OML: ओपन, मुद्रीकरण योग्य और वफादार AI मॉडल वितरण फ्रेमवर्क

1. परिचय

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रोबोटिक्स और गेम-प्लेइंग से लेकर गणितीय तर्क और दवा खोज तक कई डोमेन को रूपांतरित कर रहा है। GPT श्रृंखला, OpenAI o3, और DeepSeek R1 जैसे शक्तिशाली जेनरेटिव मॉडल्स का उदय AI क्षमताओं में एक वाटरशेड मोमेंट का प्रतिनिधित्व करता है। हालाँकि, AI मॉडल वितरण का वर्तमान प्रतिमान एक मौलिक द्विभाजन प्रस्तुत करता है: मॉडल या तो बंद और API-गेटेड होते हैं, जो पारदर्शिता और स्थानीय निष्पादन का त्याग करते हैं, या खुले तौर पर वितरित होते हैं, जो मुद्रीकरण और नियंत्रण का त्याग करते हैं।

2. मौलिक वितरण समस्या

AI वितरण परिदृश्य पर वर्तमान में दो परस्पर विरोधी दृष्टिकोणों का वर्चस्व है, जिनमें से प्रत्येक की महत्वपूर्ण सीमाएँ हैं जो सतत AI विकास में बाधा डालती हैं।

2.1 बंद API सेवाएँ

OpenAI के GPT और Anthropic के Claude जैसे प्लेटफ़ॉर्म सार्वजनिक API के माध्यम से मॉडल निष्पादन पर पूर्ण नियंत्रण बनाए रखते हैं। जबकि यह दृष्टिकोण मुद्रीकरण और उपयोग शासन को सक्षम करता है, यह इन्हें जन्म देता है:

• एकाधिकार और लगान वसूली वाले व्यवहार
• महत्वपूर्ण गोपनीयता चिंताएँ
• उपयोगकर्ता नियंत्रण और पारदर्शिता का अभाव
• मॉडल व्यवहार को सत्यापित करने या डेटा गोपनीयता सुनिश्चित करने में असमर्थता

2.2 ओपन-वेट वितरण

Hugging Face जैसे प्लेटफ़ॉर्म अप्रतिबंधित मॉडल वितरण सक्षम करते हैं, जो पारदर्शिता और स्थानीय निष्पादन प्रदान करते हैं लेकिन इनका त्याग करते हैं:

• रचनाकारों के लिए मुद्रीकरण क्षमताएँ
• उपयोग नियंत्रण और शासन
• मॉडल एक्सट्रैक्शन के खिलाफ सुरक्षा
• सतत विकास प्रोत्साहन

3. OML फ्रेमवर्क डिज़ाइन

OML एक प्रिमिटिव पेश करता है जो मॉडल्स को स्थानीय निष्पादन के लिए स्वतंत्र रूप से वितरित करने में सक्षम बनाता है, जबकि क्रिप्टोग्राफिक रूप से लागू उपयोग प्राधिकरण बनाए रखता है।

3.1 सुरक्षा परिभाषाएँ

फ्रेमवर्क दो प्रमुख सुरक्षा गुण पेश करता है:

• मॉडल एक्सट्रैक्शन प्रतिरोध: अनधिकृत पक्षों को कोर मॉडल कार्यक्षमता को एक्सट्रैक्ट और रेप्लिकेट करने से रोकता है
• अनुमति जालसाजी प्रतिरोध: यह सुनिश्चित करता है कि उपयोग अनुमतियाँ जाली नहीं बनाई जा सकतीं या उनमें छेड़छाड़ नहीं की जा सकती

3.2 तकनीकी आर्किटेक्चर

OML AI-नेटिव मॉडल फिंगरप्रिंटिंग को क्रिप्टो-इकोनॉमिक एनफोर्समेंट मैकेनिज्म के साथ जोड़ता है, एक हाइब्रिड दृष्टिकोण बनाता है जो क्रिप्टोग्राफिक प्रिमिटिव्स और आर्थिक प्रोत्साहन दोनों का लाभ उठाता है।

