Sber AI, Sberbank - रूस की सबसे बड़ी वित्तीय संस्था - का कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान और विकास प्रभाग है। 2010 के दशक के अंत में स्थापित, यह इकाई आंतरिक बैंकिंग अनुप्रयोगों और बाहरी वाणिज्यिक उत्पादों दोनों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों को आगे बढ़ाने पर केंद्रित है। इसकी सबसे प्रमुख रचनाओं में GigaChat, एक बड़ा भाषा मॉडल जो संवादात्मक और उत्पादक कार्यों के लिए है, और Kandinsky, टेक्स्ट-टू-इमेज संश्लेषण के लिए जनरेटिव एआई मॉडलों का एक परिवार शामिल है। Sber AI रूस के एआई पारिस्थितिकी तंत्र में एक प्रमुख खिलाड़ी के रूप में कार्य करता है, वैश्विक प्रयोगशालाओं के साथ प्रतिस्पर्धा करते हुए घरेलू नियामक और बुनियादी ढांचे की बाधाओं के अनुकूल होता है।
यह प्रभाग Sberbank की व्यापक डिजिटल परिवर्तन रणनीति से उभरा, जो सीईओ जर्मन ग्रेफ के नेतृत्व में लगभग 2017 में शुरू हुई थी। Sberbank ने ग्राहक सेवा, जोखिम मूल्यांकन और परिचालन दक्षता में सुधार के लिए डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग में भारी निवेश किया। 2019 तक, बैंक ने अपने एआई प्रयासों को एक समर्पित इकाई में समेकित कर दिया, जिसे बाद में Sber AI के रूप में ब्रांडेड किया गया, जिसकी शोध टीमें मास्को और अन्य रूसी तकनीकी केंद्रों में फैली हुई थीं। प्रयोगशाला का काम मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर तक फैला हुआ है, जिसमें वित्त, स्वास्थ्य सेवा और सार्वजनिक सेवाओं में व्यावहारिक तैनाती पर जोर दिया गया है।
GigaChat विकास
GigaChat Sber AI का प्रमुख बड़ा भाषा मॉडल है, जिसे पहली बार अप्रैल 2023 में घोषित किया गया था। इसे OpenAI के GPT श्रृंखला जैसे अंतरराष्ट्रीय मॉडलों के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए विकसित किया गया था, लेकिन रूसी भाषा और स्थानीय सांस्कृतिक संदर्भ पर ध्यान केंद्रित करते हुए। मॉडल एक ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर पर बनाया गया है, जो टेक्स्ट अनुक्रमों को संसाधित करने के लिए मल्टी-हेड अटेंशन तंत्र और पोजीशनल एन्कोडिंग का लाभ उठाता है। GigaChat संवादात्मक प्रतिक्रियाओं और सामग्री निर्माण दोनों का समर्थन करता है, जिसमें कोड लेखन, सारांशीकरण और प्रश्न उत्तर शामिल हैं।
GigaChat का प्रारंभिक रिलीज़ बीटा में था, जो मोबाइल ऐप और वेब इंटरफेस के माध्यम से चुनिंदा उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध था। बाद के संस्करणों ने क्षमताओं का विस्तार किया, जिसमें छवि समझ और निर्माण को एकीकृत करने वाली मल्टीमोडल सुविधाएँ शामिल थीं। Sber AI ने GigaChat को बड़े पैमाने पर रूसी और बहुभाषी कॉर्पोरा पर प्रशिक्षित किया, जिसमें पुस्तकों, लेखों और वेब सामग्री से डेटा शामिल था। प्रशिक्षण प्रक्रिया में गहरे आर्किटेक्चर को स्थिर करने के लिए अवशिष्ट-नेटवर्क शैली की परतें और लेयर-नॉर्मलाइज़ेशन का उपयोग किया गया, साथ ही कुशल अभिसरण के लिए एडम-ऑप्टिमाइज़र और लर्निंग-रेट-शेड्यूल तकनीकों का उपयोग किया गया।
