आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सच्या (Artificial Intelligence) अत्यंत स्पर्धात्मक क्षेत्रात, जिथे दिग्गज एकमेकांशी भिडतात आणि नवीन शोध एका रात्रीत चित्र बदलून टाकतात, तिथे चीनमधील एक तुलनेने नवीन स्पर्धक जागतिक लक्ष वेधून घेत आहे. DeepSeek, एक AI स्टार्टअप ज्याची सुरुवात केवळ 2023 मध्ये झाली, तो अज्ञाततेतून वेगाने चर्चेच्या अग्रभागी आला आहे. यामागे त्याचे प्रभावी तांत्रिक प्रदर्शन आणि त्याच्या पुढील संभाव्य प्रगतीबद्दलची सततची चर्चा कारणीभूत आहे. जग त्याच्या आधीच प्रशंसित मॉडेल्सच्या उत्तराधिकाऱ्याची वाट पाहत असताना, DeepSeek ने शैक्षणिक विचारांच्या सहकार्याने, AI च्या सर्वात मोठ्या आव्हानांपैकी एक असलेल्या ‘ॲडव्हान्स्ड रिझनिंग’ (advanced reasoning) म्हणजेच प्रगत तार्किक क्षमतेवर मात करण्यासाठी एक अत्याधुनिक नवीन तंत्रज्ञान शांतपणे सादर केले आहे.
AI आकलनाचे गुंतागुंतीचे आव्हान
लार्ज लँग्वेज मॉडेल्सच्या (Large Language Models - LLMs) सध्याच्या पिढीने मानवासारखे मजकूर तयार करणे, भाषांतर करणे आणि कोड लिहिण्याच्या क्षमतेने जगाला चकित केले आहे. तथापि, केवळ नमुना ओळखणे (pattern recognition) आणि संभाव्य मजकूर निर्मितीच्या (probabilistic text generation) पलीकडे जाऊन खरी तार्किक क्षमता – माहितीवर तार्किक प्रक्रिया करणे, निष्कर्ष काढणे आणि जटिल समस्या सोडवणे – प्राप्त करणे हे एक मोठे आव्हान आहे. हे एका बुद्धिबळाच्या पटाचे वर्णन करू शकणाऱ्या AI आणि ग्रँडमास्टरप्रमाणे रणनीती आखू शकणाऱ्या AI मधील फरक आहे. या सखोल पातळीवरील आकलन क्षमता प्राप्त करणे हे अनेक संशोधन प्रयोगशाळांसाठी पवित्र ध्येय आहे, जे केवळ बोलकेच नव्हे तर खऱ्या अर्थाने बुद्धिमान आणि जटिल कामांमध्ये विश्वासार्ह भागीदार ठरू शकतील अशा AI प्रणालींचे वचन देते. या प्रयत्नासाठी केवळ मॉडेलचा आकार किंवा प्रशिक्षण डेटा वाढवण्यापलीकडे नाविन्यपूर्ण दृष्टिकोन आवश्यक आहेत. या गुंतागुंतीच्या डिजिटल मेंदूंना केवळ काय बोलायचे हे नाही, तर कसा विचार करायचा हे शिकवण्यासाठी नवीन पद्धतींची आवश्यकता आहे.
एक नवीन मार्ग: GRM आणि प्रिन्सिपल्ड क्रिटिकचे संयोजन
या पार्श्वभूमीवर, DeepSeek ने प्रतिष्ठित Tsinghua University च्या संशोधकांसोबत काम करत एक संभाव्यतः क्रांतिकारी पद्धत सादर केली आहे. त्यांचा दृष्टिकोन, वैज्ञानिक भांडार arXiv वर प्रकाशित झालेल्या एका शोधनिबंधात तपशीलवार वर्णन केलेला आहे, तो एकच रामबाण उपाय नसून दोन भिन्न तंत्रांचे काळजीपूर्वक तयार केलेले संयोजन आहे: Generative Reward Modelling (GRM) आणि Self-Principled Critique Tuning.
