చైనీస్ AI స్టార్టప్ డీప్సెక్ చాలా సంవత్సరాలుగా AI పరిశోధకులను నిరాశపరిచిన సమస్యను పరిష్కరించింది. AI రివార్డ్ మోడళ్లలో దాని పురోగతి AI వ్యవస్థలు ఎలా కారణమవుతాయో మరియు ప్రశ్నలకు ఎలా స్పందిస్తాయో నాటకీయంగా మెరుగుపడుతుంది.
సింగువా విశ్వవిద్యాలయ పరిశోధకులతో భాగస్వామ్యంతో, డీప్సెక్ ఒక పరిశోధనా పత్రంలో వివరించిన ఒక సాంకేతికతను సృష్టించాడు, దీని పేరుతో “జనరలిస్ట్ రివార్డ్ మోడలింగ్ కోసం అనుమితి-సమయ స్కేలింగ్. ” కొత్త విధానం ఇప్పటికే ఉన్న పద్ధతులను ఎలా అధిగమిస్తుందో మరియు బలమైన పబ్లిక్ రివార్డ్ మోడళ్లతో పోలిస్తే జట్టు “పోటీ పనితీరును ఎలా సాధించింది” అని ఇది వివరిస్తుంది.
ఈ ఆవిష్కరణ మానవ ప్రాధాన్యతల నుండి AI వ్యవస్థలు ఎలా నేర్చుకుంటాయో పెంచడంపై దృష్టి పెడుతుంది – మరింత ఉపయోగకరమైన మరియు సమలేఖనం చేయబడిన కృత్రిమ మేధస్సును సృష్టించే ముఖ్యమైన అంశం.
AI రివార్డ్ మోడల్స్ ఏమిటి, మరియు అవి ఎందుకు పట్టింపు?
AI రివార్డ్ నమూనాలు పెద్ద భాషా నమూనాల కోసం ఉపబల అభ్యాసంలో ముఖ్యమైన భాగాలు. వారు ఇష్టపడే ఫలితాల వైపు AI యొక్క ప్రవర్తనను మార్గనిర్దేశం చేయడంలో సహాయపడే అభిప్రాయ సంకేతాలను అందిస్తారు. సరళమైన పరంగా, రివార్డ్ మోడల్స్ డిజిటల్ ఉపాధ్యాయుల మాదిరిగా ఉంటాయి, ఇవి మానవులు తమ స్పందనల నుండి ఏమి కోరుకుంటున్నారో అర్థం చేసుకోవడానికి AI కి సహాయపడుతుంది.
“రివార్డ్ మోడలింగ్ అనేది మానవ ప్రాధాన్యతల వైపు LLM ను మార్గనిర్దేశం చేసే ప్రక్రియ” అని డీప్సీక్ పేపర్ పేర్కొంది. AI వ్యవస్థలు మరింత అధునాతనమైనవి కావడంతో రివార్డ్ మోడలింగ్ ముఖ్యమైనది మరియు సాధారణ ప్రశ్న-జవాబు పనులకు మించిన దృశ్యాలలో అమలు చేయబడతాయి.
డీప్సీక్ నుండి వచ్చిన ఆవిష్కరణ వేర్వేరు డొమైన్లలో LLM లకు ఖచ్చితమైన రివార్డ్ సిగ్నల్స్ పొందే సవాలును పరిష్కరిస్తుంది. ప్రస్తుత రివార్డ్ నమూనాలు ధృవీకరించదగిన ప్రశ్నలు లేదా కృత్రిమ నియమాల కోసం బాగా పనిచేస్తుండగా, అవి సాధారణ డొమైన్లలో కష్టపడతాయి, ఇక్కడ ప్రమాణాలు మరింత వైవిధ్యంగా మరియు సంక్లిష్టంగా ఉంటాయి.
ద్వంద్వ విధానం: డీప్సీక్ యొక్క పద్ధతి ఎలా పనిచేస్తుంది
డీప్సీక్ యొక్క విధానం రెండు పద్ధతులను మిళితం చేస్తుంది:
- ఉత్పాదక రివార్డ్ మోడలింగ్ (GRM): ఈ విధానం వేర్వేరు ఇన్పుట్ రకాల్లో వశ్యతను అనుమతిస్తుంది మరియు అనుమితి సమయంలో స్కేలింగ్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. మునుపటి స్కేలార్ లేదా సెమీ-స్కేలార్ విధానాల మాదిరిగా కాకుండా, GRM భాష ద్వారా రివార్డుల యొక్క గొప్ప ప్రాతినిధ్యాన్ని అందిస్తుంది.
