مصنوعی ذہانت (AI) ماڈلز کی تربیت ایک طویل عرصے سے وسائل سے بھرپور اور مہنگا عمل رہا ہے۔ جیسے جیسے زیادہ طاقتور AI ماڈلز کی مانگ بڑھتی ہے، اسی طرح ان کی تربیت سے وابستہ اخراجات بھی بڑھتے ہیں۔ بہت زیادہ ڈیٹا سیٹس سے لے کر گہرے سیکھنے کے الگورتھم کے لیے درکار کمپیوٹیشنل پاور تک، AI ٹریننگ کے لیے قیمت کا ٹیگ آسانی سے لاکھوں ڈالر میں جا سکتا ہے۔ چھوٹے کاروباروں یا ابھرتے ہوئے اسٹارٹ اپس کے لیے، یہ اخراجات اکثر داخلے میں ایک اہم رکاوٹ پیش کرتے ہیں۔
تاہم، ڈیپ سیکایک AI کمپنی جس نے اپنی اہم اختراعات کے لیے توجہ حاصل کی ہے، نے AI ٹریننگ کی لاگت کو 30 گنا تک کم کرنے کا ایک طریقہ تلاش کیا ہے۔ جدید ترین ٹیکنالوجیز اور تخلیقی مسائل حل کرنے کی حکمت عملیوں کے امتزاج سے فائدہ اٹھاتے ہوئے، DeepSeek نے AI کو ترقی دینے میں مالی اور آپریشنل رکاوٹوں کو کافی حد تک کم کر دیا ہے۔ اس مضمون میں، ہم دریافت کرتے ہیں کہ کس طرح DeepSeek نے یہ شاندار کارنامہ حاصل کیا اور ان تکنیکوں اور ٹیکنالوجیز کا جائزہ لیا جنہوں نے اس پیش رفت کو فعال کیا۔
کیا AI ٹریننگ کو اتنا مہنگا بناتا ہے؟
ڈیپ سیک نے اپنی کامیابی کیسے حاصل کی اس میں غوطہ لگانے سے پہلے، AI ماڈل ٹریننگ کی زیادہ لاگت کے پیچھے بنیادی وجوہات کو سمجھنا ضروری ہے۔ کئی اہم عوامل ہیں جو ان اخراجات میں حصہ ڈالتے ہیں۔
1. بڑے پیمانے پر کمپیوٹیشنل پاور کی ضروریات
تربیت AI، خاص طور پر گہرے سیکھنے کے ماڈلز کے لیے بہت زیادہ کمپیوٹیشنل پاور کی ضرورت ہوتی ہے۔ ڈیپ لرننگ ماڈلز میں لاکھوں، اگر اربوں نہیں، تو ایسے پیرامیٹرز ہوتے ہیں جنہیں اعادہ کی ایک سیریز کے ذریعے ایڈجسٹ اور ٹھیک کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ ماڈل جتنا پیچیدہ ہوگا، پروسیسنگ پاور کی ضرورت اتنی ہی زیادہ ہوگی۔ یہ بہت سی کمپنیوں کو طاقتور گرافکس پروسیسنگ یونٹس (GPUs) یا ٹینسر پروسیسنگ یونٹس (TPUs) جیسے خصوصی ہارڈ ویئر سے لیس ڈیٹا سینٹرز میں بھاری سرمایہ کاری کرنے پر مجبور کرتا ہے۔
2. ڈیٹا کا حصول اور ذخیرہ کرنے کے اخراجات
AI ماڈلز تربیت کے لیے بڑے ڈیٹا سیٹس پر بہت زیادہ انحصار کرتے ہیں۔ اس ڈیٹا کو جمع کرنا، کیوریٹنگ کرنا، اور ذخیرہ کرنا اس کے اپنے اخراجات کے ساتھ آتا ہے۔ کمپنیوں کو اکثر ڈیٹا سیٹ خریدنا پڑتا ہے، جو مہنگا ہو سکتا ہے، یا ڈیٹا اکٹھا کرنے اور پری پروسیسنگ پر اہم وسائل خرچ کر سکتے ہیں۔ ایک بار حاصل کرنے کے بعد، اس ڈیٹا کو طاقتور سرورز یا کلاؤڈ انفراسٹرکچر پر ذخیرہ اور منظم کرنے کی ضرورت ہے، جس سے مجموعی لاگت میں مزید اضافہ ہوتا ہے۔
