PanGu (Huawei) (HI)
Huawei PanGu (चीनी: 盘古) — यह Huawei Cloud द्वारा विकसित अति-वृहद पूर्व-प्रशिक्षित कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडलों (foundation models) का एक परिवार है। «PanGu» नाम चीनी संस्कृति के पौराणिक आदि-पुरुष पान-गु से लिया गया है, जिन्होंने सृष्टि की रचना की थी[1]। PanGu परिवार विभिन्न क्षेत्रों को समेटता है, जिनमें प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP), कंप्यूटर विज़न (CV), मल्टीमॉडल विश्लेषण, पूर्वानुमान मॉडलिंग और वैज्ञानिक संगणना शामिल हैं।
इतिहास और विकास
PanGu-α (2021)
परिवार का पहला मॉडल, PanGu-α (PanGu-Alpha), अप्रैल 2021 में प्रस्तुत किया गया था। 200 अरब मापदंडों के साथ यह उस समय चीनी भाषा का सबसे बड़ा भाषा मॉडल बन गया, जो आकार में OpenAI के GPT-3 (175 अरब) को पीछे छोड़ गया[2]।
यह मॉडल Huawei Cloud की टीम ने Noah's Ark प्रयोगशाला के सहयोग से विकसित किया था और इसे MindSpore फ्रेमवर्क का उपयोग करते हुए 2048 विशेष प्रोसेसरों Huawei Ascend 910 के क्लस्टर पर प्रशिक्षित किया गया था[3]। प्रशिक्षण कॉर्पस में चीनी भाषा के 1.1 टेराबाइट उच्च-गुणवत्ता वाले पाठ्य डेटा शामिल थे। PanGu-α ने बेंचमार्क CLUE (Chinese Language Understanding Evaluation) पर उत्कृष्ट परिणाम प्रदर्शित किए और समग्र रैंकिंग में प्रथम स्थान प्राप्त किया[1]।
PanGu 3.0 (2023): प्लेटफ़ॉर्म आधारित दृष्टिकोण
जुलाई 2023 में Huawei ने PanGu 3.0 प्लेटफ़ॉर्म प्रस्तुत किया, जो एकल मॉडल से बहु-स्तरीय «5+N+X» आर्किटेक्चर की ओर संक्रमण का प्रतीक है और औद्योगिक उपयोग पर केंद्रित है[4]।
- L0 (आधार स्तर): पाँच मूलभूत मॉडल (NLP, CV, मल्टीमॉडल, पूर्वानुमानात्मक और वैज्ञानिक-संगणना)।
- L1 (क्षेत्रीय स्तर): विशिष्ट उद्योगों (शासन, वित्त, विनिर्माण आदि) के लिए आधार मॉडलों पर fine-tuning किए गए N क्षेत्रीय मॉडल।
- L2 (परिदृश्य स्तर): विशिष्ट अनुप्रयोग कार्यों (वर्चुअल असिस्टेंट, टाइफून पथ पूर्वानुमान आदि) के लिए X मॉडल।
यह पदानुक्रमिक दृष्टिकोण ग्राहकों को या तो तैयार समाधानों का उपयोग करने या अपने डेटा पर क्षेत्रीय मॉडलों को fine-tune करने की सुविधा देता है, जिससे अनुकूलन काफी सरल और किफायती हो जाता है।
PanGu 5.5 (2025): Mixture-of-Experts - विशेषज्ञों का मिश्रण आर्किटेक्चर
जून 2025 में Huawei ने PanGu 5.5 के अपडेट की घोषणा की, जो औद्योगिक समस्याओं के गहन समाधान पर लक्षित है। इसकी प्रमुख विशेषता 256 विशेषज्ञ उप-नेटवर्क वाला विशेषज्ञों का मिश्रण (MoE) आर्किटेक्चर है, जिससे मापदंडों की कुल संख्या 718 अरब तक बढ़ गई[5]। MoE आर्किटेक्चर किसी विशिष्ट कार्य को हल करते समय मॉडल के केवल एक हिस्से को गतिशील रूप से सक्रिय करने की अनुमति देता है, जो Huawei के दावों के अनुसार, पिछली पीढ़ियों की तुलना में inference की दक्षता में आठ गुना वृद्धि सुनिश्चित करता है[6]।
प्रमुख आर्किटेक्चरल और तकनीकी समाधान
PanGu मॉडल GPT प्रकार के transformer आर्किटेक्चर पर आधारित हैं, लेकिन अत्यंत बड़े मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए कई नवाचारों के साथ। जनरेशन प्रक्रिया को नियंत्रित करने के लिए एक विशेष क्वेरी परत (Query Layer) प्रस्तुत की गई, जो पूर्व-प्रशिक्षण चरण में वांछित आउटपुट को प्रेरित करने में सहायता करती है[3]।