चला या दुहेरी रणनीतीचे विश्लेषण करूया:
Generative Reward Modelling (GRM): AI मधील रिवॉर्ड मॉडेलिंगचे (reward modeling) मुख्य उद्दिष्ट मॉडेलच्या वर्तनाला मानवांना इष्ट किंवा योग्य वाटणाऱ्या परिणामांकडे वळवणे आहे. पारंपारिकपणे, यात मानवांनी वेगवेगळ्या AI प्रतिसादांना रँक देणे समाविष्ट असू शकते, ज्यामुळे एक प्राधान्य डेटासेट (preference dataset) तयार होतो ज्यातून मॉडेल शिकते. GRM या संकल्पनेचा विकास दर्शवते, ज्यात संभाव्यतः अशा पद्धतींचा समावेश आहे जिथे रिवॉर्ड सिग्नल्स (reward signals) स्वतः अधिक गतिशील किंवा अत्याधुनिक पद्धतीने तयार केले जातात किंवा सुधारले जातात. यामुळे मानवी निरीक्षणावरील (human annotation) कष्टदायक अवलंबित्व कमी होऊ शकते, तरीही मानवी प्राधान्ये प्रभावीपणे कॅप्चर केली जाऊ शकतात. याचा उद्देश LLM ला केवळ व्याकरणाच्या दृष्टीने योग्य किंवा सांख्यिकीयदृष्ट्या संभाव्य उत्तराचीच नव्हे, तर ‘चांगले’ उत्तर काय आहे याची चांगली समज देणे आहे. हे AI च्या आंतरिक दिशादर्शकाला मानवी मूल्ये आणि उद्दिष्टांशी जुळवण्याबद्दल आहे.
Self-Principled Critique Tuning: हा घटक स्व-सुधारणेसाठी एक मनोरंजक यंत्रणा सुचवतो. केवळ बाह्य अभिप्रायावर (मानवी किंवा मॉडेल-व्युत्पन्न) अवलंबून राहण्याऐवजी, LLM ला पूर्वनिर्धारित तत्त्वे किंवा नियमांच्या संचावर आधारित स्वतःच्या तार्किक प्रक्रियांचे मूल्यांकन करण्यासाठी प्रशिक्षित केले जाते. यात मॉडेलला स्वतःच्या व्युत्पन्न आउटपुटमधील तार्किक त्रुटी, विसंगती किंवा इच्छित तार्किक पद्धतींपासूनचे विचलन ओळखायला शिकवणे समाविष्ट असू शकते. हे AI ला केवळ उत्तरेच नव्हे, तर तर्कशास्त्र आणि चिकित्सक विचारांची मूलभूत तत्त्वे शिकवण्यासारखे आहे, ज्यामुळे ते स्वायत्तपणे आपले प्रतिसाद सुधारू शकते. हा अंतर्गत टीकात्मक लूप (internal critique loop) मॉडेलच्या तार्किक क्षमतांची मजबुती आणि विश्वासार्हता लक्षणीयरीत्या वाढवू शकतो.
संशोधकांचा दावा आहे की या एकत्रित तंत्राचा समावेश असलेले मॉडेल्स, ज्यांना DeepSeek-GRM असे नाव दिले आहे, त्यांनी लक्षणीय यश दर्शवले आहे. त्यांच्या शोधनिबंधानुसार, या मॉडेल्सनी विद्यमान, शक्तिशाली सार्वजनिक रिवॉर्ड मॉडेल्सच्या तुलनेत ‘स्पर्धात्मक’ (competitive) कामगिरी पातळी गाठली आहे. हा दावा, जर व्यापक चाचणी आणि अनुप्रयोगाद्वारे प्रमाणित झाला, तर अधिक प्रभावीपणे आणि कार्यक्षमतेने तर्क करू शकणाऱ्या LLMs विकसित करण्याच्या दिशेने एक महत्त्वपूर्ण पाऊल सूचित करतो. हे विविध वापरकर्त्यांच्या प्रश्नांना सामोरे जाताना जलद आणि उच्च दर्जाचे परिणाम देणाऱ्या AI प्रणालींचा संभाव्य मार्ग दर्शवते, ज्या केवळ शक्तिशालीच नाहीत तर तार्किक सुसंगतता आणि अचूकतेसाठी मानवी अपेक्षांशी अधिक जुळलेल्या आहेत.
