ਸਸਤੇ, ਤੇਜ਼ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ AI ਕੰਪਨੀਆਂ 'ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ' ਵੱਲ ਮੁੜਦੀਆਂ ਹਨ

ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਦਾ ਉਭਾਰ: ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ

AI ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਖਿਡਾਰੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ OpenAI, Microsoft, ਅਤੇ Meta, AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਪਣਾ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਵਾਲਿਟ ‘ਤੇ ਆਸਾਨ ਹਨ। ਇਸ ਵਿਧੀ ਨੇ ਚੀਨੀ ਕੰਪਨੀ DeepSeek ਦੁਆਰਾ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਛੋਟੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਿਆ। ਅਜਿਹੇ ਕੁਸ਼ਲ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਉਭਾਰ ਨੇ ਸਿਲੀਕਾਨ ਵੈਲੀ ਵਿੱਚ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ, AI ਦੌੜ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦੀ ਖੇਤਰ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਵਿੱਤੀ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਨੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦਿੱਤੀ, ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਅਮਰੀਕੀ ਤਕਨੀਕੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਮੁੱਲ ਵਿੱਚੋਂ ਅਰਬਾਂ ਡਾਲਰਾਂ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋਇਆ।

ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਅਧਿਆਪਕ-ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ

ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਦਾ ਜਾਦੂ ਇਸਦੇ ‘ਅਧਿਆਪਕ-ਵਿਦਿਆਰਥੀ’ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇੱਕ ਵੱਡਾ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ AI ਮਾਡਲ, ਜਿਸਨੂੰ ‘ਅਧਿਆਪਕ’ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਡੇਟਾ, ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਛੋਟੇ ‘ਵਿਦਿਆਰਥੀ’ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹੁਸ਼ਿਆਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਨਤ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਓਲੀਵੀਅਰ ਗੋਡੇਮੈਂਟ, OpenAI ਦੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲਈ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਮੁਖੀ, ਨੇ ਢੁਕਵੇਂ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ, ‘ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਕਾਫ਼ੀ ਜਾਦੂਈ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ, ਸਮਾਰਟ ਮਾਡਲ ਲੈਣ ਅਤੇ ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਛੋਟਾ, ਸਸਤਾ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।’

ਲਾਗਤ ਕਾਰਕ: AI ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਲੋਕਤੰਤਰੀਕਰਨ ਕਰਨਾ

OpenAI ਦੇ GPT-4, Google ਦੇ Gemini, ਅਤੇ Meta ਦੇ Llama ਵਰਗੇ ਵੱਡੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਲਾਗਤਾਂ ਜੋ ਸੈਂਕੜੇ ਮਿਲੀਅਨ ਡਾਲਰਾਂ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ, ਇੱਕ ਲੋਕਤੰਤਰੀ ਸ਼ਕਤੀ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗਤ ਦੇ ਇੱਕ ਮਾਮੂਲੀ ਹਿੱਸੇ ‘ਤੇ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨਾਂ ਅਤੇ ਲੈਪਟਾਪਾਂ ਵਰਗੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ‘ਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਦੀ ਹੈ।

Microsoft ਦਾ Phi ਅਤੇ DeepSeek ਵਿਵਾਦ

Microsoft, OpenAI ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸਮਰਥਕ, ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾਉਣ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ ਰਿਹਾ ਹੈ, GPT-4 ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਸੰਖੇਪ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਲਾਈਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਜਿਸਨੂੰ Phi ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, DeepSeek ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਲਗਾਏ ਗਏ ਦੋਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਪਲਾਟ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। OpenAI ਦਾ ਦੋਸ਼ ਹੈ ਕਿ DeepSeek ਨੇ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੀ AI ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡਿਸਟਿਲ ਕੀਤਾ ਹੈ—OpenAI ਦੀ ਸੇਵਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਉਲੰਘਣਾ। DeepSeek ਇਸ ਮਾਮਲੇ ‘ਤੇ ਚੁੱਪ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਦੇ ਵਪਾਰਕ-ਬੰਦ: ਆਕਾਰ ਬਨਾਮ ਸਮਰੱਥਾ