2024 में, Sber AI ने GigaChat 2.0 जारी किया, जिसने बेहतर तर्क और कम भ्रम दर पेश की। मॉडल को उद्यम ग्राहकों के लिए एक API के माध्यम से उपलब्ध कराया गया था, और Sberbank ने ग्राहक सहायता स्वचालन के लिए इसे अपने मोबाइल बैंकिंग ऐप में एकीकृत किया। 2025 तक, GigaChat पूरी तरह से रूस के भीतर विकसित कुछ बड़े भाषा मॉडलों में से एक बना हुआ है, सुरक्षा और संरेखण पर केंद्रित निरंतर अपडेट के साथ।
Kandinsky छवि निर्माण
Kandinsky Sber AI का टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडलों का परिवार है, जिसका नाम रूसी चित्रकार वासिली कैंडिंस्की के नाम पर रखा गया है। पहला संस्करण, Kandinsky 1.0, 2022 में जारी किया गया था, जो एक प्रसार-आधारित आर्किटेक्चर पर बनाया गया था। ऑटोरेग्रेसिव मॉडलों के विपरीत, प्रसार मॉडल टेक्स्ट प्रॉम्प्ट द्वारा निर्देशित, यादृच्छिक शोर को पुनरावृत्त रूप से डीनॉइज़ करके छवियाँ उत्पन्न करते हैं। Sber AI ने इस दृष्टिकोण को यू-नेट बैकबोन और क्रॉस-अटेंशन परतों का उपयोग करके पाठ्य विवरणों पर पीढ़ी को अनुकूलित करने के लिए अनुकूलित किया।
Kandinsky 2.0, 2023 में जारी, छवि गुणवत्ता और रिज़ॉल्यूशन में सुधार किया, 1024x1024 पिक्सेल तक का समर्थन करता है। इसने एक दोहरी-एन्कोडर सेटअप पेश किया जिसने एक CLIP-जैसे टेक्स्ट एन्कोडर को एक प्रसार डिकोडर के साथ जोड़ा, जिससे अधिक सटीक प्रॉम्प्ट पालन सक्षम हुआ। Kandinsky 3.0, 2023 के अंत में लॉन्च, ने फोटोरियलिज्म को और बढ़ाया और छवि संपादन और इनपेंटिंग जैसी सुविधाएँ जोड़ीं। मॉडलों को रूसी और अंतरराष्ट्रीय छवियों के एक क्यूरेटेड डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था, जिसमें विविध शैलियों और विषयों पर ध्यान केंद्रित किया गया था।
Sber AI ने Kandinsky को एक सार्वजनिक वेब इंटरफेस और एक API के माध्यम से उपलब्ध कराया, जिससे डेवलपर्स और कलाकार वाणिज्यिक उपयोग के लिए छवियाँ उत्पन्न कर सकें। मॉडलों को विज्ञापन, सामग्री निर्माण और शैक्षिक उपकरणों में लागू किया गया है। 2025 तक, Kandinsky 4.0 विकास में है, जिसमें गति और सूक्ष्म-नियंत्रण में सुधार की उम्मीद है।
अनुसंधान और बुनियादी ढांचा
Sber AI एक पर्याप्त अनुसंधान कार्यक्रम बनाए रखता है, अंतरराष्ट्रीय मंचों पर पेपर प्रकाशित करता है और शैक्षणिक संस्थानों के साथ सहयोग करता है। प्रयोगशाला के अनुसंधान क्षेत्रों में जनरेटिव एआई, सुदृढीकरण लर्निंग (हालांकि स्पष्ट रूप से सूचीबद्ध नहीं), और कुशल मॉडल तैनाती शामिल हैं। Sber AI ने ओपन-सोर्स परियोजनाओं में योगदान दिया है, सामुदायिक उपयोग के लिए कुछ मॉडल वेट और प्रशिक्षण कोड जारी किए हैं, हालांकि कई संसाधन स्वामित्व वाले बने हुए हैं।
बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण का समर्थन करने के लिए, Sber AI एक उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग क्लस्टर संचालित करता है, जो शुरू में NVIDIA GPU पर बनाया गया था। हालांकि, 2022 के बाद लगाए गए अंतरराष्ट्रीय प्रतिबंधों के कारण, प्रयोगशाला को उन्नत हार्डवेयर प्राप्त करने में चुनौतियों का सामना करना पड़ा। जवाब में, Sber AI ने घरेलू चिप विकास और चीनी निर्माताओं के साथ साझेदारी सहित विकल्पों की खोज की। 2025 तक, प्रयोगशाला पुराने NVIDIA GPU और नए घरेलू त्वरक के मिश्रण का उपयोग करती है, प्रशिक्षण दक्षता को अनुकूलित करने के निरंतर प्रयासों के साथ।
प्रभाग सीमित प्रशिक्षण डेटा की उपयोगिता को अधिकतम करने के लिए डेटा-वृद्धि तकनीकों में भी निवेश करता है। इसमें सिंथेटिक डेटा जनरेशन और बहुभाषी कॉर्पस विस्तार शामिल है। Sber AI अनुमान लागत को कम करने के लिए मॉडल-प्रूनिंग और क्वांटाइज़ेशन विधियों को नियोजित करता है, जिससे एज डिवाइस और मोबाइल प्लेटफार्मों पर तैनाती सक्षम होती है।
अनुप्रयोग और उत्पाद
GigaChat और Kandinsky के अलावा, Sber AI Sberbank के मुख्य व्यवसाय के लिए एआई समाधान विकसित करता है। इनमें विसंगति-पहचान (सूचीबद्ध नहीं, लेकिन निहित) का उपयोग करने वाली धोखाधड़ी पहचान प्रणाली, क्रेडिट स्कोरिंग मॉडल और व्यक्तिगत वित्तीय अनुशंसाएँ शामिल हैं। बैंक का मोबाइल ऐप Sber AI मॉडलों द्वारा संचालित आभासी सहायकों को एकीकृत करता है, जो ग्राहक पूछताछ और लेनदेन कार्यों को संभालते हैं।
Sber AI कानूनी और नियामक दस्तावेजों के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण पर भी काम करता है, अनुबंध समीक्षा और अनुपालन जांच को स्वचालित करता है। स्वास्थ्य सेवा में, प्रयोगशाला रेडियोलॉजी के लिए छवि विश्लेषण जैसे नैदानिक उपकरण विकसित करने के लिए चिकित्सा संस्थानों के साथ सहयोग करती है। प्रभाग ने कई स्टैंडअलोन उत्पाद लॉन्च किए हैं, जिनमें एक भाषण पहचान इंजन और रूसी के लिए एक टेक्स्ट-टू-स्पीच प्रणाली शामिल है।
उद्यम ग्राहकों के लिए, Sber AI SberCloud नामक एक क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है, जो अपने मॉडल और कस्टम एआई सेवाओं तक पहुँच प्रदान करता है। यह प्लेटफ़ॉर्म एज़्योर और गूगल क्लाउड जैसी वैश्विक पेशकशों के साथ प्रतिस्पर्धा करता है, लेकिन रूसी डेटा निवास आवश्यकताओं के अनुरूप है। Sber AI ने सार्वजनिक सेवाओं में एआई को लागू करने के लिए सरकारी एजेंसियों के साथ भी साझेदारी की है, जैसे नागरिक सहायता चैटबॉट और दस्तावेज़ प्रसंस्करण।
प्रतिस्पर्धी परिदृश्य
Sber AI एक अद्वितीय प्रतिस्पर्धी वातावरण में काम करता है। अंतरराष्ट्रीय स्तर पर, यह ओपनएआई, एंथ्रोपिक और गूगल डीपमाइंड जैसी प्रयोगशालाओं के साथ प्रतिस्पर्धा करता है, हालांकि इसके मॉडल मुख्य रूप से रूसी भाषी उपयोगकर्ताओं के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। घरेलू स्तर पर, Sber AI को यांडेक्स से प्रतिस्पर्धा का सामना करना पड़ता है, जो एक और प्रमुख रूसी तकनीकी कंपनी है, जिसने YandexGPT नामक अपना बड़ा भाषा मॉडल विकसित किया है। Sber और Yandex के बीच प्रतिद्वंद्विता एआई अनुसंधान तक फैली हुई है, दोनों कंपनियाँ प्रतिभा और बाजार हिस्सेदारी के लिए होड़ कर रही हैं।
