दीपसेक की एआईएस सच्ची मानव इच्छाओं को उजागर करती है

डीपसीक का AI रिवॉर्ड मॉडल में突破: AI तर्क और प्रतिक्रिया को बढ़ाना

चीनी AI स्टार्टअप डीपसीक ने त्सिंगहुआ विश्वविद्यालय के साथ मिलकर AI अनुसंधान में महत्वपूर्ण उपलब्धि हासिल की है। AI रिवॉर्ड मॉडल के लिए उनका नवाचारपूर्ण दृष्टिकोण AI सिस्टम को मानव प्राथमिकताओं से सीखने के तरीके में क्रांति लाने का वादा करता है, जिससे अधिक संवेदनशील और संरेखित AI सिस्टम बन सकते हैं। उनके पेपर "Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modeling" में वर्णित यह उपलब्धि मौजूदा रिवॉर्ड मॉडलिंग तकनीकों से बेहतर प्रदर्शन करने वाली विधि को प्रदर्शित करती है।

AI रिवॉर्ड मॉडल को समझना

AI रिवॉर्ड मॉडल रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के क्षेत्र में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के लिए। ये मॉडल डिजिटल शिक्षकों की तरह कार्य करते हैं, जो AI सिस्टम को मानव इच्छाओं के अनुरूप परिणामों की ओर मार्गदर्शन करने के लिए फीडबैक प्रदान करते हैं। डीपसीक का पेपर जोर देता है कि "रिवॉर्ड मॉडलिंग एक ऐसी प्रक्रिया है जो LLM को मानव प्राथमिकताओं की ओर मार्गदर्शन करती है," जो AI अनुप्रयोगों के अधिक जटिल क्षेत्रों में विस्तार के साथ इसकी महत्वपूर्णता को उजागर करता है।

पारंपरिक रिवॉर्ड मॉडल स्पष्ट, सत्यापनीय मानदंडों वाले परिदृश्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करते हैं, लेकिन सामान्य डोमेन की विविध और सूक्ष्म मांगों का सामना करने पर कमजोर पड़ जाते हैं। डीपसीक का नवाचार इस मुद्दे को सीधे संबोधित करता है, जिसका उद्देश्य विभिन्न संदर्भों में रिवॉर्ड सिग्नल की सटीकता को परिष्कृत करना है।

डीपसीक का नवाचारपूर्ण दृष्टिकोण

डीपसीक की विधि दो नवीन तकनीकों को एकीकृत करती है:

1. जेनरेटिव रिवॉर्ड मॉडलिंग (GRM): यह दृष्टिकोण अनुमान के दौरान अधिक लचीलापन और स्केलेबिलिटी प्रदान करता है, जो सरल स्केलर या अर्ध-स्केलर विधियों पर निर्भर रहने के बजाय भाषा के माध्यम से रिवॉर्ड का अधिक विस्तृत प्रतिनिधित्व प्रदान करता है।
2. स्व-प्रिंसिपल्ड क्रिटिक ट्यूनिंग (SPCT): यह शिक्षण विधि ऑनलाइन रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के माध्यम से स्केलेबल रिवॉर्ड जनरेशन को बढ़ावा देकर GRM को बेहतर बनाती है, जो इनपुट और प्रतिक्रियाओं के साथ संरेखित सिद्धांतों को गतिशील रूप से उत्पन्न करती है।

त्सिंगहुआ विश्वविद्यालय और डीपसीक-AI के शोधकर्ता ज़िजुन लियू के अनुसार, यह दोहरी दृष्टिकोण "इनपुट प्रश्न और प्रतिक्रियाओं के आधार पर सिद्धांतों को उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है, जो रिवॉर्ड जनरेशन प्रक्रिया को अनुकूल रूप से संरेखित करता है।" इसके अलावा, यह तकनीक "अनुमान-समय स्केलिंग" का समर्थन करती है, जो अनुमान के समय अतिरिक्त कम्प्यूटेशनल संसाधनों का लाभ उठाकर प्रदर्शन में सुधार की अनुमति देती है।