ਜਦੋਂ ਕਿ ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਕੁਸ਼ਲ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਇਸਦੇ ਸਮਝੌਤਿਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਰਿਸਰਚ ਦੇ ਅਹਿਮਦ ਅਵਾਦੱਲਾ ਦੱਸਦੇ ਹਨ, ‘ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋ।’ ਡਿਸਟਿਲਡ ਮਾਡਲ ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚਮਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਈਮੇਲਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣਾ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਹਮਰੁਤਬਾ ਦੀ ਵਿਆਪਕ, ਸਭ-ਸੰਮਲਿਤ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਵਪਾਰਕ ਤਰਜੀਹ: ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦਾ ਲੁਭਾਉਣਾ

ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਡਿਸਟਿਲਡ ਮਾਡਲਾਂ ਵੱਲ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਕਸਰ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕਾਫੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। IBM ਰਿਸਰਚ ਵਿੱਚ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਉਪ-ਪ੍ਰਧਾਨ, ਡੇਵਿਡ ਕਾਕਸ, ਵਿਹਾਰਕਤਾ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, ‘ਜਦੋਂ ਵੀ ਤੁਸੀਂ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।’

ਵਪਾਰਕ ਮਾਡਲ ਚੁਣੌਤੀ: ਇੱਕ ਦੋ-ਧਾਰੀ ਤਲਵਾਰ

ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਦਾ ਵਾਧਾ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਫਰਮਾਂ ਦੇ ਵਪਾਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਚੁਣੌਤੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਤਲੇ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਘੱਟ ਮਹਿੰਗੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, OpenAI ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਘੱਟ ਮਾਲੀਆ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ OpenAI ਡਿਸਟਿਲਡ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਘੱਟ ਫੀਸ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਘਟੀਆਂ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਵੱਡੇ AI ਮਾਡਲ ਉੱਚ-ਦਾਅ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਲਾਜ਼ਮੀ ਰਹਿਣਗੇ ਜਿੱਥੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

OpenAI ਦੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ: ਤਾਜ ਦੇ ਗਹਿਣਿਆਂ ਦੀ ਰਾਖੀ ਕਰਨਾ

OpenAI ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਕਦਮ ਚੁੱਕ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਇਸਨੂੰ ਸ਼ੱਕ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਕੱਢ ਰਿਹਾ ਹੈ ਤਾਂ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਨ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ ਕਥਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ DeepSeek ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਖਾਤਿਆਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਲਿਆ ਗਿਆ ਸੀ।

ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਬਹਿਸ: ਇੱਕ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ

ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਨੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਚਰਚਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਜਨਮ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ OpenAI ਅਤੇ ਹੋਰ ਫਰਮਾਂ ਆਪਣੇ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਯਤਨਸ਼ੀਲ ਹਨ, ਮੇਟਾ ਦੇ ਮੁੱਖ AI ਵਿਗਿਆਨੀ, ਯੈਨ ਲੇਕੁਨ, ਨੇ ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਫਲਸਫੇ ਦੇ ਇੱਕ ਅਨਿੱਖੜਵੇਂ ਅੰਗ ਵਜੋਂ ਅਪਣਾਇਆ ਹੈ। ਲੇਕੁਨ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਸੁਭਾਅ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, ‘ਇਹ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਦਾ ਪੂਰਾ ਵਿਚਾਰ ਹੈ—ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਕਿਸੇ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਤੋਂ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋ।’

ਪਹਿਲੇ-ਮੂਵਰ ਫਾਇਦੇ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ: ਇੱਕ ਬਦਲਦਾ ਲੈਂਡਸਕੇਪ

ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤਰੱਕੀ AI ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲੇ-ਮੂਵਰ ਫਾਇਦਿਆਂ ਦੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਖੜ੍ਹੇ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਰਬਾਂ ਡਾਲਰ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਫਰਮਾਂ ਹੁਣ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਵਿਰੋਧੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਕੁਝ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ IBM ਦੇ ਕਾਕਸ ਨੇ ਢੁਕਵੇਂ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ, ‘ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਇੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਔਖੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਪੈਸਾ ਖਰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਸਿਰਫ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਪਿੱਛੇ ਫੜਨ ਲਈ।’

ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰਨਾ

ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਸੱਚਮੁੱਚ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਤਕਨੀਕੀ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ।

