DeepSeek AI: कम चिप, ज़्यादा स्थिरता?

AI टूल के कार्बन उत्सर्जन की बढ़ती चिंता के बीच, DeepSeek AI का यह दावा कि उनके मॉडल अन्य मॉडलों की तुलना में अधिक कुशल हैं, निस्संदेह उद्योग में चर्चा का विषय बन गया है। फ्रांसीसी सस्टेनेबल सॉफ़्टवेयर कंपनी Greenly द्वारा हाल ही में किए गए एक अध्ययन में DeepSeek द्वारा किए गए इस दावे की पुष्टि की गई है।

Greenly के अध्ययन से पता चला है कि DeepSeek मॉडल को प्रशिक्षण के लिए कम समय और कम Nvidia चिप्स की आवश्यकता होती है। समान परिदृश्य में DeepSeek के V3 मॉडल और Meta के Llama 3.1 मॉडल को प्रशिक्षित करते समय, DeepSeek ने 2.78 मिलियन ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) घंटे का उपयोग किया, जबकि Meta के मॉडल ने 30.8 मिलियन GPU घंटे का उपयोग किया। चूंकि प्रशिक्षण अक्सर AI मॉडल संचालन में कार्बन उत्सर्जन की सबसे तीव्र प्रक्रिया होती है, इसलिए DeepSeek की तेज़ प्रशिक्षण गति निश्चित रूप से इसकी दक्षता बढ़ाती है। इसके अतिरिक्त, DeepSeek ने 2000 Nvidia चिप्स का उपयोग किया, जबकि Meta के मॉडल ने 16000 से अधिक का उपयोग किया, और ChatGPT ने 25000 से अधिक का उपयोग किया, और DeepSeek द्वारा उपयोग किए गए चिप्स ChatGPT द्वारा उपयोग किए गए चिप्स की तुलना में कम “ऊर्जा-गहनता” वाले थे।

Greenly के अध्ययन में कहा गया है: "चूंकि संयुक्त राज्य अमेरिका द्वारा लगाए गए प्रतिबंधों ने Nvidia के सबसे उन्नत AI चिप्स तक DeepSeek की पहुंच को प्रतिबंधित कर दिया, इसलिए कंपनी को इन नवीन तकनीकों को विकसित करने के लिए मजबूर होना पड़ा। इस प्रतिबंध ने DeepSeek को ऐसे मॉडल डिजाइन करने के लिए मजबूर किया जो बड़े पैमाने पर कंप्यूटिंग शक्ति पर निर्भर रहने के बजाय दक्षता को अधिकतम कर सकें।"

DeepSeek की तकनीकी नवाचार: हाइब्रिड विशेषज्ञ मॉडल

DeepSeek के डिज़ाइन मॉडल में उसका हाइब्रिड विशेषज्ञ (mixture-of-experts) डिज़ाइन शामिल है, जो टूल को उपयोगकर्ता कार्यों को उप-मॉडल को सौंपने में सक्षम बनाता है, "केवल दिए गए अनुरोध के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग शक्ति को सक्रिय करता है।" यह दृष्टिकोण एक बड़ी टीम के समान है, जिसमें प्रत्येक सदस्य एक विशिष्ट क्षेत्र का विशेषज्ञ होता है। जब कोई नई समस्या आती है, तो टीम लीडर इसे पूरी टीम को शामिल करने के बजाय उस समस्या को हल करने के लिए सबसे उपयुक्त विशेषज्ञ को सौंपता है।

DeepSeek के हाइब्रिड विशेषज्ञ मॉडल में, बड़े AI मॉडल को छोटे, अधिक विशिष्ट उप-मॉडल में विभाजित किया जाता है। प्रत्येक उप-मॉडल को विशिष्ट प्रकार के कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक उप-मॉडल प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों को संभालने में विशेषज्ञ हो सकता है, जबकि दूसरा उप-मॉडल छवि पहचान कार्यों को संभालने में विशेषज्ञ हो सकता है।