मोकळेपणाची धोरणात्मक गणना
त्यांच्या रणनीतीमध्ये आणखी एक स्तर जोडत, DeepSeek आणि Tsinghua च्या संशोधकांनी DeepSeek-GRM मॉडेल्सना ओपन सोर्स (open source) करण्याची इच्छा दर्शवली आहे. जरी विशिष्ट टाइमलाइन अद्याप उघड केली नसली तरी, ही हालचाल AI उद्योगातील वाढत्या, जरी गुंतागुंतीच्या, ट्रेंडशी जुळते.
संभाव्यतः अत्याधुनिक तंत्रज्ञान विकसित करणारी कंपनी ते सामायिक का करेल? याची कारणे बहुआयामी असू शकतात:
- समुदाय सहभाग आणि अभिप्राय: मॉडेल्सना ओपन-सोर्स डोमेनमध्ये आणल्याने जागतिक डेव्हलपर समुदायाकडून छाननी, चाचणी आणि सुधारणांना आमंत्रण मिळते. यामुळे विकासाला गती मिळू शकते, त्रुटी उघड होऊ शकतात आणि एका संस्थेच्या क्षमतेपलीकडे नवोपक्रमाला चालना मिळू शकते.
- विश्वास आणि पारदर्शकता निर्माण करणे: कधीकधी अपारदर्शकतेने वैशिष्ट्यीकृत असलेल्या क्षेत्रात, ओपन-सोर्सिंग सद्भावना निर्माण करू शकते आणि कंपनीला एकत्रितपणे तंत्रज्ञान पुढे नेण्यासाठी वचनबद्ध सहयोगी खेळाडू म्हणून स्थापित करू शकते. DeepSeek ने स्वतः या वर्षाच्या सुरुवातीला कोड रिपॉझिटरीज ओपन-सोर्स करताना ‘पूर्ण पारदर्शकतेसह प्रामाणिक प्रगती’ (sincere progress with full transparency) करण्याची वचनबद्धता दर्शवली होती.
- मानके स्थापित करणे आणि अवलंबन चालवणे: एक शक्तिशाली मॉडेल किंवा तंत्र विनामूल्य उपलब्ध केल्याने त्याचा व्यापक अवलंब करण्यास प्रोत्साहन मिळू शकते, संभाव्यतः ते एक वास्तविक मानक म्हणून स्थापित होऊ शकते आणि कंपनीच्या तंत्रज्ञानाभोवती एक इकोसिस्टम तयार होऊ शकते.
- प्रतिभा आकर्षण: ओपन-सोर्स योगदान अनेकदा उत्कृष्ट AI प्रतिभा आकर्षित करण्यासाठी एक शक्तिशाली चुंबक म्हणून काम करते, जे सहसा मोकळेपणा आणि सहकार्याला प्रोत्साहन देणाऱ्या वातावरणाकडे आकर्षित होतात.
- स्पर्धात्मक गतिशीलता: काही प्रकरणांमध्ये, ओपन-सोर्सिंग हे मोठ्या प्रतिस्पर्धकांनी ऑफर केलेल्या बंद, मालकीच्या मॉडेल्सच्या वर्चस्वाला आव्हान देण्यासाठी, स्पर्धेचे क्षेत्र समान करण्यासाठी किंवा तंत्रज्ञान स्टॅकच्या विशिष्ट स्तरांचे कमोडिटायझेशन (commoditization) करण्यासाठी एक धोरणात्मक पाऊल असू शकते.
