DeepSeek: AI रीजनिंग मॉडल क्रांति

DeepSeek चीन में स्थित एक स्टार्टअप है, जिसने एक ओपन-सोर्स मॉडल जारी करके सभी का ध्यान आकर्षित किया है, जो लागत के एक अंश पर अन्य उद्योग-अग्रणी मॉडलों के प्रदर्शन से मेल खा सकता है या उससे आगे निकल सकता है। इस आर्टिकल में, हम DeepSeek मॉडलों के विकास का पता लगाएंगे, DeepSeek-R1 पर ध्यान केंद्रित करेंगे, और यह शीर्ष स्तर के प्रदर्शन को कुशलतापूर्वक प्राप्त करने के लिए चेन ऑफ़ थॉट रीजनिंग, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग और एक्सपर्ट आर्किटेक्चर का उपयोग कैसे करता है।

DeepSeek का परिचय

DeepSeek का परिचय, एक स्टार्टअप जिसने AI दुनिया में तूफान ला दिया है DeepSeek की प्रसिद्धि तब शुरू हुई जब इसके ओपन-सोर्स मॉडल ने Apple के App Store पर अमेरिका में सबसे अधिक डाउनलोड किए जाने वाले मुफ्त ऐप के लिए OpenAI के प्रतिष्ठित स्थान को छीन लिया। लेकिन इसने यह उपलब्धि कैसे हासिल की? इसका उत्तर इसके नवीन AI रीजनिंग मॉडल, DeepSeek R1 में निहित है।

DeepSeek मॉडलों का विकास

DeepSeek R1 कंपनी द्वारा विकसित पहला मॉडल नहीं है। वास्तव में, ऐसे कई DeepSeek मॉडल हैं जो हमें इस बिंदु पर लाए हैं। इन मॉडलों का विकास एक दिलचस्प कहानी है। DeepSeek वर्जन वन, एक ट्रेडीशनल ट्रांसफॉर्मर, जो फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क पर केंद्रित है, जनवरी 2024 में जारी किया गया था। इसके बाद DeepSeek वर्जन टू आया, जो 236 बिलियन पैरामीटर वाला एक बहुत बड़ा मॉडल था, जिसे जून 2024 में जारी किया गया था। DeepSeek वर्जन टू ने दो उपन्यास पहलुओं की शुरुआत की: मल्टी-हेडेड लादेन अटेंशन और DeepSeek मिक्सचर ऑफ़ एक्सपर्ट्स। इन नवाचारों ने मॉडल को तेज और प्रदर्शनकारी बना दिया।

DeepSeek R1: रीजनिंग मॉडल

DeepSeek R1 एक रीजनिंग मॉडल है जो कुछ अन्य मॉडलों के साथ-साथ प्रदर्शन करता है, जिसमें OpenAI का अपना रीजनिंग मॉडल भी शामिल है, जिसे o1 कहा जाता है। यह गणित और कोडिंग कार्यों के लिए कई AI बेंचमार्क में o1 से मेल खा सकता है या उससे भी बेहतर प्रदर्शन कर सकता है। इससे भी ज्यादा उल्लेखनीय बात यह है कि DeepSeek R1 को बहुत कम चिप्स के साथ प्रशिक्षित किया जाता है और यह o1 की तुलना में चलाने में लगभग 96% सस्ता है। पिछले AI मॉडलों के विपरीत जो क्यों बताए बिना एक उत्तर उत्पन्न करते हैं, DeepSeek R1 जैसा एक रीजनिंग मॉडल जटिल समस्याओं को चरणों में तोड़कर हल करता है।

चेन ऑफ़ थॉट रीजनिंग

DeepSeek R1 में चेन ऑफ़ थॉट रीजनिंग उपयोगकर्ता के प्रश्न का उत्तर देने से पहले, DeepSeek R1 चेन ऑफ़ थॉट नामक प्रक्रिया के माध्यम से कदम-दर-कदम विश्लेषण करके "सोच" में समय बिताता है। इस प्रक्रिया में समस्या को तोड़ना, अंतर्दृष्टि उत्पन्न करना, आवश्यकतानुसार पीछे हटना और अंततः एक उत्तर पर पहुँचना शामिल है।

रीइन्फोर्समेंट लर्निंग

DeepSeek R1 चेन ऑफ़ थॉट रीजनिंग को रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के साथ जोड़ता है, एक क्षमता जो DeepSeek के V3 मॉडल पर आई थी। रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एक ऐसी प्रक्रिया है जहाँ एक स्वायत्त एजेंट किसी मानव उपयोगकर्ता के किसी भी निर्देश के बिना, परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से किसी कार्य को करना सीखता है। यहाँ मुख्य परिकल्पना यह है कि मॉडल को शुद्धता के लिए पुरस्कृत किया जाए, चाहे वह सही उत्तर पर कैसे भी पहुँचे, और मॉडल को अपने आप सोचने का सबसे अच्छा तरीका खोजने दिया जाए।

मिक्सचर ऑफ़ एक्सपर्ट्स आर्किटेक्चर

DeepSeek R1 मिक्सचर ऑफ़ एक्सपर्ट्स (MoE) आर्किटेक्चर का भी उपयोग करता है, जो प्रशिक्षित करने के लिए काफी कम संसाधन-गहन है। MoE आर्किटेक्चर एक AI मॉडल को अलग-अलग संस्थाओं या सब-नेटवर्क में विभाजित करता है, जिन्हें व्यक्तिगत विशेषज्ञ माना जा सकता है। प्रत्येक विशेषज्ञ इनपुट डेटा के एक सबसेट में विशिष्ट है, और मॉडल केवल किसी दिए गए कार्य के लिए आवश्यक विशिष्ट विशेषज्ञों को सक्रिय करता है।

DeepSeek R1 की दक्षता

अन्य मॉडलों की तुलना में DeepSeek R1 की दक्षता तो, DeepSeek R1 अपेक्षाकृत कम लागत पर कैसे काम करता है? इसका उत्तर उनके सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए अमेरिकी प्रतिस्पर्धियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले अत्यधिक विशिष्ट Invidia चिप्स के एक अंश का उपयोग करने में निहित है। उदाहरण के लिए, DeepSeek इंजीनियरों ने कहा कि उन्हें DeepSeek V3 मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए केवल 2000 GPUs की आवश्यकता है, जबकि Meta द्वारा अपने नवीनतम ओपन-सोर्स मॉडल, Llama 4 को प्रशिक्षित करने के लिए 100,000 Nvidia GPUs का उपयोग किया जाता है।

निष्कर्ष

DeepSeek R1 एक AI रीजनिंग मॉडल है जो प्रशिक्षण और अनुमान दोनों में लागत के एक अंश पर वितरित किए जाने के साथ-साथ रीजनिंग बेंचमार्क पर अन्य उद्योग-अग्रणी मॉडलों से मेल खा रहा है। चेन ऑफ़ थॉट रीजनिंग, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग और एक्सपर्ट आर्किटेक्चर का इसका उपयोग AI के क्षेत्र में एक रोमांचक विकास बनाता है। जैसे-जैसे AI का क्षेत्र विकसित होता जा रहा है, यह देखना दिलचस्प होगा कि DeepSeek R1 और इसके जैसे अन्य मॉडल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के भविष्य को कैसे आकार देते हैं।

AI का भविष्य और DeepSeek R1 का प्रभाव