AI उद्योग पर प्रभाव

डीपसीक की प्रगति AI विकास के एक महत्वपूर्ण क्षण में आई है, क्योंकि रीइन्फोर्समेंट लर्निंग बड़े भाषा मॉडल को बढ़ाने में तेजी से अभिन्न हो रहा है। इस उपलब्धि के प्रभाव गहरे हैं:

• बढ़ाया गया AI फीडबैक: अधिक सटीक रिवॉर्ड मॉडल अधिक सटीक फीडबैक की ओर ले जाते हैं, जो समय के साथ AI प्रतिक्रियाओं को परिष्कृत करते हैं।
• बढ़ी हुई अनुकूलनशीलता: अनुमान के दौरान प्रदर्शन को स्केल करने की क्षमता AI सिस्टम को विभिन्न कम्प्यूटेशनल वातावरणों के अनुकूल होने की अनुमति देती है।
• विस्तृत अनुप्रयोग: सामान्य डोमेन में बेहतर रिवॉर्ड मॉडलिंग AI सिस्टम के संभावित अनुप्रयोगों का विस्तार करता है।
• कुशल संसाधन उपयोग: डीपसीक की विधि सुझाव देती है कि अनुमान-समय स्केलिंग को बढ़ाना प्रशिक्षण के दौरान मॉडल आकार बढ़ाने से अधिक प्रभावी हो सकता है, जिससे छोटे मॉडल सही संसाधनों के साथ तुलनीय प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं।

डीपसीक का बढ़ता प्रभाव

2023 में उद्यमी लियांग वेनफेंग द्वारा स्थापित होने के बाद से, डीपसीक ने वैश्विक AI परिदृश्य में तेजी से प्रमुखता हासिल की है। कंपनी का हालिया V3 मॉडल (DeepSeek-V3-0324) में "बढ़ी हुई तर्क क्षमताएं, अनुकूलित फ्रंट-एंड वेब डेवलपमेंट, और उन्नत चीनी लेखन प्रवीणता" का दावा है। ओपन-सोर्स AI के प्रति प्रतिबद्ध, डीपसीक ने पांच कोड रिपॉजिटरी जारी की हैं, जो समुदाय में सहयोग और नवाचार को बढ़ावा देती हैं।

हालांकि डीपसीक-R2, उनके R1 तर्क मॉडल के उत्तराधिकारी, के संभावित रिलीज के बारे में अफवाहें चल रही हैं, कंपनी आधिकारिक चैनलों पर चुप्पी साधे हुए है।

AI रिवॉर्ड मॉडल का भविष्य

डीपसीक अपने GRM मॉडल को ओपन-सोर्स करने की योजना बना रहा है, हालांकि विशिष्ट समयरेखा अभी तक प्रकट नहीं की गई है। इस कदम से व्यापक प्रयोग और सहयोग को सक्षम करके रिवॉर्ड मॉडलिंग में प्रगति को तेज करने की उम्मीद है।

जैसे-जैसे रीइन्फोर्समेंट लर्निंग AI के भविष्य को आकार देना जारी रखता है, त्सिंगहुआ विश्वविद्यालय के साथ डीपसीक का काम एक महत्वपूर्ण कदम आगे का प्रतिनिधित्व करता है। फीडबैक की गुणवत्ता और स्केलेबिलिटी पर ध्यान केंद्रित करके, वे AI सिस्टम को बनाने में एक मुख्य चुनौती का समाधान कर रहे हैं जो मानव प्राथमिकताओं को बेहतर ढंग से समझते और संरेखित करते हैं।

मॉडल के आकार के बजाय उनके सीखने की प्रक्रिया और समय पर ध्यान देना, AI विकास में नवाचारपूर्ण दृष्टिकोणों के महत्व को रेखांकित करता है। डीपसीक के प्रयास वैश्विक प्रौद्योगिकी अंतर को कम कर रहे हैं और AI की संभावनाओं की सीमाओं को आगे बढ़ा रहे हैं।