DeepSeek ने GRM ओपन-सोर्स करण्याचा आपला इरादा व्यक्त करणे, त्याच्या पूर्वीच्या कोड रिपॉझिटरीजच्या प्रकाशनानंतर, एका विचारपूर्वक केलेल्या रणनीतीकडे निर्देश करते जी मोकळेपणाच्या काही पैलूंना स्वीकारते, जरी ती भविष्यातील उत्पादन लाँचबद्दल कॉर्पोरेट स्तरावर काही प्रमाणात विवेकबुद्धी राखते. ही मोजलेली पारदर्शकता अत्यंत स्पर्धात्मक जागतिक AI लँडस्केपमध्ये गती आणि विश्वासार्हता निर्माण करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण ठरू शकते.
यशाचे प्रतिध्वनी आणि पुढे काय याची कुजबुज
नवीन तार्किक पद्धतीचे तपशील देणारा शैक्षणिक शोधनिबंध DeepSeek च्या भविष्यातील वाटचालीबद्दलच्या स्पष्ट अपेक्षेच्या वातावरणात आला आहे. कंपनी अजूनही तिच्या मागील प्रकाशनांमुळे मिळालेल्या मान्यतेच्या लाटेवर स्वार आहे:
- DeepSeek-V3: त्याच्या फाउंडेशन मॉडेलने लक्षणीय लक्ष वेधून घेतले, विशेषतः मार्च 2024 मधील अपग्रेडनंतर (DeepSeek-V3-0324) ज्यात सुधारित तार्किक क्षमता, सुधारित वेब डेव्हलपमेंट क्षमता आणि अधिक प्रवीण चीनी लेखन कौशल्ये यांचा समावेश होता.
- DeepSeek-R1: या तार्किक-केंद्रित मॉडेलने मोठी लाट निर्माण केली, जागतिक टेक समुदायाला त्याच्या प्रभावी कामगिरीच्या मानदंडांनी, विशेषतः त्याच्या संगणकीय खर्चाच्या तुलनेत, हादरवून सोडले. याने दाखवून दिले की उच्च-स्तरीय तार्किक क्षमता संभाव्यतः अधिक कार्यक्षमतेने प्राप्त केल्या जाऊ शकतात, ज्यामुळे प्रस्थापित नेत्यांना आव्हान मिळाले.
हा ट्रॅक रेकॉर्ड अपरिहार्यपणे पुढील आवृत्तीबद्दल, संभाव्यतः DeepSeek-R2 बद्दलच्या अनुमानांना खतपाणी घालतो. वसंत ऋतूच्या उत्तरार्धात एका Reuters च्या अहवालात असे सुचवण्यात आले होते की R2 प्रकाशन लवकरच होऊ शकते, शक्यतो जून 2024 च्या सुरुवातीला, जे कंपनीच्या वाढत्या प्रोफाइलचा त्वरीत फायदा घेण्याच्या महत्त्वाकांक्षेकडे निर्देश करते. तथापि, DeepSeek ने स्वतः आपल्या अधिकृत चॅनेलद्वारे या विषयावर लक्षणीय मौन बाळगले आहे. विशेष म्हणजे, चीनी माध्यमांनी वृत्त दिले की कंपनीशी संबंधित एका ग्राहक सेवा खात्याने व्यावसायिक ग्राहकांसोबतच्या खाजगी ग्रुप चॅटमध्ये लवकरच प्रकाशन होणार असल्याची टाइमलाइन नाकारली.
ही मितभाषिता DeepSeek च्या आतापर्यंतच्या कार्यशैलीचे वैशिष्ट्य आहे. जागतिक स्तरावर चर्चेत असूनही, उद्योजक Liang Wenfeng यांनी स्थापन केलेल्या Hangzhou-आधारित स्टार्टअप ने मोठ्या प्रमाणावर सार्वजनिक घोषणा आणि विपणन टाळले आहे. त्याचे लक्ष संशोधन आणि विकासावर तीव्रपणे केंद्रित असल्याचे दिसते, ज्यामुळे त्याच्या मॉडेल्सची कामगिरी स्वतःच बोलते. हा ‘सांगण्याऐवजी करून दाखवा’ (show, don’t tell) दृष्टिकोन, जरी निश्चित रोडमॅपसाठी उत्सुक असलेल्या बाजार निरीक्षकांसाठी निराशाजनक असला तरी, अकाली प्रसिद्धीपेक्षा भरीव तांत्रिक प्रगतीसाठीची वचनबद्धता अधोरेखित करतो.