3. توانائی کی کھپت
AI ماڈلز کی تربیت کے لیے درکار ہارڈ ویئر کو چلانے کے لیے بڑی مقدار میں توانائی کی ضرورت ہوتی ہے۔ تربیت کا عمل جتنا طویل ہوگا، اتنی ہی زیادہ بجلی استعمال ہوگی۔ بہت سے معاملات میں، توانائی کے اخراجات AI ٹریننگ کے مجموعی اخراجات میں سب سے اہم شراکت دار ہیں۔
4. وقت اور عملے کے اخراجات
AI ماڈل کی تربیت صرف ہارڈ ویئر اور ڈیٹا کے بارے میں نہیں ہے۔ اس کے لیے ماہر پیشہ ور افراد کی ضرورت ہے جو مشین لرننگ الگورتھم، ماڈل آپٹیمائزیشن، اور ڈیٹا مینجمنٹ کی باریکیوں کو سمجھتے ہوں۔ تربیت کے عمل میں جتنا لمبا وقت لگتا ہے، ان ماہرین کو سرمایہ کاری کرنے میں اتنا ہی زیادہ وقت درکار ہوتا ہے، جس سے مزدوری کی لاگت زیادہ ہوتی ہے۔
ڈیپ سیک ٹرین اے آئی 30 گنا سستی کیسے ہوئی؟
AI تربیت کی لاگت کو کم کرنے کے لیے DeepSeek کا نقطہ نظر کثیر جہتی ہے۔ AI ماڈل کی ترقی اور تربیت کے لیے روایتی طریقوں پر نظر ثانی کرتے ہوئے، کمپنی نے کئی اہم اختراعات کا فائدہ اٹھایا ہے جس نے اسے اپنے اخراجات میں زبردست کمی کی اجازت دی ہے۔
1. وکندریقرت ایج کمپیوٹنگ
ڈیپ سیک کی سب سے اہم کامیابیوں میں سے ایک سنٹرلائزڈ کلاؤڈ بیسڈ ٹریننگ سے ڈی سینٹرلائزڈ ایج کمپیوٹنگ ماڈل میں منتقل ہونا تھا۔ روایتی طور پر، AI ماڈلز کو بڑے، مرکزی سرورز یا ڈیٹا سینٹرز میں تربیت دی جاتی ہے۔ ان سہولیات کو کمپیوٹنگ پاور کی بڑے پیمانے پر ضرورت ہوتی ہے اور بہت زیادہ توانائی استعمال کرتے ہیں۔
ڈیپ سیک نے ایج ڈیوائسز کا استعمال کرکے اس ماڈل کو اپنے سر پر موڑ دیا — چھوٹے، تقسیم شدہ کمپیوٹنگ نوڈس جہاں ڈیٹا تیار ہوتا ہے اس کے قریب واقع ہے۔ یہ ایج ڈیوائسز مقامی طور پر ڈیٹا پر کارروائی کرتے ہیں، جس سے تمام کمپیوٹیشنل بوجھ کو سنبھالنے کے لیے مرکزی سرورز کی ضرورت کم ہوتی ہے۔ کمپیوٹنگ کے کام کو ہزاروں چھوٹے، کم لاگت والے ایج ڈیوائسز میں تقسیم کرکے، ڈیپ سیک بنیادی ڈھانچے کے اخراجات میں نمایاں کمی کرنے میں کامیاب رہا۔
ایج کمپیوٹنگ ٹریننگ کے لیے ایک تیز فیڈ بیک لوپ بھی پیش کرتی ہے، کیونکہ ڈیٹا کو پروسیسنگ کے لیے مرکزی سرور پر منتقل کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ تربیتی نظام کی وکندریقرت نوعیت کمپیوٹیشنل اور وقت دونوں کے اخراجات کو کم کرتے ہوئے ماڈل ٹریننگ کو تیز کرنے میں مدد کرتی ہے۔
یہ کیسے کام کرتا ہے:
ڈیپ سیک کا ایج کمپیوٹنگ نیٹ ورک ہزاروں منسلک آلات پر مشتمل ہے جو تربیتی عمل میں مخصوص کاموں کو سنبھالتے ہیں۔ تمام خام ڈیٹا کو مرکزی سرور پر بھیجنے کے بجائے، یہ آلات مقامی طور پر ڈیٹا پر کارروائی کرتے ہیں اور نتائج واپس مرکزی مرکز کو بھیجتے ہیں۔ یہ ریئل ٹائم اپ ڈیٹس اور تیز ٹریننگ سائیکلوں کی اجازت دیتا ہے۔
2. منتقلی سیکھنا: پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز پر تربیت
ایک اور اہم تکنیک ڈیپ سیک ہے جو اخراجات کو کم کرنے کے لیے استعمال کی جاتی ہے۔ منتقلی سیکھنے. اس طریقہ کار میں ایسے ماڈلز کا فائدہ اٹھانا شامل ہے جو پہلے ہی بڑے، عام ڈیٹا سیٹس پر پہلے سے تربیت یافتہ ہیں اور پھر انہیں مخصوص کاموں کے لیے ٹھیک کرنا ہے۔ ایک AI ماڈل کو شروع سے تربیت دینے کے بجائے، جس کے لیے بڑے پیمانے پر ڈیٹا سیٹس اور کمپیوٹیشنل وسائل کی ضرورت ہوتی ہے، ٹرانسفر لرننگ ڈیپ سیک کو پہلے سے موجود ماڈل لینے اور اسے نمایاں طور پر کم ڈیٹا اور کمپیوٹیشن کے ساتھ نئی ایپلی کیشنز کے لیے ڈھالنے کی اجازت دیتی ہے۔
ٹرانسفر لرننگ کو لاگو کر کے، ڈیپ سیک نے ماڈل کی تربیت کے مہنگے اور وقت طلب عمل سے گریز کیا۔ اس سے مطلوبہ ڈیٹا کی مقدار اور ماڈل کی کارکردگی کے اعلیٰ سطح تک پہنچنے کے لیے ضروری کمپیوٹیشنل پاور دونوں میں نمایاں کمی واقع ہوئی۔
یہ کیسے کام کرتا ہے:
مثال کے طور پر، مکمل طور پر نئے ماڈل کے ساتھ شروع کرنے کے بجائے، DeepSeek ایک وسیع ڈیٹاسیٹ پر پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل کا استعمال کرتا ہے (مثال کے طور پر، تصاویر یا متن کا ایک بڑا ڈیٹاسیٹ)۔ اس کے بعد وہ ماڈل کو ایک چھوٹا، ٹاسک مخصوص ڈیٹاسیٹ فراہم کر کے اسے "فائن ٹیون" کرتے ہیں۔ یہ ماڈل کو بہت کم وقت اور ڈیٹا کے ساتھ نئے کام کے مطابق ڈھالنے کی اجازت دیتا ہے جتنا کہ اس نے شروع سے کسی ماڈل کو تربیت دینے میں لیا ہوگا۔
3. آپٹمائزڈ ہارڈ ویئر ڈیزائن
ڈیپ سیک نے اپنی مرضی کے مطابق، آپٹمائزڈ ہارڈ ویئر کے ذریعے لاگت میں کمی بھی حاصل کی۔ روایتی AI ٹریننگ اکثر GPUs یا TPUs جیسے عام مقصد کے ہارڈ ویئر پر انحصار کرتی ہے، جو مہنگے اور توانائی کے لیے بھوکے ہوتے ہیں۔ مکمل طور پر آف دی شیلف ہارڈ ویئر پر انحصار کرنے کے بجائے، ڈیپ سیک نے کارکردگی کو بہتر بنانے اور آپریشنل اخراجات کو کم کرتے ہوئے، خاص طور پر اپنے AI ماڈلز کے مطابق اپنی مرضی کے مطابق ہارڈویئر تیار کیا۔
یہ حسب ضرورت AI چپس ڈیپ سیک کے ماڈلز کے لیے درکار مخصوص کمپیوٹیشنز کو زیادہ مؤثر طریقے سے انجام دینے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں، جس سے ضرورت سے زیادہ کمپیوٹیشنل وسائل اور توانائی کی کھپت کی ضرورت کم ہوتی ہے۔
