Meta AI
میٹا اے آئی ایک مصنوعی ذہانت کی لیبارٹری ہے جس کا تعلق میٹا پلیٹ فارمز انکارپوریٹڈ (پہلے فیس بک انکارپوریٹڈ کے نام سے جانا جاتا تھا) سے ہے۔ میٹا اے آئی مصنوعی ذہانت کی مختلف شکلیں تیار کرنے کا ارادہ رکھتی ہے، جس سے آگمینٹڈ اور مصنوعی حقیقت کی ٹیکنالوجیز کو بہتر بنایا جا سکے۔ میٹا اے آئی ایک تعلیمی تحقیقی تجربہ گاہ ہے جو اے آئی کمیونٹی کے لیے علم پیدا کرنے پر مرکوز ہے۔ یہ فیس بک کی اپلائیڈ مشین لرننگ (اے ایم ایل) ٹیم کے برعکس ہے، جو اپنی مصنوعات کی عملی ایپلی کیشنز پر توجہ مرکوز کرتی ہے۔ میٹا اے آئی کا آغاز فیس بک آرٹیفیشل انٹیلی جنس ریسرچ (ایف اے آئی آر) کے طور پر مینلو پارک، کیلیفورنیا، ہیڈکوارٹر، لندن، برطانیہ، اور مین ہیٹن میں ایک نئی لیبارٹری کے مقامات کے ساتھ ہوا۔ ایف اے آئی آر کا باضابطہ اعلان ستمبر 2013 میں کیا گیا تھا۔ ایف اے آئی آر کی ہدایت کاری نیو یارک یونیورسٹی کے یان لیکون نے کی تھی، جو گہری تعلیم کے پروفیسر اور ٹورنگ ایوارڈ کے فاتح ہیں۔ این وائی یو کے سینٹر فار ڈیٹا سائنس کے ساتھ کام کرتے ہوئے، ایف اے آئی آر کا ابتدائی مقصد ڈیٹا سائنس، مشین لرننگ، اور مصنوعی ذہانت کی تحقیق کرنا اور "ذہانت کو سمجھنا، اس کے بنیادی اصولوں کو دریافت کرنا، اور مشینوں کو نمایاں طور پر زیادہ ذہین بنانا" تھا۔ ایف اے آئی آر میں تحقیق نے اس ٹیکنالوجی کا آغاز کیا جس کی وجہ سے چہرے کی شناخت، تصاویر میں ٹیگنگ، اور ذاتی فیڈ کی سفارش کی گئی۔ شماریاتی تعلیم کے علمبردار ولادیمیر ویپنک نے 2014 میں ایف اے آئی آر میں شمولیت اختیار کی، وہ سپورٹ ویکٹر مشین کے شریک موجد ہیں، اور ویپنک-چیروونینکس تھیوری کے ڈویلپرز میں سے ایک ہیں۔ ایف اے آئی آر نے 2015 میں پیرس، فرانس میں ایک تحقیقی مرکز کھولا، اور اس کے بعد سیئٹل، پٹسبرگ، تل ایوب، مونٹریال اور لندن میں چھوٹی سیٹلائٹ ریسرچ لیبز کا آغاز کیا۔ 2016 میں، ایف اے آئی آر نے لوگوں اور معاشرے کو فائدہ پہنچانے کے لیے مصنوعی ذہانت پر شراکت داری بنانے میں گوگل، ایمیزون، آئی بی ایم، اور مائیکروسافٹ کے ساتھ شراکت داری کی، جو ایک ایسی تنظیم ہے جس کی توجہ کھلی لائسنس یافتہ تحقیق، اخلاقی اور موثر تحقیقی طریقوں کی حمایت، اور انصاف پسندی، شمولیت اور شفافیت پر تبادلہ خیال کرنے پر مرکوز ہے۔ 2018 میں، آئی بی ایم کے بگ ڈیٹا گروپ کے سابق سی ٹی او، جیروم پیسینٹی نے ایف اے آئی آر کے صدر کا کردار سنبھالا، جبکہ لیکون نے چیف اے آئی سائنسدان کی حیثیت سے خدمات انجام دینے کے لیے عہدہ چھوڑ دیا۔ 