दीपसेक का उद्भव उनके लिए एक "बहुत बड़ा अवसर" है, न कि एक खतरा।
ओपन सोर्स का अर्थ है कि सॉफ़्टवेयर का स्रोत कोड संशोधन और पुनर्वितरण के लिए वेब पर स्वतंत्र रूप से उपलब्ध किया जा सकता है। Openai जैसे प्रतियोगियों के विपरीत, दीपसेक का मॉडल खुला स्रोत है।
R1 से पता चलता है कि एक कंपनी में वृद्धि का वर्चस्व नहीं होगा - ओपन सोर्स मॉडल में कोई हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर 'माट' नहीं है।
दीपसेक का ओपन सोर्स आर 1 इंफ़ेक्शन मॉडल, जो पिछले महीने के अंत में जारी किया गया था, संयुक्त राज्य अमेरिका में सर्वश्रेष्ठ तकनीक के लिए तुलनीय है और वैश्विक बाजार को चौंकाने के लिए कम लागत पर अत्याधुनिक प्रदर्शन हासिल किया है।
पीसी और इंटरनेट बाजारों की तरह, गिरती कीमतें वैश्विक गोद लेने में मदद कर रही हैं। एआई बाजार एक समान दीर्घकालिक विकास पथ पर है।
Inference Chip 'फट'
एआई चक्र को "प्रशिक्षण चरण" से "निष्कर्ष चरण" तक बढ़ाकर, दीपसेक को नई अनुमान चिप तकनीक को अपनाने में वृद्धि की संभावना है।
Inference बिल्डिंग या ट्रेनिंग मॉडल के "प्रशिक्षण चरण" के बजाय नई जानकारी के आधार पर भविष्यवाणियों या निर्णय लेने के लिए एआई का उपयोग करने के कार्य को संदर्भित करता है।
एआई प्रशिक्षण एक उपकरण या एल्गोरिथ्म के निर्माण के बारे में है, और तर्क उस उपकरण को व्यावहारिक उपयोग में डालने के बारे में है। "
एआई प्रशिक्षण के लिए बहुत अधिक गणना की आवश्यकता होती है, लेकिन तर्क को कम शक्तिशाली चिप्स के साथ किया जा सकता है जो कार्यों की एक संकीर्ण रेंज को करने के लिए प्रोग्राम किए जाते हैं।
उद्योग में कई लोग मानते हैं कि जैसे ही ग्राहक डीपसेक के ओपन सोर्स मॉडल को अपनाते हैं और अपनाते हैं, वे अनुमान चिप्स और कंप्यूटिंग की बढ़ती मांग को देखते हैं।
दीपसेक ने प्रदर्शित किया है कि छोटे खुले स्रोत मॉडल को लागत के एक अंश पर बड़े मालिकाना मॉडल की तुलना में अधिक शक्तिशाली नहीं होने पर, शक्तिशाली होने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। छोटे कार्यात्मक मॉडल के व्यापक उपयोग के साथ, उन्होंने तर्क के एक युग को उत्प्रेरित किया।
उन्होंने यह भी कहा कि कंपनी ने हाल ही में दुनिया भर के ग्राहकों से रुचि को दोहरीकरण देखा है, जो अपनी अनुमानों में तेजी लाने के लिए है।
अब कंपनियां प्रशिक्षण समूहों से तर्क क्लस्टर के लिए खर्च कर रही हैं। हमें लाखों उपयोगकर्ताओं के लिए इन मॉडलों को स्केल करने के लिए बस अधिक से अधिक कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता है।
जैसे -जैसे एआई के लिए समग्र मांग बढ़ती है, छोटी कंपनियों के पास बढ़ने के लिए अधिक जगह होगी, और चूंकि दुनिया को अधिक टोकन (एआई मॉडल द्वारा संसाधित डेटा की इकाइयों) की आवश्यकता होगी, इसलिए एनवीडिया सभी के लिए पर्याप्त चिप्स की आपूर्ति करने में सक्षम नहीं होगा, जिससे हमें बाजार में अधिक आक्रामक रूप से बेचने का अवसर मिलता है।