पब्लिश होने की तारीख: 10 नवंबर, 2025
ज़रूरत के हिसाब से एआई मॉडल के बारे में पढ़ने के बाद, आपको पता चल जाएगा कि छोटे मॉडल, फ़ाउंडेशन मॉडल की तुलना में ज़्यादा टिकाऊ होते हैं. ये कम ऊर्जा की खपत करते हैं. साथ ही, इन्हें उपयोगकर्ता के डिवाइस पर भी चलाया जा सकता है. इससे लेटेन्सी कम होती है और बेहतर परफ़ॉर्मेंस मिलती है.
आपको सोच-समझकर, इस्तेमाल के हिसाब से सही मॉडल चुनना होगा.
हालांकि, यह कैसे तय किया जाता है कि आपको किस मॉडल की ज़रूरत है? एक तरीका यह है कि अपने ऐप्लिकेशन के लिए सफलता मेट्रिक तय करें. इसके बाद, फ़ाउंडेशन मॉडल के साथ प्रोटोटाइप बनाएं. हाल ही में, खबरों में कई फ़ाउंडेशन मॉडल के बारे में बताया गया है. इनमें से ज़्यादातर लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) हैं. हालांकि, फ़ाउंडेशन मॉडल में अनुमान लगाने वाले एआई भी शामिल होते हैं. ये एआई, खास कामों के लिए बनाए जाते हैं और आपके इस्तेमाल के उदाहरण के लिए बेहतर हो सकते हैं.
सफलता दिलाने वाली मेट्रिक की पुष्टि करने के बाद, छोटे मॉडल डिप्लॉय करें और तब तक जांच करें, जब तक आपको सबसे छोटा ऐसा मॉडल न मिल जाए जो सफलता से जुड़े आपके लक्ष्यों को पूरा करता हो.
प्रोटोटाइप बड़ा बनाएं, डिप्लॉयमेंट छोटा करें
अपने कारोबार के हिसाब से सही मॉडल चुनने के लिए, यह तरीका अपनाएं:
- यह साबित करें कि टास्क को पूरा किया जा सकता है. सबसे बड़े मॉडल का इस्तेमाल करके यह जांच करें कि आपको जो काम करना है वह किया जा सकता है या नहीं. यह Gemini 2.5 Pro जैसे लार्ज लैंग्वेज मॉडल या कोई अन्य फ़ाउंडेशन मॉडल हो सकता है.
- सक्सेस क्राइटेरिया सेट करना. इनपुट और सही आउटपुट का सेट इकट्ठा करें. उदाहरण के लिए, किसी अनुवाद ऐप्लिकेशन में अंग्रेज़ी के वाक्यांशों को इनपुट के तौर पर इस्तेमाल किया जा सकता है. साथ ही, उन वाक्यांशों को स्पैनिश में सही तरीके से अनुवाद करके आउटपुट के तौर पर इस्तेमाल किया जा सकता है.
- छोटे से लेकर बड़े तक के बदलावों को आज़माएं. छोटे मॉडल के आउटपुट की तुलना, टेस्ट के लिए तय की गई शर्तों से करें. सबसे छोटे मॉडल से शुरुआत करें. प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग से, आपको बेहतर नतीजे मिल सकते हैं. आपके पास आउटपुट की तुलना करने के लिए, बड़े मॉडल को शामिल करने का विकल्प भी होता है. इससे आपको छोटे मॉडल से बेहतर नतीजे पाने में मदद मिलती है.
- सबसे छोटा मॉडल चुनें, जो आपके इस्तेमाल के उदाहरण के लिए सही जवाब दे सके. उदाहरण के लिए, सबसे छोटा मॉडल जो अनुवाद को सही तरीके से आउटपुट करता है.
