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title: "Google's large language models — Google के बड़े भाषा मॉडल"
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# Google's large language models — Google के बड़े भाषा मॉडल

**Google के बड़े भाषा मॉडल (Large Language Models)** — यह बड़े भाषा मॉडलों (LLM) की एक श्रृंखला है जिसे Google के विभिन्न विभागों द्वारा विकसित किया गया है, जिनमें Google AI (पूर्व में Google Brain) और DeepMind शामिल हैं। Deep Learning और Transformer आर्किटेक्चर के क्षेत्र में अग्रणियों में से एक होने के नाते, Google ने आधुनिक LLM के विकास में मूलभूत योगदान दिया है। इन मॉडलों के विकास का इतिहास संकीर्ण-विशेषीकृत भाषा-समझ प्रणालियों से लेकर विशाल मल्टीमोडल और एजेंटिक प्रणालियों तक की यात्रा को दर्शाता है, जो Google के अनेक उत्पादों की नींव हैं और पूरे AI उद्योग के विकास की दिशा निर्धारित करते हैं।

## Google मॉडलों का इतिहास और विकास

### प्रारंभिक उपलब्धियाँ और Neural Machine Translation (2011–2016)

Google में LLM विकास की नींव **Google Brain** परियोजना (2011) के अंतर्गत रखी गई थी, जो Deep Neural Networks के अनुप्रयोग को समर्पित थी। पहली बड़ी सफलताओं में से एक था **Word2Vec** एल्गोरिदम (2013), जिसे Tomas Mikolov ने बनाया था। इसने शब्दों को vector (embedding) के रूप में प्रदर्शित करना संभव बनाया, जो उनके शब्दार्थ संदर्भ को दर्शाते थे, और यह Neural Networks में भाषा-समझ के लिए एक मूलभूत विधि बन गई।

अगला कदम था **seq2seq** (2014) जैसे sequence मॉडलों की ओर परिवर्तन, जो **Google Neural Machine Translation (GNMT)** (2016) की आधारशिला बने। LSTM-आधारित Neural Architecture पर Google Translate के स्थानांतरण ने Machine Translation की गुणवत्ता में उल्लेखनीय सुधार किया। इसके साथ ही, Google द्वारा 2014 में अधिग्रहीत सहायक कंपनी DeepMind ने **AlphaGo** प्रणाली की विश्व गो चैंपियन पर जीत के साथ Deep Learning की शक्ति का प्रदर्शन किया, जिसने AI की क्षमता में विश्वास को और मजबूत किया।

### Transformer क्रांति और BERT का जन्म (2017–2018)

2017 में Google Brain के शोधकर्ताओं ने «Attention Is All You Need» शोधपत्र में **Transformer** आर्किटेक्चर प्रस्तुत किया। **Self-Attention** तंत्र पर आधारित यह आर्किटेक्चर, sequences को क्रमिक रूप से नहीं बल्कि समानांतर रूप से संसाधित करने में सक्षम था, जो NLP में एक क्रांति बन गई और सभी आधुनिक LLM की नींव बनी।

इस सफलता की लहर पर 2018 में Google ने **BERT** (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) मॉडल प्रस्तुत किया। BERT पहला गहन **द्विदिशात्मक (Bidirectional)** मॉडल था जो किसी शब्द के संदर्भ को एक साथ बाएँ और दाएँ दोनों तरफ से समझता था। इससे इसने भाषा-समझ के अनेक कार्यों (GLUE, SQuAD) पर रिकॉर्ड परिणाम प्राप्त किए और एक नया उद्योग मानक स्थापित किया। BERT को दो संस्करणों में (BASE: 110 मिलियन parameters और LARGE: 340 मिलियन parameters) खुले कोड और weights के साथ जारी किया गया, जिसने इसके व्यापक प्रसार में योगदान दिया। 2019 से BERT का उपयोग Google Search में queries को बेहतर ढंग से समझने के लिए किया जाने लगा।

### पैमाने का विस्तार और संवादी मॉडलों का युग (2019–2022)

BERT के बाद Google ने पैमाने और आर्किटेक्चर के साथ प्रयोग जारी रखे:

- **T5 (Text-to-Text Transfer Transformer, 2019)**: एक एकीकृत मॉडल जो किसी भी NLP कार्य को «text-to-text» रूपांतरण के रूप में मानता है। विशाल C4 corpus (Colossal Clean Crawled Corpus) पर प्रशिक्षित, T5 को भी कई आकारों में (11 अरब parameters तक) खुले रूप में जारी किया गया।
- **Meena (2020)**: Google का पहला विशेष संवादी मॉडल जिसमें 2.6 अरब parameters थे और जिसने खुले संवाद में उच्च गुणवत्ता प्रदर्शित की।
- **LaMDA (Language Model for Dialogue Applications, 2021)**: संवादी मॉडलों का एक परिवार (137 अरब parameters तक), जिसे विशाल संवाद corpus (1.56 trillion शब्द) पर प्रशिक्षित किया गया था। LaMDA का लक्ष्य अधिक स्वाभाविक और सार्थक बातचीत बनाना था और यह तब व्यापक रूप से जाना गया जब Google के एक इंजीनियर ने इसकी «चेतना» का दावा किया।
- **Gopher और Chinchilla (DeepMind, 2021–2022)**: समानांतर में DeepMind ने scaling के नियमों का अन्वेषण किया। **Gopher** मॉडल (280 अरब parameters) ने दिखाया कि पैमाना गुणवत्ता को कैसे प्रभावित करता है। और **Chinchilla** मॉडल (70 अरब parameters) ने प्रदर्शित किया कि इष्टतम प्रदर्शन के लिए parameters की अधिकतम संख्या से अधिक महत्वपूर्ण है मॉडल के आकार और प्रशिक्षण डेटा की मात्रा के बीच सही संतुलन। यह निष्कर्ष «Chinchilla का नियम» के रूप में प्रसिद्ध हुआ और पूरे उद्योग में LLM प्रशिक्षण रणनीति को प्रभावित किया।

### अति-विशाल और मल्टीमोडल मॉडलों का युग (2022–वर्तमान)

- **PaLM (Pathways Language Model, 2022)**: घोषणा के समय Google का सबसे बड़ा dense मॉडल जिसमें **540 अरब parameters** थे, जिसे नई वितरित Pathways infrastructure पर प्रशिक्षित किया गया। PaLM ने तार्किक तर्क में अभूतपूर्व क्षमताएँ प्रदर्शित कीं, विशेष रूप से **Chain-of-Thought (CoT) prompting** तकनीक के उपयोग से। इसके आधार पर विशेष संस्करण बनाए गए, जैसे चिकित्सा के लिए **Med-PaLM**। 2023 में उन्नत संस्करण **PaLM 2** (~340 अरब parameters) जारी किया गया, जो अद्यतन chatbot Bard की नींव बना।
- **Gemini (2023–वर्तमान)**: नई पीढ़ी के मॉडल, जिन्हें Google DeepMind की संयुक्त टीम ने बनाया। Gemini को शुरू से ही एक **नेटिव मल्टीमोडल** प्रणाली के रूप में डिज़ाइन किया गया था, जो text, code, images, audio और video को संसाधित करने में सक्षम है। इसे कई संस्करणों में जारी किया गया:
  - **Gemini Ultra**: जटिल कार्यों के लिए सबसे शक्तिशाली मॉडल।
  - **Gemini Pro**: विस्तृत कार्यों के लिए सार्वभौमिक मॉडल।
  - **Gemini Nano**: मोबाइल उपकरणों पर काम करने के लिए compact मॉडल।

2024–2025 में इस परिवार को **Gemini 1.5** (1 मिलियन tokens तक के संदर्भ window के साथ) और **Gemini 2.0** के संस्करणों से विस्तारित किया गया, जिसे एजेंटिक क्षमताएँ प्राप्त हुईं।

## आर्किटेक्चर और तकनीकी विशेषताएँ

### आधार: Encoders, Decoders और Hybrid मॉडल

Google कार्य के अनुसार Transformer आर्किटेक्चर के विभिन्न रूपों का उपयोग करता है:

- **Encoder-only**: **BERT** जैसे मॉडल। ये पूरे text को एक साथ संसाधित करते हैं और समृद्ध संदर्भात्मक प्रतिनिधित्व बनाते हैं। ये text विश्लेषण और समझ के कार्यों (वर्गीकरण, इकाई निष्कर्षण) के लिए आदर्श हैं, किंतु text उत्पन्न करने के लिए नहीं।
- **Decoder-only**: **LaMDA** और **PaLM** जैसे मॉडल (GPT के समान)। ये autoregressive होते हैं, अर्थात एक-एक token करके text का पूर्वानुमान लगाते हैं। ये प्राकृतिक generator हैं, जो text जारी रखने, संवाद और प्रश्नों के उत्तर देने के लिए उत्कृष्ट हैं।
- **Encoder-Decoder**: **T5** और **GNMT** जैसे मॉडल। इनमें दोनों भाग होते हैं: encoder इनपुट sequence को संसाधित करता है, और decoder आउटपुट उत्पन्न करता है। यह रूपांतरण कार्यों जैसे अनुवाद या सारांश के लिए एक सार्वभौमिक आर्किटेक्चर है।

### पैमाना: Parameters, डेटा और Infrastructure

LLM में Google की सफलता काफी हद तक तीन कारकों पर निर्भर है:

1.  **मॉडलों का पैमाना:** Parameters की संख्या में व्यवस्थित वृद्धि — लाखों (BERT) से लेकर सैकड़ों अरबों (PaLM, Gemini) तक।
2.  **डेटा का पैमाना:** दुनिया के सबसे बड़े डेटा corpus (Google का web-index, YouTube, Google Books) तक पहुँच, जो मॉडलों को trillions of tokens पर प्रशिक्षित करने की अनुमति देती है।
3.  **Infrastructure:** स्वयं के विशेष chips — **Tensor Processing Unit (TPU)** — और वितरित **Pathways** प्रणाली का उपयोग, जो अति-विशाल मॉडलों को कुशलतापूर्वक और स्थिरता से प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाते हैं।

### मल्टीमोडलता और एजेंटिक क्षमताएँ

Google के नवीनतम मॉडल, विशेष रूप से **Gemini**, गहन मल्टीमोडलता और एजेंटिक क्षमताओं की दिशा में बढ़ रहे हैं।

- **नेटिव मल्टीमोडलता** का अर्थ है कि एक मॉडल को शुरू से ही विभिन्न प्रकार के डेटा (text, images, audio) को समझने और संयोजित करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, न कि केवल अलग-अलग modules को जोड़ा जाता है।
- **Agentic AI** — यह मॉडल की वह क्षमता है जिसमें वह केवल queries का उत्तर देने की बजाय स्वतंत्र रूप से किसी लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए actions की एक श्रृंखला की योजना बनाता और कार्यान्वित करता है (उदाहरण के लिए, search या calculator जैसे बाहरी tools को कॉल करना)।

## प्रमुख मॉडलों की तुलना सारणी

| मॉडल           | जारी करने का वर्ष | Parameters (अनुमानित)   | आर्किटेक्चर               | मुख्य विशेषताएँ                                                              |
|----------------|-----------------|------------------------|------------------------|--------------------------------------------------------------------------|
| **BERT**       | 2018            | 110–340 मिलियन         | Encoder                | द्विदिशात्मक संदर्भ-समझ, NLP कार्यों पर SOTA।                                  |
| **T5**         | 2019            | 60 मिलियन – 11 अरब     | Encoder-Decoder        | सभी कार्यों के लिए एकीकृत «text-to-text» दृष्टिकोण।                            |
| **LaMDA**      | 2021            | 137 अरब                | Decoder                | खुले, सार्थक संवादों में विशेषज्ञता।                                              |
| **PaLM**       | 2022            | 540 अरब                | Decoder                | तार्किक तर्क में सफलता (Chain-of-Thought), विशाल पैमाने पर प्रशिक्षण।            |
| **Chinchilla** | 2022            | 70 अरब                 | Decoder                | «Compute-optimal» मॉडल, जिसने डेटा और parameters के संतुलन का महत्व सिद्ध किया। |
| **Gemini 1.0** | 2023            | ~1 trillion तक (Ultra) | Multimodal (संभवतः MoE) | नेटिव मल्टीमोडलता, अनेक benchmarks पर SOTA (MMLU)।                          |
| **Gemini 1.5** | 2024            | अप्रकाशित               | Multimodal (MoE)       | 1-2 मिलियन tokens तक का context window, उच्च दक्षता।                       |
| **Gemini 2.0** | 2024            | अप्रकाशित               | Multimodal + Tools     | अंतर्निहित एजेंटिक क्षमताएँ, images/audio उत्पादन।                              |