- స్వీయ-ప్రిన్సిపల్డ్ క్రిటిక్ ట్యూనింగ్ (SPCT): ఆన్లైన్ ఉపబల అభ్యాసం ద్వారా GRM లలో స్కేలబుల్ రివార్డ్-జనరేషన్ ప్రవర్తనలను ప్రోత్సహించే అభ్యాస పద్ధతి, ఇది సూత్రాలను అనుకూలంగా ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
సింగ్హువా విశ్వవిద్యాలయం మరియు డీప్సీక్-ఐ, జిజున్ లియు నుండి పేపర్ యొక్క రచయితలలో ఒకరు, పద్ధతుల కలయిక “ఇన్పుట్ ప్రశ్న మరియు ప్రతిస్పందనల ఆధారంగా సూత్రాలను ఉత్పత్తి చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, రివార్డ్ జనరేషన్ ప్రక్రియను అనుకూలంగా సమలేఖనం చేస్తుంది.”
ఈ విధానం “అనుమితి-సమయ స్కేలింగ్” కోసం దాని సంభావ్యత కోసం ప్రత్యేకంగా విలువైనది-శిక్షణ సమయంలో కాకుండా అనుమితి సమయంలో గణన వనరులను పెంచడం ద్వారా పనితీరును మెరుగుపరచడం.
పెరిగిన నమూనాతో వారి పద్ధతులు మెరుగైన ఫలితాలను సాధించగలవని పరిశోధకులు కనుగొన్నారు, మోడల్స్ మరింత కంప్యూటింగ్తో మెరుగైన రివార్డులను సృష్టించనివ్వండి.
AI పరిశ్రమకు చిక్కులు
డీప్సీక్ యొక్క ఆవిష్కరణ AI అభివృద్ధిలో ఒక ముఖ్యమైన సమయంలో వస్తుంది. పేపర్ పేర్కొంది, “ఉపబల అభ్యాసం (ఆర్ఎల్) పెద్ద భాషా నమూనాల కోసం (…) స్కేల్లో పోస్ట్-ట్రైనింగ్లో విస్తృతంగా అవలంబించబడింది” అని, ఇది “మానవ విలువ అమరిక, దీర్ఘకాలిక తార్కికం మరియు ఎల్ఎల్ఎంల కోసం పర్యావరణ అనుసరణలో గొప్ప మెరుగుదలలు” కు దారితీసింది.
రివార్డ్ మోడలింగ్కు కొత్త విధానం అనేక చిక్కులను కలిగి ఉంటుంది:
- మరింత ఖచ్చితమైన AI అభిప్రాయం: మెరుగైన రివార్డ్ మోడళ్లను సృష్టించడం ద్వారా, AI వ్యవస్థలు వాటి ఉత్పాదనల గురించి మరింత ఖచ్చితమైన అభిప్రాయాన్ని పొందగలవు, ఇది కాలక్రమేణా మెరుగైన ప్రతిస్పందనలకు దారితీస్తుంది.
- పెరిగిన అనుకూలత: అనుమితి సమయంలో మోడల్ పనితీరును స్కేల్ చేయగల సామర్థ్యం అంటే AI వ్యవస్థలు వేర్వేరు గణన పరిమితులు మరియు అవసరాలకు అనుగుణంగా ఉంటాయి.
- విస్తృత అనువర్తనం: సాధారణ డొమైన్ల కోసం రివార్డ్ మోడలింగ్ను మెరుగుపరచడం ద్వారా వ్యవస్థలు విస్తృత శ్రేణి పనులలో మెరుగ్గా పనిచేస్తాయి.
- మరింత సమర్థవంతమైన వనరుల ఉపయోగం: డీప్సీక్ యొక్క పద్ధతిలో అనుమితి-సమయ స్కేలింగ్ శిక్షణ సమయంలో మోడల్ సైజు స్కేలింగ్ను అధిగమిస్తుందని పరిశోధన చూపిస్తుంది, చిన్న నమూనాలు తగిన అనుమితి-సమయ వనరులతో పెద్ద వాటితో పోల్చడానికి అనుమతిస్తాయి.
డీప్సీక్ యొక్క పెరుగుతున్న ప్రభావం
తాజా అభివృద్ధి గ్లోబల్ AI లో డీప్సెక్ యొక్క పెరుగుతున్న ప్రొఫైల్కు జోడిస్తుంది. 2023 లో వ్యవస్థాపకుడు లియాంగ్ వెన్ఫెంగ్ చేత స్థాపించబడిన హాంగ్జౌకు చెందిన సంస్థ దాని V3 ఫౌండేషన్ మరియు R1 రీజనింగ్ మోడళ్లతో తరంగాలను చేసింది.