मॉडल को कहीं भी होस्ट किया जा सकता है. अगर मॉडल का साइज़ इतना छोटा है कि उसे डिवाइस पर इस्तेमाल किया जा सकता है या उसे अब भी सर्वर पर होस्ट करना है, तो बड़े मॉडल के बजाय छोटे मॉडल का इस्तेमाल करना ज़्यादा बेहतर होता है.
मॉडल टाइप
मैंने मॉडल को, उनके प्रोसेस किए गए डेटा के हिसाब से कैटगरी में बांटा है: विज़ुअल, ऑडियो, और टेक्स्ट. हम आपको इस्तेमाल के उदाहरणों और उपलब्ध कुछ मॉडल के बारे में बताएंगे.
विज़ुअल प्रोसेसिंग
विज़ुअल प्रोसेसिंग में, इमेज या वीडियो का आकलन किया जा सकता है.
इमेज का क्लासिफ़िकेशन: इसका इस्तेमाल कई कामों के लिए किया जा सकता है. जैसे, सुलभता से जुड़े दिशा-निर्देशों का पालन करने के लिए वैकल्पिक टेक्स्ट जनरेट करना, कॉन्टेंट की जांच करना, और उपयोगकर्ताओं तक पहुंचने से पहले आपत्तिजनक इमेज को फ़िल्टर करना. अगर आपको मैन्युअल तरीके से समीक्षा किए बिना, यह जानना है कि किसी इमेज में क्या है, तो इमेज क्लासिफ़िकेशन का यह विकल्प चुनें.
मॉडल MobileNet, ResNeXt, और ConvNeXt
ऑब्जेक्ट का पता लगाना: इमेज या वीडियो स्ट्रीम में मौजूद खास ऑब्जेक्ट को टैग करें. ऐसे इंटरैक्टिव एआर अनुभव बनाएं जो असल दुनिया के ऑब्जेक्ट के हिसाब से काम करें या इन्वेंट्री मैनेजमेंट सिस्टम बनाएं जो आइटम की पहचान कर सकें और उन्हें गिन सकें. अगर आपके पास किसी निर्जीव चीज़ की फ़ोटो या वीडियो है, तो ऑब्जेक्ट का पता लगाने की सुविधा चुनें.
मॉडल ऑब्जेक्ट का पता लगाने वाले मॉडल, जैसे कि YOLOv8 और DETR
शरीर के पोस्चर का पता लगाना: इसका इस्तेमाल, जेस्चर या शरीर की गतिविधियों से इंटरफ़ेस को कंट्रोल करने, कपड़ों को वर्चुअल तौर पर आज़माने, और टेलीहेल्थ प्लैटफ़ॉर्म पर मरीज़ की गतिविधियों और ठीक होने की प्रोसेस को मॉनिटर करने के लिए किया जाता है. किसी व्यक्ति के शरीर की इमेज या वीडियो का आकलन करते समय, शरीर की मुद्रा का पता लगाने की सुविधा चुनें.
मॉडल पोज़ का अनुमान लगाने वाले मॉडल, जैसे कि MoveNet और BlazePose
चेहरे के मुख्य बिंदुओं का पता लगाना: इसका इस्तेमाल, चेहरे की पहचान करने वाले सुरक्षित सिस्टम, उपयोगकर्ता के अनुभव को बेहतर बनाने के लिए भावनाओं का पता लगाने, ऐक्सेसिबिलिटी कंट्रोल के लिए आंखों की गतिविधियों को ट्रैक करने, और रीयल-टाइम फ़ोटो फ़िल्टर या ब्यूटी ऐप्लिकेशन के लिए किया जाता है. किसी व्यक्ति के चेहरे की इमेज या वीडियो का आकलन करते समय, इस मॉडल को चुनें.
