ডিপসেক দেখিয়েছেন যে প্রধানত শক্তিবৃদ্ধি শেখার ব্যবহার করে উন্নত যুক্তিযুক্ত দক্ষতা সহ মডেলগুলি তৈরি করা সম্ভব
ছবি: জাটাকা
আর 1 এর সাথে ডিপসেক এমন কিছু পেয়েছিল যা অসম্ভব বলে মনে হয়েছিল: ওপেনাইয়ের সাথে তুলনীয় যুক্তির ক্ষমতা সহ একটি এআই মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া … তবে লেবেলযুক্ত ডেটার বিশাল সেটগুলির উপর নির্ভর করে।
আপনার শক্তিবৃদ্ধি ভিত্তিক পদ্ধতির উন্নত আইএগুলি বিকাশের জন্য অন্যান্য অনেক গোষ্ঠীর দরজা উন্মুক্ত করে।
কারণ এটা গুরুত্বপূর্ণ
এই অগ্রিম এআইয়ের বিকাশে আমরা ধরে নেওয়া নিয়মগুলি পরিবর্তন করে। এখনও অবধি, যুক্তিযুক্ত মডেলগুলি তৈরি করার জন্য কেবলমাত্র ওপেনএই, মেটা বা গুগলের মতো দৈত্যগুলির নাগালের জন্য বিপুল পরিমাণে লেবেলিং ডেটা এবং গণনার বৈশিষ্ট্যগুলির প্রয়োজন।
ডিপসেক দেখিয়েছে যে আরও অনেক কার্যকর বিকল্প পথ রয়েছে।
নিজেরাই
ডিপসেক আর 1 প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া দুটি প্রধান পর্যায়ে বিভক্ত:
- প্রথম, আর 1-জিরো শক্তিবৃদ্ধি শেখার মাধ্যমে একচেটিয়াভাবে যুক্তি শিখুন, চেষ্টা এবং ত্রুটি দ্বারা সমাধানগুলি অন্বেষণ করুন।
- আর 1 তারপরে পঠনযোগ্যতার মতো দিকগুলি উন্নত করতে অল্প পরিমাণে “কোল্ড বুট” ডেটা দিয়ে এই ক্ষমতাগুলি সংশোধন করে।
মডেল ব্যবহার করে ক বিশেষজ্ঞ মিশ্রণ আর্কিটেকচার (এমওই) 671 বিলিয়ন মোট প্যারামিটার সহ, তবে কেবল পরামর্শ প্রতি 37 বিলিয়ন সক্রিয় করে। এটিই আপনাকে গণনার সংস্থানগুলির একটি ভগ্নাংশের সাথে ওপেনএআই ও 1 এর সাথে তুলনীয় পারফরম্যান্স পেতে দেয়।
বিপরীতে
ওপেনএআই কয়েক মিলিয়ন মিলিয়ন লেবেলিং ডেটা এবং কম্পিউটিং বিনিয়োগ করে, ডিপসেক মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে million মিলিয়ন ডলারেরও কম (বিনিয়োগ হিসাবে ঘোষণা, প্রায় 34.1 মিলিয়ন ডলার) এর চেয়ে কম একই ফলাফল পেয়েছে।
…
সম্পর্কিত উপকরণ
গভীর গবেষণা কেবল একটি নতুন এআই ফাংশন নয়। এটি বৌদ্ধিক কাজের শেষের সূচনা যেমন আমরা জানি
ইতালি ডিপসিকের জরুরি অবরোধের আদেশ দিয়েছেন: চাইনিজ চ্যাটবট ইউরোপে তার প্রথম বড় চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি