वैज्ञानिक मूल डीपसीक तकनीक को पुनः बनाने में सक्षम थे, इसके लिए केवल 30 डॉलर का खर्च आया था।

कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले के शोधकर्ताओं की एक टीम ने लोकप्रिय डीपसीक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के पीछे की प्रमुख तकनीक की प्रतिकृति बनाने का दावा किया है। उनके पास हर चीज़ के लिए केवल 30 डॉलर का बजट था। चीनी कंपनी डीपसीक, विशाल अमेरिकी एआई कंपनियों के शेयरों के मूल्य में अरबों डॉलर की गिरावट के लिए जिम्मेदार थी। डीपसीक ने दिखा दिया है कि यह कंपनी अपना काम काफी कम हार्डवेयर लागत, बिजली खपत और पानी की खपत पर कर सकती है। विशेष रूप से, इसका R1 मॉडल निम्नलिखित प्रणालियों के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकता है ChatGPT लागत के एक अंश के लिए।

बर्कले की टीम ने इससे भी कहीं अधिक क्रांतिकारी कदम उठाते हुए एक सस्ता एआई विकल्प बनाने का निर्णय लिया और डॉक्टरेट छात्रा जियाई पैन के नेतृत्व में उन्होंने डीपसीक मॉडल का एक छोटा संस्करण, टाइनीज़ीरो बनाया। विश्वविद्यालय ने टाइनीज़ीरो से संबंधित सभी सामग्री गिटहब पर प्रकाशित कर दी है , जहाँ यह इस विषय का अध्ययन करने में रुचि रखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए निःशुल्क उपलब्ध है। हालाँकि टाइनीज़ीरो मुख्य डीपसीक मॉडल के आकार तक नहीं पहुँचता, जिसमें चौंका देने वाले 671 अरब पैरामीटर हैं, पैन का दावा है कि यह डीपसीक मॉडल "आर1-ज़ीरो" के व्यवहार के सार को पकड़ लेता है। डीपसीक की एआई कैसे काम करती है, इसका सार ही वर्तमान में एआई जगत में चर्चा का मुख्य विषय है।

टाइनीज़ीरो कैसे काम करता है?

टाइनीज़ीरो तथाकथित सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करता है। एक विधि जिसमें AI लगभग यादृच्छिक उत्तरों से शुरू होता है और धीरे-धीरे सुधार करके और सही समाधान ढूंढकर अपने परिणामों को बेहतर बनाना सीखता है। इसकी तुलना काउंटडाउन खेल से की जा सकती है, जिसमें खिलाड़ी लक्ष्य मान तक पहुंचने के लिए संख्याओं को जोड़ते हैं। हालाँकि पहले तो AI ने निरर्थक उत्तर दिए, लेकिन यहoneसी स्वतंत्र रूप से नियमों को समझने और अपनी गलतियों को सुधारने में सक्षम थी। यह तथ्य चौंकाने वाला है कि प्रमुख एआई प्रौद्योगिकी को कुछ ही दिनों के प्रयास में और दसियों डॉलर की लागत से दोहराया जा सकता है। यह उस स्थापित धारणा के विपरीत है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास के लिए बड़े डेटा सेंटर, हजारों शक्तिशाली जीपीयू और अरबों डॉलर के निवेश की आवश्यकता होती है।

डीपसीक ने पहले दावा किया था कि उसके मुख्य मॉडल के प्रशिक्षण पर केवल कुछ मिलियन डॉलर का खर्च आया था, जो कि अधिकांश पश्चिमी एआई कंपनियों की तुलना में काफी कम है। अब बर्कले की एक टीम ने यह साबित कर दिया है कि यह काम और भी सस्ते में, मात्र 30 डॉलर में किया जा सकता है। बेशक, इस राशि में वैज्ञानिकों का वेतन शामिल नहीं है, बल्कि केवल हार्डवेयर और ऊर्जा की लागत शामिल है। जबकि टाइनीजीरो यह दर्शाता है कि उन्नत सुदृढीकरण सीखना सस्ते में किया जा सकता है, यह बड़ी डीपसीक प्रणाली की जटिलता और मापनीयता से कम है। फिलहाल, यह एक अवधारणा है जो यह दर्शाती है कि एआई कैसे काम कर सकता है, न कि स्थापित एआई मॉडलों का वास्तविक प्रतियोगी।

क्या डीपसीक या टाइनीजीरो के कारण कृत्रिम बुद्धिमत्ता का बाजार बदल जाएगा?

अभी तक तो यह एक प्रयोग मात्र है, लेकिन यह बहुत कुछ सुझाता है। यदि स्वतंत्र डेवलपर्स उन्नत AI मॉडल बना सकते हैं miniकम लागत पर, इन प्रौद्योगिकियों का उपयोग बड़ी कंपनियों द्वारा भी किया जा सकता है जैसे OpenAI, गूगल, Microsoft या कई अन्य. उन्होंने अब तक अपने एआई मॉडल, डेटा सेंटर और अन्य एआई-संबंधित प्रौद्योगिकियों में अरबों डॉलर का निवेश किया है। यह अचानक हो सकता है कि एआई क्षेत्र में कीमतें काफी अधिक हो गई हैं और आज ये कंपनियां जिस चीज के लिए अरबों डॉलर का भुगतान कर रही हैं, उसे केवल एक अलग पद्धति का उपयोग करके काफी सस्ता बनाया जा सकता है। इससे छोटे खिलाड़ियों का उदय हो सकता है जो एआई के लिए नई तकनीक लाएंगे और उन कंपनियों के साथ आसानी से प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं जो वर्तमान में मुख्य रूप से अपनी ताकत से लाभ उठा रहे हैं।oneबजट. केवल समय ही बताएगा, लेकिन एक बात अब निश्चित है: यह ध्यान में रखना आवश्यक है कि कुछ एआई मॉडल पहले से ही बाजार में स्थापित खिलाड़ियों द्वारा दिखाए गए संसाधनों की तुलना में काफी कम संसाधनों के साथ काम कर सकते हैं।