PanGu मॉडलों का प्रशिक्षण और संचालन Huawei के अपने हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म के साथ घनिष्ठ रूप से एकीकृत है:
- Ascend 910 प्रोसेसर: विशेष AI एक्सेलेरेटर जो कंप्यूटेशनल क्लस्टर का आधार बनाते हैं।
- MindSpore फ्रेमवर्क: ओपन-सोर्स डीप लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म, जो ऑटो-पैरेलल तकनीक का समर्थन करता है। यह तकनीक पाँच प्रकार के समानांतर प्रसंस्करण (डेटा, मॉडल, पाइपलाइन, ऑप्टिमाइज़र आदि) को मिलाकर हजारों नोड्स के बीच गणनाओं को कुशलतापूर्वक वितरित करती है[3]।
विशेष मॉडल और उनके अनुप्रयोग
PanGu-Weather
परिवार के सबसे प्रसिद्ध मॉडलों में से एक PanGu-Weather है — डीप लर्निंग पर आधारित एक वैश्विक मौसम विज्ञान मॉडल। जुलाई 2023 में इस पर एक शोध-पत्र प्रतिष्ठित वैज्ञानिक पत्रिका Nature में प्रकाशित हुआ[7]।
मॉडल ने काफी अधिक गति के साथ यूरोपीय मध्यम-अवधि मौसम पूर्वानुमान केंद्र (ECMWF) की पारंपरिक संख्यात्मक मौसम पूर्वानुमान विधियों की सटीकता को पार करने की क्षमता प्रदर्शित की। 24 घंटे का वैश्विक पूर्वानुमान तैयार करने में मॉडल को सुपरकंप्यूटर गणनाओं के कई घंटों के बजाय केवल कुछ सेकंड लगते हैं, जो लगभग 10,000 गुना त्वरण को दर्शाता है[7]। अगस्त 2023 में PanGu-Weather के पूर्वानुमानों को व्यावहारिक मौसम विज्ञान सेवाओं में उपयोग के लिए ECMWF की सेवा में एकीकृत किया गया[8]।
औद्योगिक अनुप्रयोग
PanGu मॉडल 30 आर्थिक क्षेत्रों के 500 से अधिक परिदृश्यों में लागू किए गए हैं। कुछ उदाहरण:
- कृषि: चीनी कृषि विज्ञान अकादमी (CAAS) ने PanGu की सहायता से प्रजनन के लिए एक मॉडल विकसित किया, जिससे बेहतर आवास-प्रतिरोधकता वाले चावल की एक प्रायोगिक किस्म विकसित की जा सकी[5]।
- तेल और गैस उद्योग: CNPC पाइपलाइन दोषों की स्वचालित पहचान के लिए PanGu मॉडल का उपयोग सब-मिलीमीटर सटीकता के साथ करता है, जिससे दक्षता में ~40% की वृद्धि होती है[9]।
- सरकारी प्रशासन: शेन्झेन में «Xiaofu» नामक एक बुद्धिमान सहायक बनाया गया है, जो 200,000 से अधिक स्थानीय दस्तावेज़ों के कॉर्पस के आधार पर नागरिकों को सरकारी सेवाओं की जानकारी प्रदान करता है[4]।
- औषध विज्ञान: PanGu Drug Molecule मॉडल का उपयोग दवा उम्मीदवारों की स्क्रीनिंग प्रक्रिया को तेज़ करने के लिए किया जाता है। दावा किया गया है कि इसकी सहायता से एंटीबायोटिक का एक नया वर्ग खोजा गया, जो 40 वर्षों में इस क्षेत्र में पहली सफलता थी[4]।
स्रोत कोड का सार्वजनिकीकरण
जून 2025 में Huawei ने PanGu परिवार के कुछ मॉडलों के स्रोत कोड (open-source) को सार्वजनिक करने की घोषणा की। सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराए गए[10]:
- PanGu Dense Model 7B (7 अरब मापदंड)।
- PanGu Pro MoE Model 72B (72 अरब मापदंड)।
यह कदम नवाचार को प्रोत्साहित करने और Huawei Ascend हार्डवेयर प्लेटफ़ॉर्म के इर्द-गिर्द एक खुली पारिस्थितिकी तंत्र बनाने की दिशा में उठाया गया है, जो AI के क्षेत्र में वैश्विक प्रतिस्पर्धा का एक रणनीतिक उत्तर है[10]।
साहित्य
- Zeng, W.; et al. (2021). PanGu‑α: Large‑Scale Autoregressive Pretrained Chinese Language Models. PDF.