जब कोई उपयोगकर्ता DeepSeek AI को कोई अनुरोध भेजता है, तो सिस्टम अनुरोध का विश्लेषण करता है और यह निर्धारित करता है कि कौन सा उप-मॉडल अनुरोध को संभालने के लिए सबसे उपयुक्त है। फिर, सिस्टम अनुरोध को संबंधित उप-मॉडल को रूट करता है, जो अनुरोध को संसाधित करेगा और परिणाम लौटाएगा।

इस दृष्टिकोण के कई फायदे हैं:

• दक्षता में वृद्धि: केवल दिए गए अनुरोध के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग शक्ति को सक्रिय करके, हाइब्रिड विशेषज्ञ मॉडल दक्षता में काफी वृद्धि कर सकता है। इसके लिए पूरे मॉडल को सक्रिय करने की आवश्यकता वाले पारंपरिक AI मॉडल की तुलना में, यह बड़ी मात्रा में कंप्यूटिंग संसाधनों को बचा सकता है।
• सटीकता में वृद्धि: कार्य को उस उप-मॉडल को सौंपकर जो उस कार्य को संभालने के लिए सबसे उपयुक्त है, हाइब्रिड विशेषज्ञ मॉडल सटीकता में वृद्धि कर सकता है। प्रत्येक उप-मॉडल को विशेष रूप से अपने विशिष्ट क्षेत्र में उत्कृष्ट प्रदर्शन करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, इसलिए सटीक परिणाम उत्पन्न करने की अधिक संभावना होती है।
• स्केलेबिलिटी में वृद्धि: हाइब्रिड विशेषज्ञ मॉडल को स्केल करना आसान होता है, क्योंकि नई आवश्यकताओं को संभालने के लिए आवश्यकतानुसार नए उप-मॉडल जोड़े जा सकते हैं। यह सिस्टम को बदलती जरूरतों के अनुकूल होने में सक्षम बनाता है।

DeepSeek और डेटा सेंटर का संबंध: स्थिरता का महत्वपूर्ण कारक

Greenly के अध्ययन में यह भी कहा गया है कि DeepSeek का डेटा सेंटर के साथ संबंध (या संभावित कमी) भी इसकी स्थिरता को बढ़ाने में मदद करता है। चूंकि DeepSeek ओपन वेट मॉडल है, या कहें कि सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है, Greenly का कहना है कि इसे केवल क्लाउड कंप्यूटिंग पर या डेटा सेंटर के माध्यम से चलाने के बजाय भौतिक उपकरणों पर चलाया जा सकता है। डेटा सेंटर की आवश्यकता को कम करके, DeepSeek बदले में सुविधा की ऊर्जा खपत को कम कर सकता है, और इन सुविधाओं की ऊर्जा खपत के पांच वर्षों में दोगुनी होने की उम्मीद है।

डेटा सेंटर बड़ी इमारतें हैं जिनमें बड़ी संख्या में कंप्यूटर सर्वर और अन्य उपकरण होते हैं। इन सर्वर का उपयोग डेटा को संग्रहीत करने, संसाधित करने और वितरित करने के लिए किया जाता है। डेटा सेंटर को चलाने के लिए बड़ी मात्रा में ऊर्जा की आवश्यकता होती है, क्योंकि सर्वर बड़ी मात्रा में गर्मी उत्पन्न करते हैं, जिसे शीतलन प्रणाली के माध्यम से निकालना होता है।

डेटा सेंटर की आवश्यकता को कम करके, DeepSeek वैश्विक ऊर्जा खपत और कार्बन उत्सर्जन को कम करने में मदद कर सकता है। जलवायु परिवर्तन से निपटने के लिए यह महत्वपूर्ण है।