मॉडल MediaPipe FaceMesh और OpenPose
हाथ के पोज़ का पता लगाने वाले मॉडल: इन मॉडल का इस्तेमाल, बिना छुए इंटरफ़ेस को कंट्रोल करने के लिए किया जाता है. इससे उपयोगकर्ता, हाथ के जेस्चर से नेविगेट कर सकते हैं. साथ ही, सुलभता के लिए साइन लैंग्वेज ट्रांसलेशन ऐप्लिकेशन और क्रिएटिव टूल का इस्तेमाल किया जा सकता है. ये टूल, हाथ के मूवमेंट के हिसाब से ड्राइंग या डिज़ाइन बनाते हैं. इन सुविधाओं का इस्तेमाल उन जगहों पर भी किया जा सकता है जहां स्क्रीन को छूना मुश्किल होता है. जैसे, चिकित्सा, खाद्य सेवा या जब उपयोगकर्ता कंट्रोल से दूर हों. जैसे, प्रज़ेंटेशन के दौरान स्पीकर, जेस्चर से स्लाइड कंट्रोल करते हैं.
मॉडल हाथ की पोज़ का अनुमान लगाने वाले मॉडल, जैसे कि MediaPipe Hands.
हैंडराइटिंग की पहचान करना: इसका इस्तेमाल, हाथ से लिखे गए नोट को खोजे जा सकने वाले डिजिटल टेक्स्ट में बदलने के लिए किया जाता है. साथ ही, नोट लेने वाले ऐप्लिकेशन के लिए स्टाइलस के इनपुट को प्रोसेस करने और उपयोगकर्ताओं के अपलोड किए गए फ़ॉर्म या दस्तावेज़ों को डिजिटल बनाने के लिए भी इसका इस्तेमाल किया जाता है.
मॉडल ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (ओसीआर) मॉडल, जैसे कि MiniCPM-o, H2OVL-Mississippi, और Surya.
इमेज सेगमेंटेशन मॉडल: इनका इस्तेमाल तब करें, जब इमेज के बैकग्राउंड एक जैसे होने ज़रूरी हों या इमेज में बदलाव करना हो. उदाहरण के लिए, इनका इस्तेमाल इन कामों के लिए किया जा सकता है: बैकग्राउंड को सटीक तरीके से हटाने के लिए, इमेज में मौजूद खास हिस्सों की पहचान करने के लिए कॉन्टेंट की बेहतर जांच करने के लिए, और फ़ोटो में बदलाव करने वाले बेहतर टूल का इस्तेमाल करके खास एलिमेंट को अलग करने के लिए. जैसे, प्रोफ़ाइल और प्रॉडक्ट की फ़ोटो.
मॉडल Segment Anything (SAM), Mask R-CNN
इमेज जनरेट करना: इसका इस्तेमाल, लाइसेंस के बिना मांग पर नई इमेज बनाने के लिए किया जाता है. इन मॉडल का इस्तेमाल, उपयोगकर्ता की प्रोफ़ाइलों के लिए अवतार बनाने, ई-कॉमर्स कैटलॉग के लिए प्रॉडक्ट इमेज के अलग-अलग वर्शन बनाने, और मार्केटिंग या कॉन्टेंट बनाने के वर्कफ़्लो के लिए कस्टम विज़ुअल बनाने के लिए किया जा सकता है.
मॉडल Nano Banana, Flux, और Qwen Image जैसे डिफ़्यूज़न मॉडल
ऑडियो प्रोसेसिंग
ऑडियो फ़ाइलों के लिए, ऑडियो प्रोसेसिंग मॉडल चुनें.
ऑडियो क्लासिफ़िकेशन: इसका इस्तेमाल तब करें, जब ऑडियो की पहचान करनी हो और उसके बारे में जानकारी देनी हो. हालांकि, इसमें मैन्युअल तरीके से समीक्षा नहीं की जाती है. उदाहरण के लिए, मीडिया अपलोड में बैकग्राउंड संगीत, आस-पास की आवाज़ों या बोले गए कॉन्टेंट की पहचान रीयल-टाइम में करना, ऑडियो लाइब्रेरी के लिए कॉन्टेंट को अपने-आप टैग करना, और आवाज़ पर आधारित यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) कंट्रोल.