సంస్థ ఇటీవల తన V3 మోడల్ (డీప్సీక్-V3-0324) ను అప్గ్రేడ్ చేసింది, ఇది “మెరుగైన తార్కిక సామర్థ్యాలు, ఫ్రంట్-ఎండ్ వెబ్ అభివృద్ధిని ఆప్టిమైజ్ చేసిన మరియు చైనీస్ రచన నైపుణ్యాన్ని అప్గ్రేడ్ చేసింది” అని కంపెనీ పేర్కొంది. డీప్సీక్ ఫిబ్రవరిలో ఐదు కోడ్ రిపోజిటరీలను ఓపెన్ సోర్స్ AI ని ఓపెన్ సోర్స్ చేయడానికి కట్టుబడి ఉంది, ఇది డెవలపర్లు అభివృద్ధికి మరియు అభివృద్ధికి దోహదం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
డీప్సీక్-ఆర్ 2 (వారసుడు R1) యొక్క సంభావ్య విడుదల గురించి ulation హాగానాలు కొనసాగుతుండగా- రాయిటర్స్ విడుదల తేదీలపై ulated హించింది – డీప్సీక్ తన అధికారిక ఛానెళ్లలో వ్యాఖ్యానించలేదు.
AI రివార్డ్ మోడళ్లకు తదుపరి ఏమిటి?
పరిశోధకుల అభిప్రాయం ప్రకారం, డీప్సీక్ GRM మోడళ్లను ఓపెన్ సోర్స్ చేయాలని భావిస్తుంది, అయినప్పటికీ నిర్దిష్ట కాలక్రమం అందించబడలేదు. రివార్డ్ మోడళ్లతో విస్తృత ప్రయోగాలను అనుమతించడం ద్వారా ఓపెన్ సోర్సింగ్ ఈ రంగంలో పురోగతిని వేగవంతం చేస్తుంది.
AI అభివృద్ధిలో ఉపబల అభ్యాసం ఒక ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తూనే ఉన్నందున, డీప్సీక్ మరియు సింగువా విశ్వవిద్యాలయం యొక్క పని వంటి రివార్డ్ మోడలింగ్లో పురోగతి AI వ్యవస్థల సామర్థ్యాలు మరియు ప్రవర్తనపై ప్రభావం చూపుతుంది.
AI రివార్డ్ మోడళ్లపై పని ఎలా మరియు ఎప్పుడు నేర్చుకోవాలో ఆవిష్కరణలు వాటి పరిమాణాన్ని పెంచడం చాలా ముఖ్యం అని చూపిస్తుంది. ఫీడ్బ్యాక్ నాణ్యత మరియు స్కేలబిలిటీపై దృష్టి పెట్టడం ద్వారా, డీప్సీక్ మానవ ప్రాధాన్యతలను బాగా అర్థం చేసుకునే మరియు సమలేఖనం చేసే AI ని సృష్టించడానికి ప్రాథమిక సవాళ్లలో ఒకదాన్ని పరిష్కరిస్తుంది.
ఇవి కూడా చూడండి: డీప్సీక్ అంతరాయం: చైనీస్ AI ఇన్నోవేషన్ గ్లోబల్ టెక్నాలజీ డివైడ్ను తగ్గిస్తుంది
పరిశ్రమ నాయకుల నుండి AI మరియు పెద్ద డేటా గురించి మరింత తెలుసుకోవాలనుకుంటున్నారా? తనిఖీ చేయండి AI & పెద్ద డేటా ఎక్స్పో ఆమ్స్టర్డామ్, కాలిఫోర్నియా మరియు లండన్లలో జరుగుతోంది. సమగ్ర సంఘటనతో సహా ఇతర ప్రముఖ సంఘటనలతో సహ-స్థాపించబడింది ఇంటెలిజెంట్ ఆటోమేషన్ కాన్ఫరెన్స్, బ్లాక్ఎక్స్, డిజిటల్ ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ వీక్మరియు సైబర్ సెక్యూరిటీ & క్లౌడ్ ఎక్స్పో.
టెక్ఫోర్జ్ చేత శక్తినిచ్చే ఇతర రాబోయే ఎంటర్ప్రైజ్ టెక్నాలజీ ఈవెంట్స్ మరియు వెబ్నార్లను అన్వేషించండి ఇక్కడ.
