ಉಕ್ರೇನ್‌ನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕಾನೂನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೇಲೆ ಬೃಹತ್ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸುವುದು — ಏನಾಗಬಹುದು ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ

ಜುಲೈ 3, 2026 ರಂದು DEV Community ನಲ್ಲಿ ಬಂದ ಒಂದು ಆಲೋಚನಾ ಪ್ರಯೋಗ ಇಲ್ಲಿದೆ: ನೀವು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉಕ್ರೇನಿಯನ್ ನ್ಯಾಯಾಲಯದ ತೀರ್ಪು, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಾನೂನು, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಾನೂನು ರಿಜಿಸ್ಟ್ರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಅವುಗಳನ್ನೆಲ್ಲಾ Google Cloud ನಲ್ಲಿ ನಡೆಯುವ ದೈತ್ಯ AI ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗೆ ನೀಡಿದರೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ? ನೀವು ನಿಜವಾಗಿ ಏನನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ?

ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಲ್ಲ. ಒಂದು ಕಾನೂನು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ತಂಡವು ಈಗಾಗಲೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ—ಅವರ ಉತ್ಪಾದನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಇದೀಗ ಸರಿಸುಮಾರು 2 ಟೆರಾಬೈಟ್‌ಗಳಷ್ಟು ಉಕ್ರೇನಿಯನ್ ಕಾನೂನು ಇದೆ. ತರಬೇತಿಯು ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ, ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಬರುವ ಮಾದರಿಯು ಯಾವ ರೀತಿಯ ಕಾನೂನು ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ವಿವರವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಅವರು ಪ್ರಕಟಿಸಿದ್ದಾರೆ.

ಡೇಟಾಸೆಟ್: 2 ಟೆರಾಬೈಟ್ ನೈಜ ಕಾನೂನು ಪಠ್ಯ

ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವು ನಿಜವಾದದ್ದು. SecondLayer ಎಂಬ ಕಾನೂನು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ನಡೆಸುವ ತಂಡವು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದೆ:

• 96.2 ಮಿಲಿಯನ್ ಪೂರ್ಣ-ಪಠ್ಯ ಉಕ್ರೇನಿಯನ್ ನ್ಯಾಯಾಲಯದ ತೀರ್ಪುಗಳು. ಅವರು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನಾಗರಿಕ, ಕ್ರಿಮಿನಲ್, ವಾಣಿಜ್ಯ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ತೀರ್ಪು. ತೀರ್ಪುಗಳಿಗಾಗಿಯೇ ಅದು 1.5 ಟೆರಾಬೈಟ್‌ಗಳಷ್ಟಾಗುತ್ತದೆ.
• ಮತ್ತೊಂದು 550 ಗಿಗಾಬೈಟ್‌ಗಳಷ್ಟು ಕಾನೂನು ಉಲ್ಲೇಖ ಸಾಮಗ್ರಿ. ಸಾಂವಿಧಾನಿಕ ಕಾನೂನು, ನಾಗರಿಕ ಸಂಹಿತೆಗಳು, ಕ್ರಿಮಿನಲ್ ಸಂಹಿತೆಗಳು, ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಸಂಹಿತೆಗಳು, ತೆರಿಗೆ ಕಾನೂನು. ನ್ಯಾಯಾಲಯಗಳು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಎಲ್ಲಾ ಶಾಸನಗಳು.
• ಸಾರ್ವಜನಿಕ ರಿಜಿಸ್ಟ್ರಿಗಳು ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ. ವ್ಯಾಪಾರ ರಿಜಿಸ್ಟ್ರಿಗಳು, ಸಾಲಗಾರರ ಪಟ್ಟಿಗಳು, ಮಾಲೀಕತ್ವದ ದಾಖಲೆಗಳು. ಜೊತೆಗೆ ಬೋನಸ್: ಸ್ಪ್ಯಾನಿಷ್ ಕಾನೂನು ಡೇಟಾ (ನ್ಯಾಯಾಲಯದ ತೀರ್ಪುಗಳು, ತೆರಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ, ಸಾಂವಿಧಾನಿಕ ನ್ಯಾಯಾಲಯದ ತೀರ್ಪುಗಳು) ಆದ್ದರಿಂದ ಮಾದರಿಯು ಯುರೋಪಿಯನ್ ಕಾನೂನು ಚಿಂತನೆಯನ್ನು ಮತ್ತೊಂದು ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.