मॉडल Wav2Vec2 और AudioMAE
ऑडियो जनरेट करने की सुविधा: लाइसेंस लिए बिना, अपनी ज़रूरत के हिसाब से ऑडियो कॉन्टेंट बनाएं. उदाहरण के लिए, इसका इस्तेमाल इंटरैक्टिव वेब अनुभवों के लिए कस्टम साउंड इफ़ेक्ट बनाने, उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं या कॉन्टेंट से बैकग्राउंड संगीत जनरेट करने, और ऑडियो ब्रैंडिंग एलिमेंट बनाने के लिए किया जा सकता है. जैसे, सूचना की आवाज़ें या इंटरफ़ेस फ़ीडबैक.
मॉडल ऑडियो जनरेट करने के लिए, कई तरह के खास मॉडल उपलब्ध हैं. ये बहुत ज़्यादा खास होते हैं. इसलिए, मैं मॉडल की सूची नहीं बनाऊंगा.
लिखे गए शब्दों को सुनने की सुविधा (टीटीएस): इस सुविधा का इस्तेमाल, लिखे गए कॉन्टेंट को सुलभता से सुनने के लिए किया जा सकता है. इससे, शिक्षा से जुड़े कॉन्टेंट या ट्यूटोरियल के लिए वॉइस-ओवर तैयार किया जा सकता है. साथ ही, कई भाषाओं में इंटरफ़ेस बनाए जा सकते हैं, जो उपयोगकर्ताओं की पसंद की भाषाओं में टेक्स्ट को बोलकर सुनाते हैं.
मॉडल Orpheus और Sesame CSM
बोली को लिखाई में बदलना (एसटीटी): इससे किसी व्यक्ति की बोली को टेक्स्ट में बदला जा सकता है. जैसे, लाइव इवेंट या मीटिंग के लिए रीयल-टाइम में ट्रांसक्रिप्शन, आवाज़ से कंट्रोल होने वाली नेविगेशन और खोज की सुविधा, और वीडियो कॉन्टेंट को ऐक्सेस करने के लिए अपने-आप कैप्शन जनरेट होने की सुविधा.
मॉडल Whisper Web Turbo, NVIDIA Canary, और Kyutai
टेक्स्ट प्रोसेसिंग
नैचुरल लैंग्वेज क्लासिफ़िकेशन (एनएलपी): इसका इस्तेमाल, बड़ी मात्रा में मौजूद टेक्स्ट, टैगिंग सिस्टम, और मॉडरेशन सिस्टम को अपने-आप क्रम से लगाने और रूट करने के लिए किया जाता है. यह टेक्स्ट, उपयोगकर्ताओं के मैसेज या सहायता टिकट हो सकते हैं. इससे ग्राहक की प्रतिक्रिया या सोशल मीडिया पर किए गए ज़िक्र में भावनाओं का पता लगाया जा सकता है. साथ ही, स्पैम या आपत्तिजनक कॉन्टेंट को अन्य उपयोगकर्ताओं तक पहुंचने से पहले फ़िल्टर किया जा सकता है.
मॉडल BERT, DistilBERT, और RoBERTa
बातचीत करने वाला एआई: चैट इंटरफ़ेस और बातचीत वाले सिस्टम बनाएं. एलएलएम के कुछ बेहतरीन इस्तेमाल के उदाहरणों में, ग्राहक सहायता के लिए चैटबॉट, निजी एआई असिस्टेंट, और बातचीत वाले इंटरैक्शन शामिल हैं. अच्छी बात यह है कि ऐसे छोटे भाषा मॉडल उपलब्ध हैं जिन्हें आपके डिवाइस पर इस्तेमाल किया जा सकता है. इन्हें ट्रेन करने और प्रॉम्प्ट देने के लिए, बहुत कम ऊर्जा की ज़रूरत होती है.