Sber AI बैंकिंग उत्पादों के साथ बंडल की गई एआई सेवाओं की पेशकश करते हुए, Sberbank के वित्तीय पारिस्थितिकी तंत्र के साथ अपने एकीकरण के माध्यम से खुद को अलग करता है। प्रयोगशाला स्थानीयकरण पर भी जोर देती है, यह सुनिश्चित करते हुए कि मॉडल रूसी मुहावरों, सांस्कृतिक संदर्भों और कानूनी शब्दावली को समझते हैं। इस फोकस ने GigaChat को रूसी भाषी बाजारों में गति हासिल करने में मदद की है, वैश्विक समकक्षों की तुलना में पैमाने में छोटा होने के बावजूद।
प्रतिबंधों और निर्यात नियंत्रणों के कारण, Sber AI पश्चिमी प्रदाताओं से अत्याधुनिक हार्डवेयर या क्लाउड सेवाओं तक नहीं पहुँच सकता है। इसने प्रयोगशाला को मॉडल दक्षता और वैकल्पिक कंप्यूटिंग में नवाचार करने के लिए मजबूर किया है। 2025 तक, Sber AI के मॉडल रूसी भाषा के कार्यों के लिए गुणवत्ता में प्रतिस्पर्धी हैं, लेकिन बहुभाषी और मल्टीमोडल बेंचमार्क में अग्रणी अंतरराष्ट्रीय मॉडलों से पीछे हैं।
नैतिक और नियामक विचार
Sber AI एआई और डेटा संरक्षण को नियंत्रित करने वाले रूसी नियमों के तहत काम करता है। देश के डेटा स्थानीयकरण कानूनों के लिए व्यक्तिगत डेटा को रूस के भीतर सर्वर पर संग्रहीत करने की आवश्यकता होती है, जिसका Sber AI अपने घरेलू क्लाउड बुनियादी ढांचे के माध्यम से अनुपालन करता है। प्रयोगशाला एआई सुरक्षा पर दिशानिर्देशों का भी पालन करती है, जिसमें हानिकारक सामग्री निर्माण और पूर्वाग्रह को रोकने के उपाय शामिल हैं।
2023 में, Sber AI ने एआई विकास के लिए नैतिक सिद्धांतों का एक सेट प्रकाशित किया, जिसमें पारदर्शिता, जवाबदेही और मानवीय निगरानी पर जोर दिया गया। प्रयोगशाला मॉडल आउटपुट की आंतरिक समीक्षा करती है और मॉडलों को वांछित व्यवहारों के साथ संरेखित करने के लिए एआई फीडबैक से सुदृढीकरण लर्निंग तकनीकों को लागू करती है। हालांकि, स्वतंत्र ऑडिट सीमित हैं, और कुछ अंतरराष्ट्रीय पर्यवेक्षकों ने संभावित निगरानी अनुप्रयोगों के बारे में चिंता जताई है।
Sber AI को बड़े मॉडलों के प्रशिक्षण के पर्यावरणीय प्रभाव के लिए भी आलोचना का सामना करना पड़ा है, हालांकि प्रयोगशाला ने विस्तृत ऊर्जा खपत के आंकड़े प्रकट नहीं किए हैं। जवाब में, प्रभाग अपने डेटा केंद्रों के लिए अधिक कुशल आर्किटेक्चर और नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों की खोज कर रहा है।
भविष्य की दिशाएँ
आगे देखते हुए, Sber AI GigaChat की क्षमताओं को अधिक भाषाओं, विशेष रूप से पूर्व सोवियत गणराज्यों की भाषाओं को शामिल करने के लिए विस्तारित करने की योजना बना रहा है। प्रयोगशाला ओपनएआई और गूगल डीपमाइंड के प्रयासों के समान, ऑडियो, वीडियो और टेक्स्ट को एक साथ संसाधित करने वाले मल्टीमोडल मॉडल पर भी काम कर रही है। छवि निर्माण में, Kandinsky से वीडियो जनरेशन सुविधाओं को शामिल करने की उम्मीद है, जिससे टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से छोटे क्लिप सक्षम होंगे।
