भारत के जनरेटिव एआई स्टार्टअप्स चैटजीपीटी जैसे मॉडल से आगे देख रहे हैं – news247online

सर्वम के लिए, जो एक पूर्ण-स्टैक जनरेटिव एआई फर्म बनना चाहता है, दृष्टिकोण दो-आयामी है। स्टार्टअप, जिसने पिछले साल वेंचर कैपिटल फर्म लाइटस्पीड और पीक XV से अपने पहले फंडिंग राउंड में $41 मिलियन जुटाए थे, विशाल बड़े भाषा मॉडल (LLM) बना रहा है जो मानव भाषाओं को समझने और संसाधित करने में सक्षम हैं। इसके बाद यह इन LLM का उपयोग ‘एजेंट’ जैसे विपणन योग्य उत्पादों को बनाने के लिए करता है जिन्हें डोमेन-विशिष्ट डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, जिससे स्वास्थ्य सेवा, वित्तीय सेवाओं और कानून जैसे क्षेत्रों में विशेषज्ञता प्राप्त होती है।

“उदाहरण के लिए, स्वास्थ्य सेवा में, एक जनरेटिव एआई सहायक लगभग 100 मिलियन डॉलर की लागत पर गर्भवती महिलाओं को नवजात शिशु संबंधी सलाह दे सकता है।” ₹1- किसी भी फिजीशियन का समय इतना सस्ता नहीं हो सकता,” सर्वम के सह-संस्थापक और भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान (आईआईटी), मद्रास के सहायक प्राध्यापक प्रत्यूष कुमार ने पिछले महीने मिंट को बताया। “डॉक्टरों से ग्राहक छीनने के बजाय, भारत में, इस तरह के डोमेन-विशिष्ट एआई मॉडल व्यापक जनसंख्या आधार के लिए स्वास्थ्य सेवा को अधिक सुलभ बना सकते हैं।”

सर्वम, आद्या.एआई और उनके कुछ साथी जिस दृष्टिकोण को अपना रहे हैं, वह सामान्य उद्देश्य वाले जनरेटिव एआई मॉडल बनाने के लिए शुरुआती एआई उत्साह के बाद एक गंभीर बदलाव को दर्शाता है। माइक्रोसॉफ्ट के स्वामित्व वाले ओपनएआई के चैटजीपीटी या गूगल के जेमिनी के साथ प्रतिस्पर्धा करना न केवल महंगा होगा, बल्कि उनके पास जो बढ़त है, उसे देखते हुए कठिन भी होगा। छोटी समस्याओं को हल करने वाले एआई एप्लिकेशन सफलता के बेहतर अवसर प्रदान करते हैं।

भारतजीपीटी बनाने वाली कोरोवर के सह-संस्थापक अंकुश सभरवाल ने कहा, “स्टार्टअप के लिए विशिष्ट, लक्षित समस्याओं को हल करना महत्वपूर्ण है।” “स्वास्थ्य सेवा के क्षेत्र में भी, मेट्रो बाजारों के लिए आवश्यक सेवाओं की प्रकृति गांवों से अलग है। इस वजह से, डोमेन-विशिष्ट एआई मॉडल दृष्टिकोण अपनाना महत्वपूर्ण है – ‘भारत-केंद्रित’ मॉडल बनाना भी बहुत बड़ा काम है, और बिग टेक इसके लिए बहुत बड़ा प्रतिस्पर्धी है।”

स्टार्टअप के मुख्य कार्यकारी अधिकारी शायक मजूमदार ने बताया कि आद्या.एआई ने इंडियन एंजल नेटवर्क कलेक्टिव से प्री-सीरीज ए फंडिंग राउंड में 1.2 मिलियन डॉलर जुटाए हैं। यह अपने मॉडलों को ई-कॉमर्स और रिटेल कंपनियों के लिए ग्राहक सेवा एजेंट के रूप में काम करने के लिए तैयार एआई सहायकों को प्रशिक्षित कर रहा है। “यह केवल पहला डोमेन है जिसे हम लक्षित कर रहे हैं, और हम भविष्य में और अधिक डोमेन तक विस्तार करेंगे।”