یہ کیسے کام کرتا ہے:
ڈیپ سیک کے کسٹم چپس متوازی پروسیسنگ کو بہتر بناتے ہیں، جس کی وجہ سے وہ ایک ساتھ کئی کمپیوٹیشنز کو انجام دے سکتے ہیں۔ یہ کارکردگی کسی کام کو مکمل کرنے کے لیے درکار پروسیسنگ سائیکلوں کی تعداد کو کم کرتی ہے، جس سے وقت اور توانائی دونوں کے اخراجات کم ہوتے ہیں۔
4. اضافہ اور مصنوعی ڈیٹا کے ذریعے ڈیٹا کی کارکردگی
AI ماڈلز بڑے، اعلیٰ معیار کے ڈیٹاسیٹس پر پروان چڑھتے ہیں، لیکن اس طرح کے ڈیٹا کو اکٹھا کرنا اکثر مہنگا اور وقت طلب ہوتا ہے۔ اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے ڈیپ سیک نے کام کیا۔ ڈیٹا میں اضافہ اور مصنوعی ڈیٹا کی پیداوار محدود ڈیٹا سے زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھانے کی تکنیک۔
ڈیٹا میں اضافہ نئی تربیتی مثالیں پیدا کرنے کے لیے موجودہ ڈیٹا میں ترمیم کرنا (مثلاً تصاویر کو گھومنا، رنگ بدلنا، شور ڈالنا)، ایک بہت زیادہ ڈیٹا سیٹ کی ضرورت کو کم کرنا۔ مصنوعی ڈیٹا جنریشن اس میں AI ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے مکمل طور پر نئے ڈیٹا سیٹس بنانا شامل ہے، جس سے DeepSeek کو حقیقی دنیا کے ڈیٹا کے حصول کی لاگت کے ایک حصے پر ڈیٹا کی وسیع مقدار پیدا کرنے کی اجازت ملتی ہے۔
یہ کیسے کام کرتا ہے:
مثال کے طور پر، DeepSeek نے حقیقی دنیا کے ڈیٹا پر انحصار کیے بغیر تربیتی ماڈلز کے لیے حقیقت پسندانہ ڈیٹا بنانے کے لیے مصنوعی ڈیٹا جنریشن کا استعمال کیا۔ اس نقطہ نظر نے کمپنی کو بڑی مقدار میں ڈیٹا کے حصول یا ذخیرہ کرنے کی لاگت کے بغیر اپنے ڈیٹاسیٹس کو نمایاں طور پر وسعت دینے کے قابل بنایا۔
5. ماڈل ٹریننگ کا متوازی ہونا
آخر میں، ڈیپ سیک نے ایک تکنیک کا استعمال کیا جس کے نام سے جانا جاتا ہے۔ ماڈل متوازی، جو ایک بڑے ماڈل کو چھوٹے حصوں میں تقسیم کرتا ہے جسے ایک ساتھ متعدد آلات یا سسٹمز میں تربیت دی جا سکتی ہے۔ اس متوازی پروسیسنگ حکمت عملی نے بڑے، پیچیدہ ماڈلز کی تربیت کے لیے درکار وقت کو نمایاں طور پر کم کر دیا، اور اس نے ڈیپ سیک کو ماڈلز کو زیادہ تیزی سے تربیت دینے کی اجازت دی، اس طرح آپریشنل اخراجات میں کمی آئی۔
یہ کیسے کام کرتا ہے:
ایک ڈیوائس پر ایک بڑے ماڈل کو ترتیب وار تربیت دینے کے بجائے، DeepSeek ماڈل کو ان حصوں میں تقسیم کرتا ہے جن پر آزادانہ طور پر کارروائی کی جا سکتی ہے۔ پھر ان حصوں کو ایک ہی وقت میں مختلف آلات پر تربیت دی جاتی ہے۔ نتائج کو بعد میں حتمی ماڈل بنانے کے لیے ملایا جاتا ہے۔ یہ ہم آہنگی تیز تربیت اور زیادہ کارکردگی کی اجازت دیتی ہے۔