सिंहासनामागील शक्ती: दूरदर्शी नेतृत्व आणि आर्थिक ताकद
DeepSeek च्या जलद उदयाला समजून घेण्यासाठी त्याचे संस्थापक आणि आर्थिक पाठबळ पाहणे आवश्यक आहे. या उपक्रमामागील 40 वर्षीय उद्योजक Liang Wenfeng हे केवळ AI दूरदर्शी नाहीत तर DeepSeek ची मूळ कंपनी High-Flyer Quant चे संस्थापक देखील आहेत.
हा संबंध निर्णायक आहे. High-Flyer Quant एक यशस्वी हेज फंड (hedge fund) आहे आणि त्याचे भरीव आर्थिक स्त्रोत DeepSeek च्या संगणकीयदृष्ट्या गहन संशोधन आणि विकास प्रयत्नांसाठी महत्त्वपूर्ण इंधन पुरवतात. अत्याधुनिक LLMs प्रशिक्षित करण्यासाठी प्रचंड संगणकीय शक्ती आणि प्रचंड डेटासेटची आवश्यकता असते, जे प्रवेशासाठी एक महत्त्वपूर्ण आर्थिक अडथळा दर्शवते. High-Flyer Quant चे पाठबळ DeepSeek ला तांत्रिकदृष्ट्या स्पर्धा करण्यासाठी आवश्यक असलेले मोठे बजेट प्रभावीपणे प्रदान करते, महागडे हार्डवेअर, प्रतिभा संपादन आणि AI च्या सीमा पुढे ढकलण्यासाठी आवश्यक असलेल्या विस्तृत प्रयोगांना निधी पुरवते.
क्वांटिटेटिव्ह फायनान्स (quantitative finance) आणि आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सच्या जगात संभाव्य समन्वय देखील आहे. दोन्ही क्षेत्रे मोठ्या प्रमाणात डेटावर प्रक्रिया करणे, जटिल नमुने ओळखणे आणि अत्याधुनिक भविष्यवाणी मॉडेल तयार करण्यावर मोठ्या प्रमाणावर अवलंबून असतात. High-Flyer Quant मध्ये आर्थिक डेटा आणि अल्गोरिदम हाताळण्यात मिळवलेली कुशलता DeepSeek च्या AI प्रयत्नांसाठी मौल्यवान क्रॉस-पॉलिनेशन (cross-pollination) प्रदान करू शकते.
Liang Wenfeng स्वतः केवळ एक फायनान्सर नाहीत तर तांत्रिक योगदान देखील देतात. फेब्रुवारी 2024 मध्ये, त्यांनी ‘नेटिव्ह स्पार्स अटेंशन’ (native sparse attention) चा शोध घेणाऱ्या एका तांत्रिक अभ्यासाचे सह-लेखन केले, हे तंत्र LLMs ला खूप मोठे संदर्भ किंवा डेटाचे प्रमाण प्रक्रिया करताना अधिक कार्यक्षम बनवण्याच्या उद्देशाने आहे – AI क्षमतांना पुढे नेण्यासाठी आणखी एक महत्त्वपूर्ण क्षेत्र. उद्योजक नेतृत्व, तांत्रिक अंतर्दृष्टी आणि भरीव आर्थिक पाठबळ यांचे हे मिश्रण DeepSeek च्या प्रगतीला चालना देणारे एक शक्तिशाली संयोजन तयार करते.