प्रौद्योगिकी विश्लेषक और टेक कंसल्टेंसी RPA2AI के संस्थापक कश्यप कोम्पेला के अनुसार, उद्यमों के लिए डोमेन-विशिष्ट AI अनुप्रयोगों और उप-मॉडलों का निर्माण “विकास लागत, बाजार अवसर और मुद्रीकरण दृष्टिकोणों के लिहाज से आदर्श स्थिति है।”

उन्होंने आईटी उद्योग के विकास के साथ समानताओं का हवाला दिया, जहां कई कंपनियों ने SAP और Salesforce जैसे प्लेटफ़ॉर्म पर तैनात अनुप्रयोगों में प्रमुख विशेषज्ञता हासिल की। ​​”इसका कारण यह है कि ऐसे प्लेटफ़ॉर्म पर एंटरप्राइज़ एप्लिकेशन बनाना मुश्किल है, इसके लिए अनुभवी प्रतिभाओं को काम पर रखना पड़ता है और ये दीर्घकालिक प्रोजेक्ट होते हैं,” उन्होंने कहा। “जनरेटिव AI के लिए कहानी कुछ हद तक समान है।”

यह दृष्टिकोण भारत के शुरुआती चरण के स्टार्टअप को अपने जनरेटिव एआई प्रोजेक्ट से राजस्व अर्जित करने में मदद कर रहा है। उदाहरण के लिए, कोरोवर को उम्मीद है कि वित्त वर्ष 25 तक वार्षिक राजस्व $5 मिलियन के करीब पहुंच जाएगा। सर्वम और आद्या.एआई दोनों के पास भुगतान करने वाले एंटरप्राइज़ क्लाइंट भी हैं।

नए एलएलएम-आधारित जनरेटिव एआई अनुप्रयोगों को चैट ऑटोमेशन के शुरुआती संस्करणों के लिए एक स्वाभाविक विकास के रूप में देखा जाता है। बेंगलुरु-मुख्यालय वाली येलो.एआई और पुणे-आधारित ई42.एआई जैसे स्टार्टअप ने पिछले पांच वर्षों से संवादात्मक एजेंट बनाए हैं। जनरेटिव एआई के साथ, सर्वम और कोरोवर जैसी कंपनियाँ स्थानीय भारतीय भाषाओं में अधिक इंटरैक्टिव और कम खर्चीले एआई एजेंट पेश कर रही हैं, जो व्यवसायों को कई भाषाओं में ग्राहक सहायता का विस्तार करने में मदद कर सकती हैं।

हालांकि, सेक्टर-विशिष्ट समाधान बनाने की अपनी चुनौतियां हैं। कोरोवर के सब्बरवाल ने कहा, “हमारे पास प्रत्येक डोमेन के लिए पर्याप्त लक्षित डेटा नहीं है,” उन्होंने कहा। “इस वजह से, हम एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म चला रहे हैं जहाँ एंटरप्राइज़ ग्राहक भारतजीपीटी, ओपनएआई के जीपीटी परिवार और गूगल के जेमिनी में से किसी एक को आधारभूत मॉडल के रूप में चुन सकते हैं, और किसी भी मॉडल के आधार पर वर्चुअल असिस्टेंट बना सकते हैं। विशिष्ट डोमेन के लिए डेटा क्लाइंट द्वारा लाया जाता है स्वयं।”

सर्वम के कुमार के अनुसार, हालांकि डेटा की कमी है, खासकर भारतीय भाषाओं में, लेकिन समस्या का समाधान भी है। “ऐसे कई सार्वजनिक रूप से सुलभ डेटा स्रोत हैं जिनका उपयोग हम डेटा एकत्र करने और AI मॉडल संचालित करने के लिए करते हैं। डोमेन-विशिष्ट AI मॉडल चलाने की लागत समस्या नहीं है,” उन्होंने कहा। “एकमात्र समस्या यह है कि इसे परिपक्व होने में कुछ समय लगेगा, और त्रुटियों के लिए कम से कम मार्जिन के साथ डोमेन के भीतर पूरी तरह से तैनात किया जा सकेगा।”