ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (Artificial Intelligence) ਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ, ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਹਿਮ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਇਹਨਾਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨਾ। ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਪਹਿਲੂ ਅਨੁਮਾਨ (inference) ਦੇ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ AI ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਅਨੁਮਾਨ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਮੰਗ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਾਗਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਨੁਮਾਨ ਹਰੇਕ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆ ਨਾਲ ਚੱਲ ਰਹੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸੌਂਪੇ ਗਏ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਜਾਂ ਇਨਪੁਟ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਉਤਪੱਤੀ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਇਕਾਈਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਟੋਕਨ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਾਗਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਮਾਡਲ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਖਰਚੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। AI ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ, ਟੀਚਾ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਅਨੁਕੂਲ ਗਤੀ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਾਲ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਉੱਚ ਮਾਤਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਹੈ।
AI ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ, ਊਰਜਾ-ਕੁਸ਼ਲ ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਵਿਕਾਸ, ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਫੁੱਲ-ਸਟੈਕ ਹੱਲਾਂ ਨੇ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਲਾਗਤਾਂ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਇਆ ਹੈ।
ਸਟੈਨਫੋਰਡ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਫਾਰ ਹਿਊਮਨ-ਸੈਂਟਰਡ AI ਦੀ 2025 AI ਇੰਡੈਕਸ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, GPT-3.5-ਪੱਧਰ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਅਨੁਮਾਨ ਲਾਗਤ ਨਵੰਬਰ 2022 ਅਤੇ ਅਕਤੂਬਰ 2024 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਘਟੀ ਹੈ। ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਵੀ ਘਟੀਆਂ ਹਨ, ਊਰਜਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸਾਲਾਨਾ ਸੁਧਾਰ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਓਪਨ-ਵੇਟ ਮਾਡਲ ਬੰਦ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਘਟਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉੱਨਤ AI ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਘੱਟ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਡਲ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਮੰਗ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਟੋਕਨ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ AI ਤਰਕ ਸਾਧਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿਣ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਵਧੀ ਹੋਈ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਦੀ ਖਪਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਲੇਖ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਦੀ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲ, ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ, ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ AI ਹੱਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
AI ਅਨੁਮਾਨ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਸੰਕਲਪ
AI ਅਨੁਮਾਨ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਜਾਣੂ ਕਰਵਾਉਣਾ ਇਸਦੇ ਮਹੱਤਵ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਟੋਕਨ: ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਕੋਰ ਇਕਾਈਆਂ, ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰਾਂ, ਆਡੀਓ, ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਛੋਟੀਆਂ, ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਤੋੜਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ, ਮਾਡਲ ਟੋਕਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਸਹੀ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਥਰੂਪੁੱਟ: ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਜੋ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਟੋਕਨ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਵਿੱਚ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉੱਚ ਥਰੂਪੁੱਟ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਲੇਟੈਂਸੀ: ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇਨਪੁਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਾਂ ਦੇਰੀ। ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ ਅਤੇ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ। ਮੁੱਖ ਲੇਟੈਂਸੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਪਹਿਲੇ ਟੋਕਨ ਦਾ ਸਮਾਂ (Time to First Token - TTFT): ਉਪਭੋਗਤਾ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਟੋਕਨ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਸਮਾਂ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਆਉਟਪੁੱਟ ਟੋਕਨ ਪ੍ਰਤੀ ਸਮਾਂ (Time per Output Token - TPOT): ਬਾਅਦ ਵਾਲੇ ਟੋਕਨਾਂ ਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਔਸਤ ਸਮਾਂ, ਜਿਸਨੂੰ ‘ਇੰਟਰ-ਟੋਕਨ ਲੇਟੈਂਸੀ’ ਜਾਂ ‘ਟੋਕਨ-ਟੂ-ਟੋਕਨ ਲੇਟੈਂਸੀ’ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਕਿ TTFT ਅਤੇ TPOT ਲਾਭਦਾਇਕ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਹਨ, ਸਿਰਫ਼ ਉਨ੍ਹਾਂ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਨਾਲ ਘਟੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਜਾਂ ਵਧੀ ਹੋਈ ਲਾਗਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਗੁੱਡਪੁੱਟ: ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਜੋ ਟੀਚਾ TTFT ਅਤੇ TPOT ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਥਰੂਪੁੱਟ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਗੁੱਡਪੁੱਟ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੰਚਾਲਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਥਰੂਪੁੱਟ, ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਊਰਜਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ: ਇੱਕ ਮਾਪ ਕਿ ਇੱਕ AI ਸਿਸਟਮ ਕਿੰਨੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਾਵਰ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀ ਵਾਟ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀ ਵਾਟ ਟੋਕਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਦੀ ਖਪਤ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸਕੇਲਿੰਗ ਕਾਨੂੰਨ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਾਗਤ
ਤਿੰਨ AI ਸਕੇਲਿੰਗ ਕਾਨੂੰਨ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਪ੍ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਸਕੇਲਿੰਗ: ਅਸਲ ਸਕੇਲਿੰਗ ਕਾਨੂੰਨ, ਜੋ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਆਕਾਰ, ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਪੋਸਟ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ: ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਰੀਟਰੀਵਲ-ਆਗਮੈਂਟਿਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ (retrieval-augmented generation - RAG) ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਟੈਸਟ-ਟਾਈਮ ਸਕੇਲਿੰਗ: ਇਸਨੂੰ ‘ਲੰਬੀ ਸੋਚ’ ਜਾਂ ‘ਤਰਕ’ ਵਜੋਂ ਵੀ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਜਵਾਬ ਚੁਣਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਈ ਸੰਭਾਵੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਮਾਨ ਦੌਰਾਨ ਵਾਧੂ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਪੋਸਟ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਅਤੇ ਟੈਸਟ-ਟਾਈਮ ਸਕੇਲਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁੰਦੀਆਂ ਜਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਪ੍ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ।
ਇੱਕ ਫੁੱਲ-ਸਟੈਕ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਲਾਭਦਾਇਕ AI ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ
ਟੈਸਟ-ਟਾਈਮ ਸਕੇਲਿੰਗ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਟੋਕਨ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਧੇਰੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਾਗਤਾਂ ਵੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਸਿਰਫ ਪ੍ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਅਤੇ ਪੋਸਟ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਤੋਂ ਗੁਜ਼ਰਦੇ ਹਨ।
ਸਮਾਰਟ AI ਹੱਲਾਂ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਟੋਕਨਾਂ ਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਟੋਕਨਾਂ ਨੂੰ ਜਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਹੋ ਸਕੇ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਓਨਾ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੁੱਲ ਇਹ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ AI ਤਰਕ ਸਾਧਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਣ ਜੋ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲਾਗਤਾਂ ਲਗਾਏ ਬਿਨਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ, ਕੋਡਿੰਗ, ਅਤੇ ਮਲਟੀਸਟੈਪ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਣ।
ਇਸਦੇ ਲਈ ਐਡਵਾਂਸਡ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਟੈਕ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। NVIDIA ਦਾ AI ਫੈਕਟਰੀ ਉਤਪਾਦ ਰੋਡਮੈਪ ਇਹਨਾਂ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀਆਂ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
AI ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ AI ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ, ਤੇਜ਼ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨੈੱਟਵਰਕਿੰਗ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਬਲ ਹੋਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਜਾਂ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
ਵੱਡੇ AI ਤਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, AI ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ, ਘੱਟ-ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸਿਸਟਮ ‘ਤੇ ਚੱਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਤਰਕ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਥਰੂਪੁੱਟ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਸੰਭਵ ਕੀਮਤ ‘ਤੇ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ, ਟੋਕਨ ਮਾਲੀਆ ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ।
ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਅਤੇ ਹੱਲ ਕਰਕੇ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ AI ਦੀ ਪੂਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ‘ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰਿਟਰਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਪਹੁੰਚ ਜੋ ਮੁੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਸਕੇਲਿੰਗ ਕਾਨੂੰਨਾਂ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਫੁੱਲ-ਸਟੈਕ ਹੱਲ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਕੁਸ਼ਲ, ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ, ਅਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।