जागतिक AI परिदृश्यात नेव्हिगेट करणे: तंत्रज्ञान, महत्त्वाकांक्षा आणि भू-राजकारण
DeepSeek चा उदय आणि तांत्रिक प्रगती एकाकीपणे पाहिली जाऊ शकत नाही. ते आर्टिफिशियल इंटेलिजन्समध्ये तीव्र जागतिक स्पर्धेच्या व्यापक संदर्भात घडतात, विशेषतः युनायटेड स्टेट्स (United States) आणि चीन (China) यांच्यात. दोन्ही राष्ट्रे भविष्यातील आर्थिक वाढ आणि राष्ट्रीय सुरक्षेसाठी AI वर्चस्वाला महत्त्वपूर्ण मानतात, ज्यामुळे प्रचंड गुंतवणूक आणि धोरणात्मक उपक्रम हाती घेतले जात आहेत.
या वातावरणात, DeepSeek सारख्या उत्कृष्ट कंपन्या अपरिहार्यपणे राष्ट्रीय लक्ष वेधून घेतात. याचे महत्त्व फेब्रुवारी 2024 च्या उत्तरार्धात अधोरेखित झाले, जेव्हा Liang Wenfeng यांनी बीजिंग (Beijing) मध्ये तंत्रज्ञान उद्योजकांवर केंद्रित असलेल्या एका परिसंवादात भाग घेतला, ज्याचे आयोजन स्वतः चीनी राष्ट्राध्यक्ष Xi Jinping यांनी केले होते. DeepSeek च्या संस्थापकाचा अशा उच्च-प्रोफाइल बैठकीत समावेश सर्वोच्च स्तरावर मान्यता दर्शवतो आणि स्टार्टअपला चीनच्या AI महत्त्वाकांक्षांसाठी संभाव्य ध्वजवाहक म्हणून स्थान देतो.
DeepSeek ला देशांतर्गत आणि आंतरराष्ट्रीय स्तरावर चीनच्या तांत्रिक लवचिकतेचा आणि AI च्या अत्याधुनिक क्षेत्रात नवोपक्रम करण्याच्या क्षमतेचा पुरावा म्हणून अधिकाधिक गौरवण्यात येत आहे, जरी अमेरिकेकडून (US) चीनला AI विकासासाठी महत्त्वपूर्ण असलेल्या प्रगत सेमीकंडक्टर तंत्रज्ञानामध्ये प्रवेश प्रतिबंधित करण्याचे सतत प्रयत्न सुरू आहेत. या राष्ट्रीय प्रकाशामुळे संधी आणि दबाव दोन्ही येतात. यामुळे पुढील संसाधने आणि समर्थन मिळू शकते परंतु संभाव्यतः कंपनीला अधिक भू-राजकीय छाननीच्या अधीन देखील आणू शकते.
DeepSeek आपले कार्य सुरू ठेवत असताना, GRM आणि सेल्फ-प्रिन्सिपल्ड क्रिटिक (self-principled critique) सारख्या तार्किक पद्धती सुधारत असताना, संभाव्यतः आपल्या पुढील पिढीच्या R2 मॉडेलची तयारी करत असताना आणि आपल्या मोजलेल्या मोकळेपणाच्या रणनीतीवर नेव्हिगेट करत असताना, ते केवळ एक तंत्रज्ञान कंपनी म्हणून नव्हे, तर एका जटिल जागतिक बुद्धिबळाच्या पटावरील एक महत्त्वपूर्ण खेळाडू म्हणून कार्य करते. त्याची वाटचाल महत्त्वाकांक्षा, नवोपक्रम, धोरणात्मक निधी आणि आपल्या काळातील निर्णायक तांत्रिक शर्यतीत तांत्रिक प्रगती आणि राष्ट्रीय हित यांच्यातील गुंतागुंतीच्या परस्परसंवादाचा एक आकर्षक केस स्टडी दर्शवते. R&D वरील शांत लक्ष, वेळोवेळी खऱ्या अर्थाने प्रभावी तंत्रज्ञानाच्या प्रकाशनांसह, आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स तार्किकतेच्या महत्त्वपूर्ण क्षेत्रात शाश्वत नेतृत्व निर्माण करण्याच्या उद्देशाने दीर्घकालीन रणनीती सूचित करते.