जेवन्स विरोधाभास: दक्षता में वृद्धि से जुड़े संभावित जोखिम

बावजूद, Greenly के अध्ययन ने यह भी चेतावनी दी है कि, "इन लाभों का आसानी से अल्पकालिक होना संभव है", यह जेवन्स विरोधाभास के कारण है, या कहें, कुछ जितना अधिक कुशल होता है, उतना ही अधिक इसका उपयोग किया जाता है, जिससे अधिक उत्सर्जन होता है।

जेवन्स विरोधाभास 19वीं शताब्दी में ब्रिटिश अर्थशास्त्री विलियम स्टेनली जेवन्स द्वारा प्रस्तावित किया गया था। जेवन्स ने देखा कि कोयला जलाने की दक्षता में सुधार के साथ, कोयले का उपयोग कम नहीं हुआ, बल्कि बढ़ गया। उन्होंने तर्क दिया कि ऐसा इसलिए है क्योंकि दक्षता में सुधार ने कोयले की कीमत कम कर दी, जिससे अधिक मांग को बढ़ावा मिला।

AI के संदर्भ में, जेवन्स विरोधाभास का अर्थ है कि भले ही DeepSeek जैसे AI मॉडल की दक्षता में सुधार हुआ हो, लेकिन AI के व्यापक उपयोग के कारण, कुल कार्बन उत्सर्जन में अभी भी वृद्धि हो सकती है। उदाहरण के लिए, यदि AI अधिक कुशल हो जाता है, तो व्यवसाय अधिक कार्यों को स्वचालित करने के लिए AI का उपयोग करने के लिए अधिक प्रवृत्त हो सकते हैं, जिससे AI के उपयोग में तेजी से वृद्धि हो सकती है। यह वृद्धि दक्षता में सुधार से मिलने वाले लाभों को नकार सकती है, या यहां तक कि कार्बन उत्सर्जन में वृद्धि का कारण बन सकती है।

जिम्मेदार AI परिनियोजन: स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण

जेवन्स विरोधाभास से बचने के लिए, Greenly के अध्ययन ने "जिम्मेदार परिनियोजन" के महत्व पर जोर दिया है। इसका मतलब है कि व्यवसायों और व्यक्तियों को AI का उपयोग करते समय अपने कार्बन फुटप्रिंट को कम करने के लिए कदम उठाने चाहिए। यहां कुछ उपाय दिए गए हैं जो किए जा सकते हैं:

• कुशल AI मॉडल का उपयोग: DeepSeek जैसे कुशल AI मॉडल का चयन करने से ऊर्जा की खपत और कार्बन उत्सर्जन को कम किया जा सकता है।
• AI मॉडल के उपयोग का अनुकूलन: यह सुनिश्चित करें कि AI मॉडल केवल तभी चल रहे हैं जब आवश्यक हो, और अति प्रयोग से बचें।
• नवीकरणीय ऊर्जा का उपयोग: डेटा सेंटर और भौतिक उपकरणों को बिजली प्रदान करने के लिए नवीकरणीय ऊर्जा का उपयोग करने से कार्बन उत्सर्जन को कम किया जा सकता है।
• स्थिर AI विकास का समर्थन: उन कंपनियों और संगठनों का समर्थन करें जो स्थिर AI तकनीकों के विकास और परिनियोजन के लिए प्रतिबद्ध हैं।

इन उपायों को अपनाकर, हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि AI के लाभ पर्यावरण की कीमत पर न हों।

DeepSeek AI की ओपन-सोर्स रणनीति: नवाचार और टिकाऊ विकास को गति देना

DeepSeek AI ने अपने कुछ मॉडलों को ओपन-सोर्स करने का विकल्प चुना है, जिसने न केवल AI तकनीकों के नवाचार को गति दी है, बल्कि कुछ हद तक AI के टिकाऊ विकास को भी बढ़ावा दिया है। ओपन-सोर्स का मतलब है कि कोई भी DeepSeek AI के मॉडल कोड तक पहुंच, उपयोग, संशोधन और वितरित कर सकता है। यह खुलापन निम्नलिखित क्षेत्रों में फायदे लाता है:

• नवाचार को गति देना: ओपन-सोर्स के माध्यम से, DeepSeek AI अधिक डेवलपर्स को मॉडल के सुधार और अनुकूलन में भाग लेने के लिए आकर्षित करने में सक्षम है। दुनिया भर के डेवलपर्स मॉडल की कमियों को खोजने और नए समाधान प्रस्तावित करने के लिए मिलकर काम कर सकते हैं। यह खुला सहयोगात्मक मॉडल AI तकनीकों के नवाचार को गति दे सकता है और विभिन्न क्षेत्रों में AI के उपयोग को बढ़ावा दे सकता है।
• विकास लागत को कम करना: अन्य व्यवसायों और अनुसंधानों के लिए, DeepSeek AI के ओपन-सोर्स मॉडल का उपयोग AI विकास की लागत को काफी कम कर सकता है। उन्हें अपने स्वयं के मॉडल को खरोंच से बनाने की आवश्यकता नहीं है, बल्कि वे DeepSeek AI के मॉडल के आधार पर सीधे संशोधन और अनुकूलन कर सकते हैं, जिससे समय और संसाधनों की काफी बचत होती है।
• मॉडल की पहुंच में सुधार: ओपन-सोर्स से अधिक लोग DeepSeek AI के मॉडल तक पहुंच और उपयोग कर सकते हैं। यह AI तकनीकों को लोकप्रिय बनाने में मदद करता है, जिससे अधिक लोग लाभान्वित हो सकते हैं।
• टिकाऊ विकास को बढ़ावा देना: ओपन-सोर्स के माध्यम से, अधिक डेवलपर्स मॉडल दक्षता में सुधार के लिए DeepSeek AI के प्रयासों को समझ सकते हैं। यह टिकाऊ AI विकास अवधारणाओं को बढ़ावा देने, अधिक डेवलपर्स को AI के पर्यावरणीय प्रभाव पर ध्यान देने और अधिक कुशल और पर्यावरण के अनुकूल AI मॉडल विकसित करने के लिए प्रोत्साहित करने में मदद करता है।

हालांकि, ओपन-सोर्स के साथ कुछ चुनौतियां भी हैं। उदाहरण के लिए, ओपन-सोर्स मॉडल की सुरक्षा एक महत्वपूर्ण मुद्दा है। यदि मॉडल में कमजोरियां हैं, तो उन्हें दुर्भावनापूर्ण हमलावरों द्वारा शोषण किया जा सकता है। इसके अलावा, ओपन-सोर्स मॉडल में बौद्धिक संपदा की सुरक्षा भी एक ऐसा मुद्दा है जिस पर ध्यान देने की आवश्यकता है।

कुछ चुनौतियों के बावजूद, DeepSeek AI की ओपन-सोर्स रणनीति आम तौर पर फायदेमंद है। इससे AI तकनीकों के नवाचार में तेजी आई है, AI विकास की लागत कम हुई है, मॉडल की पहुंच में सुधार हुआ है और AI के टिकाऊ विकास को बढ़ावा मिला है।

विभिन्न उद्योगों में DeepSeek AI की अनुप्रयोग क्षमता

DeepSeek AI की दक्षता और टिकाऊपन इसे विभिन्न उद्योगों में व्यापक अनुप्रयोग क्षमता प्रदान करते हैं। यहां कुछ क्षेत्र दिए गए हैं जहां DeepSeek AI महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है:

• प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP): DeepSeek AI का उपयोग अधिक कुशल और सटीक NLP मॉडल बनाने के लिए किया जा सकता है, जिससे मशीन अनुवाद, पाठ सार, भावना विश्लेषण जैसे अनुप्रयोगों में सुधार होता है।
• कंप्यूटर विज़न: DeepSeek AI का उपयोग अधिक कुशल और सटीक कंप्यूटर विज़न मॉडल बनाने के लिए किया जा सकता है, जिससे छवि पहचान, वस्तु का पता लगाने, वीडियो विश्लेषण जैसे अनुप्रयोगों में सुधार होता है।
• सिफारिश प्रणाली: DeepSeek AI का उपयोग अधिक कुशल और अधिक व्यक्तिगत सिफारिश प्रणाली बनाने के लिए किया जा सकता है, जिससे उपयोगकर्ता अनुभव और व्यावसायिक लाभ में सुधार होता है।
• स्वास्थ्य सेवा: DeepSeek AI का उपयोग सहायक निदान, दवा अनुसंधान और विकास, व्यक्तिगत चिकित्सा जैसे क्षेत्रों में किया जा सकता है, जिससे चिकित्सा दक्षता में सुधार होता है और रोगी के पूर्वानुमान में सुधार होता है।
• वित्तीय सेवाएँ: DeepSeek AI का उपयोग जोखिम मूल्यांकन, धोखाधड़ी का पता लगाने, मात्रात्मक व्यापार जैसे क्षेत्रों में किया जा सकता है, जिससे वित्तीय सेवाओं की दक्षता और सुरक्षा में सुधार होता है।
• विनिर्माण: DeepSeek AI का उपयोग उत्पादन प्रक्रिया अनुकूलन, गुणवत्ता नियंत्रण, विफलता भविष्यवाणी जैसे क्षेत्रों में किया जा सकता है, जिससे उत्पादन क्षमता में सुधार होता है और उत्पादन लागत कम होती है।

भविष्य के AI विकास के रुझान: दक्षता, स्थिरता और जिम्मेदार परिनियोजन

DeepSeek AI का मामला दर्शाता है कि भविष्य में AI विकास दक्षता, स्थिरता और जिम्मेदार परिनियोजन पर अधिक ध्यान देगा। AI तकनीकों के निरंतर विकास के साथ, हमें पर्यावरण और समाज पर AI के प्रभाव पर अधिक ध्यान देने और AI के लाभों को पूरी तरह से प्राप्त करना सुनिश्चित करने के लिए कदम उठाने की आवश्यकता है, जबकि इसके नकारात्मक प्रभावों को कम किया जा सके।

यहां भविष्य के AI विकास के कुछ रुझान दिए गए हैं:

• मॉडल संपीड़न और अनुकूलन: शोधकर्ता AI मॉडल को संपीड़ित और अनुकूलित करने के लिए नए तरीकों की खोज जारी रखेंगे, जिससे मॉडल की कंप्यूटिंग आवश्यकताओं और ऊर्जा खपत को कम किया जा सके।
• एज कंप्यूटिंग: AI मॉडल को एज डिवाइस (जैसे स्मार्टफोन, सेंसर, आदि) पर तैनात करने से डेटा केंद्रों पर निर्भरता कम हो सकती है, जिससे ऊर्जा खपत और विलंबता कम हो सकती है।
• ग्रीन AI: अधिक से अधिक शोधकर्ता ग्रीन AI के विकास पर ध्यान देंगे, यानी अधिक पर्यावरण के अनुकूल और टिकाऊ AI तकनीकों का विकास।
• AI नैतिकता और सुरक्षा: AI नैतिकता और सुरक्षा के मुद्दों पर अधिक से अधिक ध्यान दिया जाएगा। हमें यह सुनिश्चित करने के लिए उचित नीतियां और मानदंड बनाने की आवश्यकता है कि AI सुरक्षित, विश्वसनीय और निष्पक्ष है।

DeepSeek AI की खोज हमें एक बहुत अच्छा उदाहरण प्रदान करती है कि AI दक्षता में सुधार करते हुए AI के टिकाऊ विकास पर कैसे ध्यान केंद्रित किया जाए। भविष्य में, हम DeepSeek AI जैसी अधिक नवीन कंपनियों को देखने के लिए उत्सुक हैं जो एक अधिक हरे, टिकाऊ AI पारिस्थितिकी तंत्र के निर्माण में योगदान करती हैं।