2018 میں، ایف اے آئی آر کو اے آئی ریسرچ رینکنگ 2019 میں 25 ویں نمبر پر رکھا گیا، جس نے اے آئی ریسرچ کی قیادت کرنے والی اعلی عالمی تنظیموں کی درجہ بندی کی۔ ایف اے آئی آر 2019 میں تیزی سے آٹھویں مقام پر پہنچ گیا، اور 2020 کی درجہ بندی میں آٹھویں مقام کو برقرار رکھا۔ ایف اے آئی آر کے پاس 2018 میں تقریبا 200 عملہ تھا، اور اس کا ہدف 2020 تک اس تعداد کو دوگنا کرنا تھا۔ ایف اے آئی آر کے ابتدائی کام میں لرننگ ماڈل فعال میموری نیٹ ورک، سیلف سپروائزڈ لرننگ اور جنریٹو ایڈوسرل نیٹ ورک، ٹیکسٹ کی درجہ بندی اور ترجمہ کے ساتھ ساتھ کمپیوٹر وژن میں تحقیق شامل تھی۔ ایف اے آئی آر نے 2017 میں ٹارچ ڈیپ لرننگ ماڈیولز کے ساتھ ساتھ پائی ٹورچ بھی جاری کیا، جو ایک اوپن سورس مشین لرننگ فریم ورک ہے، جسے بعد میں کئی ڈیپ لرننگ ٹیکنالوجیز، جیسے ٹیسلا کے آٹو پائلٹ اور اوبر کے پائرو میں استعمال کیا گیا۔ نیز 2017 میں، ایف اے آئی آر نے ایک تحقیقی منصوبہ بند کر دیا جب اے آئی بوٹس نے ایک ایسی زبان تیار کی جو انسانوں کے لیے ناقابل فہم تھی، جس سے مصنوعی ذہانت کے قابو سے باہر ہونے کے ڈسٹوپین خوف کے بارے میں گفتگو کو ہوا ملی۔ تاہم، ایف اے آئی آر نے واضح کیا کہ تحقیق کو بند کر دیا گیا تھا کیونکہ انہوں نے یہ سمجھنے کے لیے اپنا ابتدائی مقصد پورا کر لیا تھا کہ زبانیں خوف کی بجائے کیسے پیدا کی جاتی ہیں۔ فیس بک انکارپوریٹڈ کو میٹا پلیٹ فارمز انکارپوریٹڈ میں تبدیل کرنے والی ری برانڈنگ کے بعد ایف اے آئی آر کا نام بدل کر میٹا اے آئی رکھ دیا گیا۔ 2022 میں، میٹا اے آئی نے دو ہفتوں میں 600 ملین ممکنہ پروٹین کی تھری ڈی شکل کی پیش گوئی کی۔ موجودہ تحقیق 23 فروری 2022 کو لائیو ایونٹ انسائیڈ دی لیب: بلڈنگ فار دی میٹاورس ود اے آئی میں میٹا اے آئی ٹیم نے مصنوعی ذہانت میں تحقیق اور ترقی میں بڑی پیشرفتوں پر تبادلہ خیال کیا۔ ایسا ہی ایک ٹول بلڈر بوٹ ہے، جو صارفین کو وائس کمانڈز کا استعمال کرتے ہوئے ورچوئل ورلڈ بنانے کی سہولت دیتا ہے۔ دیگر ٹولز میں کوئی زبان پیچھے نہیں چھوڑی گئی، ایک ایسا نظام جو تحریری زبانوں کے درمیان خودکار ترجمہ کرنے کے قابل ہے، اور ایک یونیورسل اسپیچ ٹرانسلیٹر، ایک ایسا نظام جو تقریر سے تقریر میں فوری ترجمہ کرنے کے قابل ہے۔ کمپیوٹر وژن میٹا اے آئی کی کمپیوٹر وژن ریسرچ کا مقصد ڈیجیٹل تصاویر اور ویڈیوز سے ماحول کے بارے میں معلومات نکالنا ہے۔ اے آئی کے ذریعہ تیار کردہ کمپیوٹر وژن ٹیکنالوجی کی ایک مثال پینوپٹک سیگمنٹشن ہے، جو پیش منظر میں موجود اشیاء کو پہچانتی ہے لیکن پس منظر میں موجود مناظر کی درجہ بندی بھی کرتی ہے۔ میٹا اے آئی بصری سوال جواب دینے والی ٹیکنالوجی کو بہتر بنانے کی کوشش کرتا ہے، جس میں ایک مشین سائیکل کی مستقل مزاجی کا استعمال کرتے ہوئے تصاویر کے بارے میں انسانی صارف کے سوالات کا جواب دیتی ہے، جس میں مشین سوالات میں لسانی تغیرات کو حل کرنے کے لیے جواب کے علاوہ ایک سوال پیدا کرتی ہے۔ قدرتی زبان کی پروسیسنگ اور بات چیت کرنے والی اے آئی مصنوعی ذہانت مواصلات کے لیے قدرتی زبان کو سمجھنے اور قدرتی زبان پیدا کرنے کے لیے ایک مشین کی ضرورت ہوتی ہے۔ میٹا اے آئی محفوظ مواصلات کو بہتر بنانے کے لیے ان ٹیکنالوجیز کو بہتر بنانے کی کوشش کرتا ہے اس سے قطع نظر کہ صارف کون سی زبان بول سکتا ہے۔ اس طرح، ایک مرکزی کام میں نیچرل لینگویج پروسیسنگ (این ایل پی) ٹیکنالوجی کو دوسری زبانوں میں عام کرنا شامل ہے۔ اس طرح، میٹا اے آئی غیر نگرانی شدہ مشین ترجمہ پر فعال طور پر کام کرتا ہے۔ میٹا اے آئی چیچٹ ڈائیلاگ کے پہلوؤں جیسے تکرار، خاصیت، ردعمل سے متعلق اور سوال پوچھنا، شخصیت کو تصویر کیپشننگ میں شامل کرنا، اور تخلیقی صلاحیتوں پر مبنی زبان پیدا کرکے قدرتی زبان کے انٹرفیس کو بہتر بنانے کی کوشش کرتا ہے۔ 2018 میں، میٹا اے آئی نے اوپن سورس پائی ٹیکسٹ لانچ کیا، جو این ایل پی سسٹمز پر مرکوز ایک ماڈلنگ فریم ورک ہے۔ 2023 میں، میٹا اے آئی نے ایل ایل اے ایم اے (لارج لینگویج ماڈل میٹا اے آئی) کا اعلان کیا، جو ایک 65 بی پیرامیٹر لارج لینگویج ماڈل ہے۔ درجہ بندی اور سفارشات فیس بک اور انسٹاگرام اپنے نیوز فیڈز، اشتہارات اور تلاش کے نتائج میں درجہ بندی اور سفارشات میں میٹا اے آئی ریسرچ کا استعمال کرتے ہیں۔ میٹا اے آئی نے ریجینٹ بھی متعارف کرایا ہے، جو ایک ٹول سیٹ ہے جو فیصلے کرتا ہے اور صارف کے تاثرات کا جائزہ لیتا ہے۔ سسٹمز ریسرچ مشین لرننگ اور اے آئی کا انحصار نئے الگورتھم، سافٹ ویئر اور ہارڈ ویئر ٹیکنالوجیز کی ترقی پر ہے۔ اس طرح، میٹا اے آئی کی سسٹمز ریسرچ ٹیمیں کمپیوٹر زبانوں، مرتب کرنے والوں اور ہارڈ ویئر ایپلی کیشنز کا مطالعہ کرتی ہیں۔ نظریہ میٹا اے آئی مصنوعی ذہانت کی ریاضیاتی اور نظریاتی بنیادوں کا مطالعہ کرتا ہے۔ میٹا اے آئی کے پاس لرننگ تھیوری، آپٹیمائزیشن، اور سگنل پروسیسنگ میں اشاعتیں ہیں۔ ہارڈ ویئر ایم ٹی آئی اے وی 1 میٹا کی پہلی نسل کی اے آئی ٹریننگ اور انفریشن ایکسلریٹر ہے، جو خاص طور پر میٹا کے تجویز کردہ کام کے بوجھ کے لیے تیار کیا گیا ہے۔ اسے ٹی ایس ایم سی کی 7 این ایم پروسیس ٹیکنالوجی کا استعمال کرتے ہوئے تیار کیا گیا تھا اور یہ 800 میگاہرٹز کی فریکوئنسی پر کام کرتا ہے۔ پروسیسنگ پاور کے لحاظ سے، ایکسلریٹر 25 واٹ کی تھرمل ڈیزائن پاور (ٹی ڈی پی) کو برقرار رکھتے ہوئے آئی این ٹی 8 درستگی پر 102.4 ٹی او پی ایس اور ایف پی 16 درستگی پر 51.2 ٹی ایف ایل او پی ایس فراہم کرتا ہے۔ ایکسلریٹر 64 پروسیسنگ عناصر (پی ای) کے گرڈ کے ارد گرد تشکیل دیا گیا ہے، جو 8x8 ترتیب میں ترتیب دیا گیا ہے، اور یہ ضروری انٹر کنیکٹس کے ساتھ آن چپ اور آف چپ میموری وسائل سے آراستہ ہے۔ ہر پی ای میں دو پروسیسر کور (ایک ویکٹر ایکسٹینشن کے ساتھ) اور کئی فکسڈ فنکشن یونٹس ہوتے ہیں جو میٹرکس ضرب، جمع، ڈیٹا کی نقل و حرکت، اور غیر لکیری فنکشن کے حساب جیسے کاموں کے لیے بہتر بنائے جاتے ہیں۔ پروسیسر کور مطلوبہ کمپیوٹ اور کنٹرول کے کاموں کو انجام دینے کے لیے وسیع تر حسب ضرورت کے ساتھ آر آئی ایس سی-وی اوپن انسٹرکشن سیٹ آرکیٹیکچر (آئی ایس اے) کا استعمال کرتے ہیں۔ ایکسلریٹر کا میموری سب سسٹم آف چپ ڈی آر اے ایم وسائل کے لیے ایل پی ڈی ڈی آر 5 کا استعمال کرتا ہے اور اسے 128 جی بی تک بڑھایا جا سکتا ہے۔ مزید برآں، اس میں 128 ایم بی آن چپ ایس آر اے ایم موجود ہے جو اکثر استعمال ہونے والے ڈیٹا اور ہدایات تک تیزی سے رسائی کے لیے تمام پی ای کے درمیان شیئر کیا جاتا ہے۔ یہ ڈیزائن متوازی اور ڈیٹا کے دوبارہ استعمال کی حوصلہ افزائی کرتا ہے، جو تھریڈ اور ڈیٹا لیول متوازی (ٹی ایل پی اور ڈی ایل پی)، انسٹرکشن لیول متوازی (آئی ایل پی)، اور میموری لیول متوازی (ایم ایل پی) پیش کرتا ہے۔ ایم ٹی آئی اے ایکسلریٹر کمپیکٹ ڈوئل ایم 2 بورڈوں پر نصب ہوتے ہیں، جو سرور میں آسان انضمام کو قابل بناتے ہیں۔ بورڈ پی سی آئی ای جین 4 ایکس 8 لنکس کے ذریعے میزبان سی پی یو سے جڑتے ہیں اور بجلی کی کھپت 35 ڈبلیو تک کم ہوتی ہے۔ ان ایکسلریٹرز کی میزبانی کرنے والے سرور اوپن کمپیوٹ پروجیکٹ سے یوسیمائٹ وی 3 سرور کی تفصیلات کا استعمال کرتے ہیں۔ ہر سرور میں 12 ایکسلریٹر ہوتے ہیں، جو پی سی آئی ای سوئچز کے درجہ بندی کے ذریعے آپس میں جڑے ہوتے ہیں، جس سے کام کا بوجھ متعدد ایکسلریٹرز میں تقسیم کیا جا سکتا ہے اور بیک وقت انجام دیا جا سکتا ہے۔ حوالہ جات میٹا پلیٹ فارمز آرٹیفیشل انٹیلی جنس لیبارٹریز 2013 کیلیفورنیا میں ادارے