ಅದನ್ನು ಸೇರಿಸಿ: ಸುಮಾರು 2 ಟೆರಾಬೈಟ್‌ಗಳ ಕಚ್ಚಾ ಪಠ್ಯ. ಡಿಡ್ಯೂಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮತ್ತು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ನಂತರ, ಅದು ಸರಿಸುಮಾರು 800 ರಿಂದ 1,000 ಗಿಗಾಬೈಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಕುಗ್ಗುತ್ತದೆ. "ಟೋಕನ್‌ಗಳಾಗಿ" ಪರಿವರ್ತಿಸಿದಾಗ—AI ಮಾದರಿಯು ಕಲಿಯುವ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ತುಣುಕುಗಳು—ಇದು 280 ರಿಂದ 330 ಬಿಲಿಯನ್ ಟೋಕನ್‌ಗಳಾಗುತ್ತದೆ.

ಸಂದರ್ಭಕ್ಕಾಗಿ: ಮೂಲ DeepSeek V3 ಮಾದರಿ, ಇಂದಿನ ಅತ್ಯಂತ ಸಮರ್ಥ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ, ಇದು 14.8 ಟ್ರಿಲಿಯನ್ ಟೋಕನ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ, ಅದರಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಪಠ್ಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಉಕ್ರೇನಿಯನ್ ಕಾನೂನು ಕಾರ್ಪಸ್ 50 ಪಟ್ಟು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೇನೆಂದರೆ: ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪದವೂ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಯಾವುದೇ ಮೀಮ್‌ಗಳಿಲ್ಲ, ಯಾವುದೇ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬ್ಲಾಗ್ ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳಿಲ್ಲ, ಯಾವುದೇ ಶಬ್ದವಿಲ್ಲ—ಕೇವಲ ದಶಕಗಳ ನ್ಯಾಯಾಲಯದ ತೀರ್ಪುಗಳು ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಸಿದ್ಧಾಂತ.

ಈ ಮಾದರಿಯು ಇಂದಿನ AI ಗಿಂತ ಏಕೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತದೆ

ನೀವು ಇದೀಗ GPT-4o ಅಥವಾ Claude Opus 4.7 ಅನ್ನು ಉಕ್ರೇನಿಯನ್ ಕಾನೂನಿನ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳಿದರೆ, ಅವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಭ್ರಮೆಗೊಳಗಾಗುತ್ತವೆ. ಅವು ಕಾನೂನು ವಿಧಿಗಳನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ, 2022 ರ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಂತರದ ಕಾನೂನಿನ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಬೆರೆಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ನಾಗರಿಕ ನಡಾವಳಿಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೇಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

96 ಮಿಲಿಯನ್ ಉಕ್ರೇನಿಯನ್ ನ್ಯಾಯಾಲಯದ ತೀರ್ಪುಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಯು ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಕೇವಲ ಸತ್ಯಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ—ಇದು ಉಕ್ರೇನಿಯನ್ ನ್ಯಾಯಾಲಯಗಳು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ ಕಾನೂನು. ಸುಪ್ರೀಂ ಕೋರ್ಟ್ ತೀರ್ಪುಗಳು ಕೆಳ ನ್ಯಾಯಾಲಯಗಳು ತರ್ಕಿಸುವ ರೀತಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ವರ್ಷಗಳು ಮತ್ತು ದಶಕಗಳಲ್ಲಿ ಕಾನೂನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಹೇಗೆ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಇದು ನೋಡುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನ್ಯಾಯಾಲಯದ ತೀರ್ಪನ್ನು ಮೆಟಾಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲಾಗಿರುವುದರಿಂದ (ಯಾವ ನ್ಯಾಯಾಲಯ, ಯಾವ ನ್ಯಾಯಾಧೀಶರು, ಯಾವ ದಿನಾಂಕ, ಕಾನೂನಿನ ಯಾವ ವಿಧಿಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ), ಮಾದರಿಯು ರಚನೆಯನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಇದು ಕೇವಲ "ಎಲ್ಲೋ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ವಿಧಿ ಇದೆ" ಎಂದಲ್ಲ—ಇದು "ಸಿವಿಲ್ ಸಂಹಿತೆಯ 611 ನೇ ವಿಧಿ (ಜೂನ್ 17, 2020 ರ ಪರಿಷ್ಕರಣೆ) ಪ್ರಕಾರ, ದಂಡ ವಸೂಲಾತಿ ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ, ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ..."

ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್: DeepSeek V3 ಅನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗಿದೆ

ಆಲೋಚನಾ ಪ್ರಯೋಗವು DeepSeek V3 ಅನ್ನು ಬ್ಲೂಪ್ರಿಂಟ್ ಆಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯು ಮಿಕ್ಸ್ಚರ್ ಆಫ್ ಎಕ್ಸ್‌ಪರ್ಟ್ಸ್ (MoE) ಎಂಬ ವಸ್ತುವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ—ತಜ್ಞ ವಕೀಲರ ತಂಡವನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಸಿವಿಲ್ ಪ್ರಕರಣ ಬಂದಾಗ, ಸಿವಿಲ್ ಕಾನೂನು ತಜ್ಞರು ಮಾತ್ರ ಸಕ್ರಿಯರಾಗುತ್ತಾರೆ. ಅದು ತೆರಿಗೆ ಕಾನೂನು ಆಗಿರುವಾಗ, ಕೇವಲ ತೆರಿಗೆ ತಜ್ಞರು ಮಾತ್ರ ಮಾತನಾಡುತ್ತಾರೆ. ಇದು ಅಗಾಧವಾದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.

ನಿಜವಾದ DeepSeek V3 671 ಬಿಲಿಯನ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ (ಕಲಿತ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ತೂಕಗಳು). ಪ್ರತಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೇವಲ 37 ಬಿಲಿಯನ್ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ—ಕೇವಲ ಸಂಬಂಧಿತ ತಜ್ಞರು.

ಊಹಾತ್ಮಕ ಆವೃತ್ತಿಯು ಇದನ್ನು 860 ಬಿಲಿಯನ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಅಳೆಯುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಸುಮಾರು 47 ಬಿಲಿಯನ್ ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚು ವಿಶೇಷ ತಜ್ಞರೊಂದಿಗೆ ಸುಮಾರು 30% ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚು ತಜ್ಞರು ಏಕೆ? ಏಕೆಂದರೆ ಉಕ್ರೇನಿಯನ್ ಕಾನೂನು ಪಠ್ಯವು ವಿಪರೀತ ವಿಶೇಷತೆಯಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಒಬ್ಬ ತಜ್ಞನು ಕ್ಯಾಸೇಶನ್ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಣಿತನಾಗುತ್ತಾನೆ, ಇನ್ನೊಬ್ಬನು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ವಿವಾದಗಳಲ್ಲಿ, ಮತ್ತೊಬ್ಬನು ತೆರಿಗೆ ಕಾನೂನಿನಲ್ಲಿ. ಮಾದರಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳದೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.

ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್: Google ನ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ AI ಚಿಪ್‌ಗಳು

ನೀವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಇಷ್ಟು ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. Google Cloud Platform TPU v5p ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ—ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ AI ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ವಿಶೇಷ ಚಿಪ್‌ಗಳು. ಅವು ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ 95 ಗಿಗಾಬೈಟ್‌ಗಳಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿನ-ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಪ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅಸಾಧಾರಣ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತವೆ.

ಕನಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಸೆಟಪ್: 512 ಯಂತ್ರಗಳಾದ್ಯಂತ ಹರಡಿರುವ ಈ ಚಿಪ್‌ಗಳಲ್ಲಿ 2,048. ಎಲ್ಲಾ 280 ಬಿಲಿಯನ್ ಟೋಕನ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಒಮ್ಮೆ ಹಾಯ್ದುಹೋಗಲು 3 ರಿಂದ 4 ದಿನಗಳು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಾದರಿಗಾಗಿ, ಮಾದರಿಯು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಕಲಿಯಲು ನೀವು ಕನಿಷ್ಟ 3 ಪಾಸ್‌ಗಳನ್ನು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ. ಆದ್ದರಿಂದ 9 ಮತ್ತು 12 ದಿನಗಳ ನಿರಂತರ ತರಬೇತಿಯ ನಡುವೆ.

ವೆಚ್ಚ: $2.5 ರಿಂದ $4.2 ಮಿಲಿಯನ್

Google ಬೇಡಿಕೆಯ ಮೇರೆಗೆ ಪ್ರತಿ ಚಿಪ್‌ಗೆ ಗಂಟೆಗೆ ಸುಮಾರು $4.20 ವಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಅಥವಾ ನೀವು 3 ವರ್ಷಗಳ ಒಪ್ಪಂದಕ್ಕೆ ಬದ್ಧರಾಗಿದ್ದರೆ ಗಂಟೆಗೆ ಪ್ರತಿ ಚಿಪ್‌ಗೆ $2.50 ವಿಧಿಸುತ್ತದೆ. 2,048 ಚಿಪ್‌ಗಳಲ್ಲಿ 12 ದಿನಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು, ತರಬೇತಿಯ ಓಟಕ್ಕೆ ಮಾತ್ರ ವೆಚ್ಚವಾಗುತ್ತದೆ $2.5 ರಿಂದ $4.2 ಮಿಲಿಯನ್.

ಸಣ್ಣ ಪರೀಕ್ಷಾ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತೊಂದು $200,000 ದಿಂದ $500,000 ಸೇರಿಸಿ. ಜೊತೆಗೆ ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಇನ್ನೂ ಹಲವಾರು ನೂರು ಸಾವಿರಗಳು.

ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ವರ್ಷಕ್ಕೆ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ವಿಶೇಷ ಕಾನೂನು ಮಾದರಿಗೆ, ಇದು ಆರ್ಥಿಕವಾಗಿ ಸಮರ್ಥನೀಯವಾಗಿದೆ. ಇದು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಪಣವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಕಾನೂನು ವೇದಿಕೆಗೆ ಅಸಂಬದ್ಧವಲ್ಲ.

ಈಗ ಏಕೆ? 2026 ರಲ್ಲಿ ಇದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ

AI ಅನೇಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇಂಗ್ಲಿಷ್-ಅಲ್ಲದ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾದ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯು ಅಂತರವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ. ಉಕ್ರೇನಿಯನ್ ವ್ಯವಹಾರಗಳು, ನ್ಯಾಯಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು ವಕೀಲರು ಇನ್ನೂ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾನವ ಕಾನೂನು ಪರಿಣತಿಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತರಾಗಿದ್ದಾರೆ. ಉಕ್ರೇನಿಯನ್ ಕಾನೂನಿನ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಯು ಅದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು—ವೇಗವಾದ ಕಾನೂನು ಸಂಶೋಧನೆ, ಉತ್ತಮ ಪ್ರಕರಣದ ಮುನ್ಸೂಚನೆ, ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ.

ಲೇಖಕರು ಇದನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಿಲ್ಲ. ಅವರು ಕೇಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ: ನಾವು ಮಾಡಬಹುದೇ? ಅದಕ್ಕೆ ಎಷ್ಟು ವೆಚ್ಚವಾಗುತ್ತದೆ? ನಾವು ಏನನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ? ಡೇಟಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ. ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ. ವಿಧಾನಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ. ಇದು ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದ ಪ್ರಶ್ನೆ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಈ ರೀತಿಯ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದು.

ತೀರ್ಮಾನ

ಆಲೋಚನಾ ಪ್ರಯೋಗವು ಬಲವಾದದ್ದು ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ನೈಜ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ತಂಡವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. Google ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ. ಕೇವಲ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳೆಂದರೆ ವೆಚ್ಚ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮರಣದಂಡನೆ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷವಾದ ಕಾನೂನು AI ಹೂಡಿಕೆಗೆ ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದು. ಪ್ರಸ್ತುತ ಗಡಿ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಣಗಾಡುತ್ತಿರುವ ಇಂಗ್ಲಿಷ್-ಅಲ್ಲದ ಕಾನೂನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ, ಉತ್ತರ ಹೌದು ಎಂದಿರಬಹುದು.

