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PFN ने जारी किया फाइनेंस-केंद्रित AI मॉडल PLaMo 3.0 Fin

Preferred Networks ने फाइनेंस के लिए बनाया छोटा भाषा मॉडल PLaMo 3.0 Fin Hugging Face पर ओपन-वेट के रूप में जारी किया है। यह एक GPU पर चलता है।

Illustration of a compact AI language model running on a single GPU inside a secure banking server environment.
छवि: Impress Watch

Preferred Networks (PFN) ने वित्तीय संस्थानों के रोज़मर्रा के काम को ध्यान में रखकर बनाया गया छोटा भाषा मॉडल PLaMo 3.0 Fin Hugging Face पर ओपन-वेट मॉडल के रूप में जारी कर दिया है। इसे क्लाउड के क्लोज़्ड एनवायरनमेंट और ऑन-प्रेमिस सिस्टम में लगाया जा सकता है, और व्यावसायिक उपयोग की भी अनुमति है।

मॉडल का आधार "PLaMo 3 NICT" है, जो सूचना एवं संचार अनुसंधान संस्थान (NICT) के साथ संयुक्त शोध से तैयार प्री-ट्रेंड मॉडल है। इसी पर जापान-केंद्रित वित्तीय डेटा के साथ अतिरिक्त प्रशिक्षण दिया गया है। इसमें "Reasoning" सुविधा है, जो चरण-दर-चरण सोचकर जवाब देती है और तर्क-प्रक्रिया जापानी में दिखाती है, जिससे जवाब का आधार जाँचना आसान होता है।

GPU एक, उपयोग कई

मॉडल वेब सर्च, गणना और आंतरिक डेटाबेस के संदर्भ जैसे बाहरी टूल को भी कॉल कर सकता है। छोटा होने के कारण यह सिर्फ़ एक GPU से चलाया जा सकता है। PFN के अनुसार इसे पूछताछ के वर्गीकरण, आवेदन दस्तावेज़ों से जानकारी निकालने, बदलने और मिलान करने, धोखाधड़ी की पहचान और ऋण लेने वाली कंपनियों के कारोबार के विश्लेषण जैसे कामों में जोड़ने की योजना है।

वित्तीय संस्थानों में बड़ी मात्रा में प्रोसेसिंग होती है, और हर काम के लिए बड़ा भाषा मॉडल इस्तेमाल करने पर लागत बढ़ सकती है। साथ ही संवेदनशील जानकारी के कारण क्लोज़्ड एनवायरनमेंट में कुशलता से चलना भी ज़रूरी है। PLaMo 3.0 Fin इन्हीं ज़रूरतों के लिए बनाया गया है।

लाइसेंस और स्वदेशी तकनीक

मॉडल PLaMo कम्युनिटी लाइसेंस के तहत उपलब्ध है। लाइसेंस की सीमा के भीतर इसे आंतरिक कामकाज में इस्तेमाल किया जा सकता है या अपने उत्पादों और सेवाओं में शामिल किया जा सकता है। Reasoning और बाहरी टूल के उपयोग के लिए निर्देश-पालन प्रशिक्षण PFN की अपनी AI चिप "MN-Core 2" पर किया गया। इस तरह AI चिप से लेकर बेस मॉडल और फाइनेंस-विशिष्ट मॉडल तक सब कुछ जापानी तकनीक से विकसित हुआ है।

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