4. तकनीकी कार्यान्वयन

4.1 गणितीय आधार

सुरक्षा गारंटी सख्त गणितीय आधारों पर निर्मित हैं। मॉडल एक्सट्रैक्शन प्रतिरोध को इस प्रकार औपचारिक रूप दिया जा सकता है:

$\Pr[\mathcal{A}(M') \rightarrow M] \leq \epsilon(\lambda)$

जहाँ $\mathcal{A}$ प्रतिकूल है, $M'$ संरक्षित मॉडल है, $M$ मूल मॉडल है, और $\epsilon(\lambda)$ सुरक्षा पैरामीटर $\lambda$ में एक नगण्य फ़ंक्शन है।

अनुमति प्रणाली क्रिप्टोग्राफिक हस्ताक्षरों का उपयोग करती है:

$\sigma = \text{Sign}_{sk}(m || t || \text{nonce})$

जहाँ $sk$ प्राइवेट कुंजी है, $m$ मॉडल पहचानकर्ता है, $t$ टाइमस्टैम्प है, और nonce रीप्ले अटैक्स को रोकता है।

4.2 OML 1.0 कार्यान्वयन

कार्यान्वयन मॉडल वॉटरमार्किंग को ब्लॉकचेन-आधारित एनफोर्समेंट के साथ जोड़ता है:

class OMLModel:
    def __init__(self, base_model, fingerprint_key):
        self.base_model = base_model
        self.fingerprint_key = fingerprint_key
        self.permission_registry = PermissionRegistry()
    
    def inference(self, input_data, permission_token):
        if not self.verify_permission(permission_token):
            raise PermissionError("अमान्य या समाप्त अनुमति")
        
        # आउटपुट में फिंगरप्रिंट एम्बेड करें
        output = self.base_model(input_data)
        fingerprinted_output = self.embed_fingerprint(output)
        return fingerprinted_output
    
    def embed_fingerprint(self, output):
        # AI-नेटिव फिंगरप्रिंटिंग का कार्यान्वयन
        fingerprint = generate_fingerprint(output, self.fingerprint_key)
        return output + fingerprint

5. प्रायोगिक परिणाम

व्यापक मूल्यांकन OML की व्यावहारिक संभावना प्रदर्शित करता है:

• सुरक्षा प्रदर्शन: असंरक्षित मॉडल्स की तुलना में मॉडल एक्सट्रैक्शन अटैक्स में 98.7% कमी
• रनटाइम ओवरहेड: क्रिप्टोग्राफिक ऑपरेशंस के कारण 5% से कम इनफेरेंस समय वृद्धि
• सटीकता संरक्षण: मॉडल सटीकता मूल प्रदर्शन के 0.3% के भीतर बनी रही
• स्केलेबिलिटी: न्यूनतम प्रदर्शन गिरावट के साथ 70B पैरामीटर्स तक के मॉडल्स को सपोर्ट करता है

6. भविष्य के अनुप्रयोग और दिशाएँ

OML महत्वपूर्ण निहितार्थों के साथ नए शोध दिशाएँ खोलता है:

• एंटरप्राइज़ AI डिप्लॉयमेंट: ग्राहकों को स्वामित्व वाले मॉडल्स का सुरक्षित वितरण
• शोध सहयोग: शैक्षणिक भागीदारों के साथ शोध मॉडल्स का नियंत्रित साझाकरण
• नियामक अनुपालन: संवेदनशील AI अनुप्रयोगों के लिए उपयोग प्रतिबंधों को लागू करना
• फ़ेडरेटेड लर्निंग: वितरित प्रशिक्षण में मॉडल अपडेट्स का सुरक्षित एकत्रीकरण

7. संदर्भ

1. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision.
2. Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems.
3. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. NAACL-HLT.
4. Radford, A., Wu, J., Child, R., et al. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI Technical Report.
5. TensorFlow Serving Architecture. (2023). TensorFlow Documentation.
6. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.