ڈیپ سیک کی اختراع کے وسیع تر مضمرات کیا ہیں؟
AI ٹریننگ کے اخراجات کو کم کرنے کے لیے DeepSeek کا جدید طریقہ پوری AI انڈسٹری کو تبدیل کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ AI ٹریننگ کے زیادہ سستی ہونے کے ساتھ، چھوٹی کمپنیوں اور سٹارٹ اپس کے پاس اب بڑے بجٹ کی ضرورت کے بغیر اپنے AI حل تیار کرنے کا موقع ہے۔
1. داخلے میں رکاوٹوں کو کم کرنا
ڈیپ سیک کی لاگت میں کمی کی حکمت عملیوں کے سب سے اہم اثرات میں سے ایک AI کو جمہوری بنانے کی صلاحیت ہے۔ تربیت کی لاگت کو کم کرکے، DeepSeek نے مختلف صنعتوں میں چھوٹے کھلاڑیوں کے لیے پورے بورڈ میں جدت کو فروغ دیتے ہوئے AI کا فائدہ اٹھانا ممکن بنایا ہے۔
2. AI تحقیق اور ترقی کو تیز کرنا
کم لاگت کا مطلب یہ بھی ہے کہ AI تحقیق اور تجربات کے لیے مزید وسائل مختص کیے جا سکتے ہیں۔ زیادہ سستی تربیت کے ساتھ، کمپنیاں اور تحقیقی ادارے تیزی سے نئی AI تکنیکوں کا اعادہ اور دریافت کر سکتے ہیں، جس کے نتیجے میں AI ٹیکنالوجی میں تیزی سے ترقی ہوتی ہے۔
ڈویلپرز کے لیے: API رسائی
CometAPI آپ کو deepseek API (ماڈل کا نام: deepseek-chat؛ deepseek-reasoner) کو مربوط کرنے میں مدد کرنے کے لیے سرکاری قیمت سے کہیں کم قیمت پیش کرتا ہے، اور آپ کو رجسٹر کرنے اور لاگ ان کرنے کے بعد اپنے اکاؤنٹ میں $1 ملے گا! CometAPI کو رجسٹر کرنے اور تجربہ کرنے میں خوش آمدید۔
CometAPI کئی سرکردہ AI ماڈلز کے APIs کے لیے ایک مرکزی مرکز کے طور پر کام کرتا ہے، جس سے متعدد API فراہم کنندگان کے ساتھ الگ الگ مشغول ہونے کی ضرورت ختم ہوتی ہے۔
ملاحظہ کیجیے DeepSeek R1 API انضمام کی تفصیلات کے لیے۔
نتیجہ
AI ٹریننگ کے اخراجات کو 30 گنا کم کرنے میں DeepSeek کی نمایاں کامیابی اس بات کی ایک بہترین مثال ہے کہ کس طرح جدت طرازی قائم شدہ صنعتوں میں خلل ڈال سکتی ہے۔ ایج کمپیوٹنگ، ٹرانسفر لرننگ، کسٹم ہارڈویئر، ڈیٹا کی کارکردگی کی تکنیک، اور متوازی کے امتزاج کو استعمال کرتے ہوئے، ڈیپ سیک نے زیادہ قابل رسائی، موثر، اور لاگت سے موثر AI کی ترقی کی راہ ہموار کی ہے۔ جیسا کہ AI زمین کی تزئین کی ترقی جاری ہے، DeepSeek کی طرف سے پیش کی گئی تکنیک بہت اچھی طرح سے نیا معیار بن سکتی ہے، جس سے AI کارکردگی، رسائی اور توسیع پذیری کی نئی بلندیوں تک پہنچ سکتا ہے۔