ਗਿਆਨ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ: ਮੁੱਖ ਸਿਧਾਂਤ

ਇਸਦੇ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਗਿਆਨ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਦਾ ਇੱਕ ਰੂਪ ਹੈ। ਵੱਡਾ ‘ਅਧਿਆਪਕ’ ਮਾਡਲ, ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਸਮਝ ਦੀ ਇੱਕ ਦੌਲਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਦਾ ਟੀਚਾ ਇਸ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ‘ਵਿਦਿਆਰਥੀ’ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਕੁਚਿਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਨਰਮ ਟੀਚੇ: ਸਖ਼ਤ ਲੇਬਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ

ਰਵਾਇਤੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ‘ਸਖ਼ਤ ਲੇਬਲਾਂ’ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ—ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਵਰਗੀਕਰਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ‘ਬਿੱਲੀ’ ਜਾਂ ‘ਕੁੱਤਾ’। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ, ਅਕਸਰ ‘ਨਰਮ ਟੀਚਿਆਂ’ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਧਿਆਪਕ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਵੰਡਾਂ ਹਨ, ਜੋ ਗਿਆਨ ਦੀ ਇੱਕ ਅਮੀਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ‘ਬਿੱਲੀ’ ਵਜੋਂ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਅਧਿਆਪਕ ਮਾਡਲ 90% ਬਿੱਲੀ, 5% ਕੁੱਤਾ, ਅਤੇ 5% ਹੋਰ ਵਰਗੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੂਖਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਤਾਪਮਾਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ: ਨਰਮਾਈ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ

ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ‘ਤਾਪਮਾਨ’ ਹੈ। ਇਹ ਮੁੱਲ ਅਧਿਆਪਕ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਵੰਡਾਂ ਦੀ ‘ਨਰਮਾਈ’ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਉੱਚਤਾਪਮਾਨ ਇੱਕ ਨਰਮ ਵੰਡ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਮਾਡਲ ਅਧਿਆਪਕ ਮਾਡਲ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਛੋਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹੁੰਚ

ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹੁੰਚ ਹਨ, ਹਰ ਇੱਕ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਹਨ:

• ਜਵਾਬ-ਅਧਾਰਤ ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ: ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਪਹੁੰਚ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਧਿਆਪਕ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ (ਨਰਮ ਟੀਚਿਆਂ) ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
• ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ-ਅਧਾਰਤ ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ: ਇੱਥੇ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਧਿਆਪਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਧਿਆਪਕ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
• ਸਬੰਧ-ਅਧਾਰਤ ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ: ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਅਧਿਆਪਕ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਦਾ ਭਵਿੱਖ: ਨਿਰੰਤਰ ਵਿਕਾਸ

ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਤਕਨੀਕ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਲਗਾਤਾਰ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਖੋਜਕਰਤਾ ਗਿਆਨ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਨਵੀਆਂ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਸਰਗਰਮ ਖੋਜ ਦੇ ਕੁਝ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਮਲਟੀ-ਟੀਚਰ ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ: ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕਈ ਅਧਿਆਪਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ।
• ਔਨਲਾਈਨ ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ: ਅਧਿਆਪਕ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ, ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
• ਸਵੈ-ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ: ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਅਧਿਆਪਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਆਪਣੇ ਆਪ ਤੋਂ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਡਿਸਟਿਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।

ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਭਾਵ

ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ AI ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ:

• ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ: ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਸਰੋਤ-ਪ੍ਰਤਿਬੰਧਿਤ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ‘ਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਵਧੇਰੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਫੈਡਰੇਟਿਡ ਲਰਨਿੰਗ: ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਫੈਡਰੇਟਿਡ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਡੇਟਾ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
• AI ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ: ਡਿਸਟਿਲਡ ਮਾਡਲ, ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਸਰਲ ਹੋਣ ਕਰਕੇ, ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ AI ਦੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਚਾਲ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਸ਼ਿਫਟ ਹੈ ਜੋ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ, ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ AI ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚਤੁਰਾਈ ਦਾ ਪ੍ਰਮਾਣ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਭਵਿੱਖ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਸ਼ਕਤੀ ਵਧੇਰੇ ਲੋਕਤੰਤਰੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵੰਡੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।