Google के प्रमुख भाषा मॉडलों की तुलना

## उत्पादों और ecosystem में उपयोग

Google अपने LLM को अपने उत्पादों की पूरी श्रृंखला में सक्रिय रूप से एकीकृत करता है:

- **Google Search**: BERT, MUM और Gemini का उपयोग जटिल queries को बेहतर ढंग से समझने और **AI Overviews** प्रारूप में (पूर्व में SGE) सीधे उत्तर देने के लिए किया जाता है।
- **Google Assistant और Bard (अब Gemini)**: सरल voice commands से LaMDA, PaLM 2 और Gemini पर आधारित पूर्ण संवादी assistants की ओर परिवर्तन।
- **Google Workspace**: **Duet AI** (अब Gemini for Workspace) की सुविधाएँ Gmail में पत्र लिखने, Docs में text बनाने और Slides में presentations तैयार करने में सहायता करती हैं।
- **Android**: Gemini Nano Pixel जैसे उपकरणों पर गोपनीयता और गति बढ़ाने के लिए AI फ़ंक्शन को स्थानीय रूप से सक्षम बनाता है।
- **Google Cloud AI**: **Vertex AI** प्लेटफ़ॉर्म उद्यमों को अपने स्वयं के अनुप्रयोग बनाने के लिए API के माध्यम से PaLM और Gemini मॉडलों तक पहुँच प्रदान करता है।

## प्रतिस्पर्धी परिदृश्य में भूमिका

Google «AI दौड़» में प्रमुख खिलाड़ियों में से एक है, जहाँ इसके मुख्य प्रतिस्पर्धी OpenAI (Microsoft के समर्थन से) और Meta हैं।

- **OpenAI के साथ प्रतिद्वंद्विता:** यद्यपि Google कई मूलभूत तकनीकों (Transformer सहित) में अग्रणी था, 2022 के अंत में ChatGPT के लॉन्च ने Google को अपने उत्पादों को बाज़ार में लाने की गति तेज़ करने पर मजबूर किया (उदाहरणार्थ, Bard)। प्रतिस्पर्धा मॉडल गुणवत्ता (Gemini Ultra बनाम GPT-4), context window के आकार और API की सुविधा के क्षेत्र में है।
- **Meta के साथ अंतर:** Meta ने **open source** (LLaMA मॉडल) पर दांव लगाया, जिसने Google और OpenAI के बंद मॉडलों का एक शक्तिशाली विकल्प बनाया। इसके जवाब में Google ने भी खुले मॉडल, जैसे **Gemma**, जारी करना शुरू किया, ताकि developer समुदाय को समर्थन मिले और Meta के ecosystem से पीछे न रहा जाए।
- **रणनीतिक गठबंधन:** Google cloud प्रतिस्पर्धा में दृष्टिकोणों में विविधता लाने और अपनी स्थिति मजबूत करने के लिए Anthropic (Claude मॉडल के निर्माता) जैसे startups में निवेश करता है।

## साहित्य

- Vaswani, A. et al. (2017). *Attention Is All You Need*. NIPS.
- Devlin, J. et al. (2019). *BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding*. NAACL.
- Raffel, C. et al. (2020). *Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer*. JMLR.
- Thoppilan, R. et al. (2022). *LaMDA: Language Models for Dialog Applications*. arXiv:2201.08239.
- Hoffmann, R. et al. (2022). *Training Compute-Optimal Large Language Models*. arXiv:2203.15556.
- Chowdhery, A. et al. (2022). *PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways*. JMLR.
- Gemini Team, Google (2023). *Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models*. arXiv:2312.11805.

## संदर्भ

- Google AI का आधिकारिक पोर्टल
- Google DeepMind की आधिकारिक वेबसाइट