ಅರ್ಹತೆಗಳು

• ಇಂದು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಯಾವುದೇ ಸಾಮಾನ್ಯ-ಉದ್ದೇಶದ AI ಗಿಂತ ಉಕ್ರೇನಿಯನ್ ಕಾನೂನನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ
• ಮಿಕ್ಸ್‌ಚರ್-ಆಫ್-ಎಕ್ಸ್‌ಪರ್ಟ್ಸ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಗ್ಗವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ—ಕೇವಲ ಸಂಬಂಧಿತ ತಜ್ಞರು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಅನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ
• ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ತಿಂಗಳಿಗೆ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಕಾನೂನು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಆರ್ಥಿಕವಾಗಿ ಪೂರೈಸಬಹುದು
• ಕಾನೂನು ಏನು ಹೇಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ನ್ಯಾಯಾಲಯಗಳು ಅದನ್ನು ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ
• ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿನ ಮೆಟಾಡೇಟಾ (ನ್ಯಾಯಾಲಯದ ಪ್ರಕಾರ, ನ್ಯಾಯಾಧೀಶರು, ದಿನಾಂಕ) ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ
• ವಿಶೇಷವಾದ AI ವಿರಳವಾಗಿರುವ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಕಾನೂನು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸುತ್ತದೆ

ಅವಗುಣಗಳು

• ಅತ್ಯಂತ ದುಬಾರಿ ಮುಂಗಡ ವೆಚ್ಚ (ತರಬೇತಿಗೆ ಮಾತ್ರ $2.5 ರಿಂದ $4.2 ಮಿಲಿಯನ್)
• ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಬಾಡಿಗೆಗೆ ಪಡೆಯಲಾಗದ ಅಪರೂಪದ, ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ (TPU v5p ಪಾಡ್‌ಗಳು) ಅಗತ್ಯವಿದೆ
• ಡೇಟಾಸೆಟ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿದೆ—ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು 2 ಟೆರಾಬೈಟ್‌ಗಳ ಕಾನೂನು ಕಾರ್ಪಸ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ
• ಮಾದರಿಯು ಉಕ್ರೇನಿಯನ್ ಕಾನೂನಿನಲ್ಲಿ ಆಳವಾಗಿ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ; ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ
• ಶೇಖರಣೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ವೆಚ್ಚಗಳು
• ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶೇಷತೆ ಎಂದರೆ ಇತರ ನ್ಯಾಯವ್ಯಾಪ್ತಿಗಳು ಅಥವಾ ಕಾನೂನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಕಳಪೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ
• ಒಂದು ದೇಶದ ಕಾನೂನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಓವರ್‌ಫಿಟ್ ಆಗುವ ಅಪಾಯ

ಎಚ್ಚರಿಕೆ

ಈ ಲೇಖನವು ಶೈಕ್ಷಣಿಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ತಾಂತ್ರಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು—ವೆಚ್ಚಗಳು, ತರಬೇತಿ ಟೈಮ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು, ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರಗಳು, ಪ್ರತಿ ಚಿಪ್-ಗಂಟೆಗೆ ಬೆಲೆ—ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆಗಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವ ಮೊದಲು ಪ್ರಸ್ತುತ GCP ಬೆಲೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಮೂಲದ ವಿರುದ್ಧ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು. ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ಲೇಸ್‌ಹೋಲ್ಡರ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣ ಮತ್ತು ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ನೈಜ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಬೇಕು. ಓದುಗರು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಮೊದಲು ಮೂಲ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರಕಟಣೆ, ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು Google Cloud ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಬೇಕು.

ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

• ಮಿಕ್ಸ್‌ಚರ್ ಆಫ್ ಎಕ್ಸ್‌ಪರ್ಟ್ಸ್ (MoE) ಮಾದರಿ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅದು ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಉಳಿಸುತ್ತದೆ?
• Google Cloud Platform ನಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಎಷ್ಟು ವೆಚ್ಚವಾಗುತ್ತದೆ?
• ಉಕ್ರೇನಿಯನ್ ಕಾನೂನಿಗೆ ವಿಶೇಷವಾದ AI ಮಾದರಿಯ ಅಗತ್ಯವೇಕೆ?
• ಕಾನೂನಿನಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೊಮೇನ್‌ನಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಲು ನೀವು AI ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದೇ?
• MoE ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟು ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಕ್ರಿಯ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?
• ನೂರಾರು ಶತಕೋಟಿ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಎಷ್ಟು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ?
• ವಿಶೇಷ ಕಾನೂನು AI ಮಾದರಿಯು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ವಕೀಲರನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ?
• ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ AI ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಯಾವ ಇತರ ದೇಶಗಳು ಅಥವಾ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಬಹುದು?

ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳು

#deepseek #ai-training #llm #ukraine #legal-ai #gcp #machine-learning #moe #domain-specific-ai #ai-infrastructure