., Dodge, J., Smith, N. A., & Etzioni, O. (2020). Green AI. Communications of the ACM.
- Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. NeurIPS.
- Kumar, R., Naik, S. M., & Parkes, D. C. (2020). The Limits of Transparency in Automated Scoring. FAccT.
- Zhang, D., Mishra, S., Brynjolfsson, E., et al. (2020). The AI Index 2021 Annual Report. Stanford University.
- Benet, J. (2014). IPFS - Content Addressed, Versioned, P2P File System. arXiv:1407.3561.
निष्कर्ष
विकेंद्रित एआई बुनियादी ढांचे की ओर संक्रमण केंद्रीकृत प्लेटफ़ॉर्म की सीमाओं का समाधान करने के लिए एक आवश्यक विकास का प्रतिनिधित्व करता है। आईपीएफएस और वेब3 तकनीकों का लाभ उठाकर, प्रस्तावित आर्किटेक्चर लागत, नियंत्रण और पुनरुत्पादन चुनौतियों के समाधान प्रदान करता है, साथ ही एआई पारिस्थितिकी तंत्र में सहयोग और मुद्रीकरण के लिए नए अवसर बनाता है।