- Huawei (2021). HDC.Cloud 2021: Huawei Releases Six Ground‑breaking Products to Supercharge the Cloud and Intelligent Transformation of Business. Online news.
- Huawei Cloud (2023). Reshaping Industries with AI: Huawei Cloud Launches PanGu Models 3.0 and Ascend AI Cloud Services. Online news.
- Bi, K.; et al. (2023). Accurate Medium‑Range Global Weather Forecasting with 3D Neural Networks. Nature, 620, 560–566. DOI:10.1038/s41586‑023‑06185‑3.
- Technology Magazine (2025). What Huawei PanGu 5.5 Models Mean for Industrial AI. Online article.
- MindSpore Team (2021). MindSpore: An All‑Scenario Deep Learning Computing Framework (White Paper v1.1). PDF.
- Zhang, S.; et al. (2024). Ascend 910 NPU SoC Architecture for Large‑Scale AI Training. arXiv:2407.11888. Online preprint.
- AIbase News (2025). Huawei Open Sources Dense PanGu 7B and Mixture‑of‑Experts PanGuPro 72B. Online news.
- CNPC & Huawei Cloud (2024). Kunlun: Large‑Scale AI Model for Oil and Gas Pipeline Defect Detection. Online case study.
- MindSpore Docs (2024). Automatic Parallel — Five‑Mode Hybrid Strategy in MindSpore. Online documentation.
- Press, O.; et al. (2021). Train Short, Test Long: Attention with Linear Biases Enables Input‑Length Extrapolation. arXiv:2108.12409.
- Law, M. (2025). How Huawei PanGu 5.5 AI Models Transform Industry Operations. AI Magazine. Online article.
टिप्पणियाँ
- ↑ 1.0 1.1 «HDC.Cloud 2021: Huawei Releases Six Groundbreaking Products to Supercharge the Cloud and Intelligent Transformation of Business». Huawei. [१]
- ↑ Wodecki, Ben (27 Apr 2021). «Huawei has created the world's largest Chinese language model». AI Business. [२]
- ↑ 3.0 3.1 3.2 Zeng, Wei, et al. (Apr 2021). «PanGu-α: Large-scale Autoregressive Pretrained Chinese Language Models». Technical Report. [३]
- ↑ 4.0 4.1 4.2 «Reshaping Industries with AI: Huawei Cloud Launches Pangu Models 3.0 and Ascend AI Cloud Services». HUAWEI CLOUD. 7 Jul 2023. [४]
- ↑ 5.0 5.1 Law, Marcus (23 Jun 2025). «What Huawei Pangu 5.5 Models Mean for Industrial AI». Technology Magazine. [५]
- ↑ «How Huawei Pangu 5.5 AI Models Transform Industry Operations». AI Magazine. [६]
- ↑ 7.0 7.1 «Prestigious science journal Nature publishes paper about Pangu Weather AI Model authored by HUAWEI CLOUD researchers». Huawei News. 6 Jul 2023. [७]
- ↑ Bi, Kaifeng, et al. (2023). «Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks». Nature. [८]
- ↑ «CNPC and Huawei Cloud Jointly Launch the "Kunlun" Model for the Oil and Gas Industry».
- ↑ 10.0 10.1 «Huawei Open Sources Dense Pangu 7B and Mixture of Experts Model with 72B Parameters». Albase News. 30 Jun 2025. [९]