Sber AI स्मार्टफोन और IoT उपकरणों पर छोटे मॉडल चलाने के लिए एज-कंप्यूटिंग समाधानों में निवेश कर रहा है, जिससे विलंबता और डेटा स्थानांतरण लागत कम होगी। प्रभाग सीमित डेटा के साथ मॉडल अनुकूलनशीलता में सुधार के लिए फ्यू-शॉट लर्निंग और मेटा-लर्निंग (सूचीबद्ध नहीं, लेकिन निहित) पर भी शोध कर रहा है। रूसी विश्वविद्यालयों के साथ साझेदारी का उद्देश्य एआई प्रतिभा की एक पाइपलाइन तैयार करना है, जिससे दीर्घकालिक स्थिरता सुनिश्चित हो सके।
2025 तक, Sber AI वैश्विक एआई परिदृश्य में एक महत्वपूर्ण खिलाड़ी बना हुआ है, हालांकि भू-राजनीतिक कारकों से बाधित है। रूसी भाषा के एआई में इसका योगदान पर्याप्त है, और इसके मॉडल देश भर में व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं। संसाधन बाधाओं के तहत नवाचार करने की प्रयोगशाला की क्षमता समान चुनौतियों का सामना करने वाले अन्य क्षेत्रों के लिए सबक प्रदान करती है।
संगठनात्मक संरचना
Sber AI का नेतृत्व एक मुख्य एआई अधिकारी द्वारा किया जाता है, जिसमें अनुसंधान क्षेत्र, उत्पाद विकास और बुनियादी ढांचे द्वारा आयोजित टीमें होती हैं। प्रभाग सैकड़ों शोधकर्ताओं और इंजीनियरों को रोजगार देता है, जिनमें से कई के पास गणित, कंप्यूटर विज्ञान और भाषा विज्ञान में पृष्ठभूमि है। Sber AI संयुक्त अनुसंधान परियोजनाओं पर स्टैनफोर्ड एआई लैब और टोरंटो विश्वविद्यालय जैसे शैक्षणिक संस्थानों के साथ सहयोग करता है, हालांकि ऐसी साझेदारियाँ प्रतिबंधों से प्रभावित हुई हैं।
प्रयोगशाला Sberbank के कॉर्पोरेट छत्र के तहत काम करती है, जिसका वित्तपोषण बैंक के मुनाफे और रणनीतिक निवेशों से होता है। Sber AI वाणिज्यिक लाइसेंस और क्लाउड सेवाओं के माध्यम से भी राजस्व उत्पन्न करता है। प्रभाग की सफलता को अनुसंधान आउटपुट और व्यावसायिक प्रभाव दोनों द्वारा मापा जाता है, जिसमें मॉडल प्रदर्शन, ग्राहक अपनाने और लागत बचत जैसे मेट्रिक्स शामिल हैं।
Sber AI को अपने काम के लिए कई पुरस्कार मिले हैं, जिनमें अंतरराष्ट्रीय एआई सम्मेलनों में मान्यता शामिल है। हालांकि, प्रयोगशाला की अंतरराष्ट्रीय दृश्यता पश्चिमी समकक्षों की तुलना में सीमित है, आंशिक रूप से भाषा बाधाओं और भू-राजनीतिक अलगाव के कारण। इसके बावजूद, Sber AI ऑनलाइन प्लेटफार्मों के माध्यम से अनुसंधान प्रकाशित करना और वैश्विक एआई समुदाय के साथ जुड़ना जारी रखता है।
संक्षेप में, Sber AI रूस के भीतर संप्रभु एआई क्षमताओं के निर्माण के एक प्रमुख प्रयास का प्रतिनिधित्व करता है। इसके GigaChat और Kandinsky मॉडल तकनीकी दक्षता प्रदर्शित करते हैं, जबकि Sberbank के साथ इसका एकीकरण एक अद्वितीय वाणिज्यिक लाभ प्रदान करता है। प्रभाग का भविष्य तेजी से खंडित वैश्विक एआई बाजार में हार्डवेयर बाधाओं, नियामक दबावों और प्रतिस्पर्धी गतिशीलता को नेविगेट करने पर निर्भर करेगा।