मॉडल Gemma 2 27B, Llama 3.1, और Qwen2.5
अनुवाद करने वाले मॉडल इनका इस्तेमाल, अपने ऐप्लिकेशन में कई भाषाओं को सपोर्ट करने के लिए किया जाता है. स्थानीय भाषा के मॉडल, रीयल-टाइम में भाषा का अनुवाद कर सकते हैं. साथ ही, ये दुनिया भर के प्लैटफ़ॉर्म के लिए, उपयोगकर्ता के जनरेट किए गए कॉन्टेंट को कई भाषाओं में बदल सकते हैं. इसके अलावा, ये निजी दस्तावेज़ों का अनुवाद करने की सुविधा भी देते हैं. इससे संवेदनशील कॉन्टेंट, उपयोगकर्ता के डिवाइस पर ही रहता है.
मॉडल Gemma Nano, Granite 1.5B, GSmolLM3, और Qwen 3.4B जैसे एसएलएम
पोषण की जानकारी देने वाला लेबल पढ़ना
अलग-अलग मॉडल, अलग-अलग जगहों पर अलग-अलग हार्डवेयर पर चलने के दौरान, इन संसाधनों की अलग-अलग मात्रा का इस्तेमाल करते हैं. फ़िलहाल, एआई के परफ़ॉर्मेंस को मापने का कोई स्टैंडर्ड नहीं है. हालांकि, इस जानकारी को एआई के "न्यूट्रिशन लेबल" पर लाने के लिए काम किया जा रहा है.
मॉडल कार्ड को साल 2018 में, Google में काम करने वाली मार्गरेट मिशेल और उनके साथियों ने पेश किया था. ये मॉडल के इस्तेमाल, सीमाओं, नैतिक पहलुओं, और परफ़ॉर्मेंस की जानकारी देने का एक स्टैंडर्ड तरीका है. आजकल, कई कंपनियां मॉडल कार्ड का इस्तेमाल कर रही हैं. इनमें Hugging Face, Meta, और Microsoft शामिल हैं.
IBM की एआई फ़ैक्टशीट, एंटरप्राइज़ एनवायरमेंट में ज़्यादा लोकप्रिय हैं. इनमें लाइफ़साइकल, जवाबदेही, गवर्नेंस, और अनुपालन शामिल हैं. ईयू एआई ऐक्ट, NIST एआई रिस्क मैनेजमेंट फ़्रेमवर्क, और आईएसओ 42001 जैसे कानूनी फ़्रेमवर्क के तहत, इस दस्तावेज़ की ज़रूरत होती है.
Google ने पूरे उद्योग में अनुमान लगाने की लागत के बारे में पारदर्शिता लाने का अनुरोध किया है. इन आंकड़ों को मॉडल कार्ड और फ़ैक्टशीट में जोड़ा जा सकता है. Hugging Face ने अपने मॉडल कार्ड में कार्बन उत्सर्जन की लागत जोड़ी है. साथ ही, उन्होंने AI Energy Score पहल के ज़रिए, ऊर्जा की खपत को मेज़र करने के तरीके को स्टैंडर्ड बनाने की कोशिश की है.
सही साइज़ वाले एआई का इस्तेमाल करने की सलाह देना
सही साइज़ वाला एआई, आपके ग्राहकों और आपके कारोबार के लिए एक टिकाऊ, बेहतर परफ़ॉर्म करने वाला, और व्यावहारिक विकल्प है.
आपकी कंपनी जिन होस्ट किए गए मॉडल को अपनाती है उनके लिए, ट्रेनिंग और अनुमान लगाने के लिए ज़रूरी संसाधनों के बारे में जानकारी देना ज़रूरी है. इससे इंडस्ट्री को आगे बढ़ने में मदद मिल सकती है. अगर ज़्यादातर ग्राहक पारदर्शिता की मांग करते हैं, तो सेवा देने वाली कंपनियां उन जानकारी को ज़ाहिर कर सकती हैं.