ਡੀਪਸੀਕ: ਹਕੀਕਤਾਂ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ

ਡੀਪਸੀਕ (DeepSeek), ਇੱਕ ਨਾਮ ਜੋ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਗੂੰਜ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ, ਘੱਟ ਕੀਮਤ ਵਾਲੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (LLMs) ਪ੍ਰਤੀ ਆਪਣੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਚੀਨ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਈ, ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਮੁੱਖ ਤਾਕਤ ਇਸਦੇ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ‘ਏਜੰਟਿਕ’ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਰਣਨੀਤਕ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਹੈ।

ਇਹ ਖੋਜ ਡੀਪਸੀਕ ਦੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਮਾਡਲਾਂ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਹੱਲਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇੱਕ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਵੇਗੀ।

ਡੀਪਸੀਕ ਨੂੰ ਅਨਪੈਕ ਕਰਨਾ

ਹਾਂਗਜ਼ੂ, ਚੀਨ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤ, ਡੀਪਸੀਕ ਨੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ AI ਸਰਕਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜੋ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (LLMs) ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਦਸੰਬਰ 2023 ਵਿੱਚ ਲਿਆਂਗ ਵੇਨਫੇਂਗ ਦੁਆਰਾ ਸਥਾਪਿਤ, ਜੋ CEO ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਪਕ ਦੋਵੇਂ ਹਨ, ਡੀਪਸੀਕ ਹਾਈ-ਫਲਾਇਰ ਦੇ ਵਿੱਤੀ ਸਹਾਇਤਾ ਅਧੀਨ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਹੇਜ ਫੰਡ ਜੋ ਇਸਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਭਰਪੂਰ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸੰਸਥਾ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਚਨਬੱਧ ਹੈ ਜੋ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਕਿਫਾਇਤੀ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਵੀ ਹਨ।

ਡੀਪਸੀਕ R1 ਮਾਡਲ ਇਸ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਇੱਕ ਮਿਸਾਲ ਹੈ। ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਜੋਂ ਮੁਫਤ ਉਪਲਬਧ, ਇਹ ਇੱਕ "ਏਜੰਟਿਕ" ਸਿਸਟਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਘੱਟ ਕੀਮਤ ‘ਤੇ ਵਧੀਆ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਡੀਪਸੀਕ R1, ਸਿੱਧੇ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ (ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ) ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ, ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਰਕ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੈ।

ਡੀਪਸੀਕ R1 ਨੇ MATH-500 ਬੈਂਚਮਾਰਕ ‘ਤੇ ਆਪਣੀ ਬੇਮਿਸਾਲ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ, ਜਿਸ ਨੇ 97.3% ਦਾ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਕੋਰ ਹਾਸਲ ਕੀਤਾ। ਇਸ ਸਕੋਰ ਨੇ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਉੱਨਤ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡੀਪਸੀਕ ਦੀ ਇੱਕ AI ਲੀਡਰ ਵਜੋਂ ਵੱਧ ਰਹੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਮਿਲੀ। ਡੀਪਸੀਕ-V3 ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਾਂ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਨੇ ਡੀਪਸੀਕ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।

ਇਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ ‘ਤੇ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਡੀਪਸੀਕ ਨੇ 20 ਜਨਵਰੀ, 2025 ਨੂੰ ਡੀਪਸੀਕ-ਆਰ1-ਲਾਈਟ-ਪ੍ਰੀਵਿਊ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਵਿਕਲਪ ਵਜੋਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਪੂਰਵਜ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਹਲਕੇ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਹ ਨਵਾਂ ਸੰਸਕਰਣ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਡੀਪਸੀਕ ਨੇ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਾਵਰ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸਮਝ ਵਾਲੇ ਵਧੇ ਹੋਏ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ ਦੁਆਰਾ AI ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਕਿਫਾਇਤੀਤਾ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਇਹ ਸਭ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ। ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੱਲਾਂ ‘ਤੇ ਇਸ ਫੋਕਸ ਨੇ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕੀਤਾ ਹੈ ਅਤੇ AI ਖੋਜ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਕਾਫ਼ੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਹੈ।

ਡੀਪਸੀਕ R1 ਬਨਾਮ ਡੀਪਸੀਕ V3: ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਤੁਲਨਾ

ਡੀਪਸੀਕ ਦੇ ਫਲੈਗਸ਼ਿਪ AI ਮਾਡਲ, ਡੀਪਸੀਕ R1 ਅਤੇ ਡੀਪਸੀਕ V3, ਹਰੇਕ AI ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਦੋਵੇਂ ਮਾਡਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਲੱਖਣ ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਡੀਪਸੀਕ R1 ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਸਦੀ ਸੰਗਠਿਤ ਤਰਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਲਈ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਮਸ਼ਹੂਰ ਓ1 ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਟੱਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਡੀਪਸੀਕ V3 ਹਰੇਕ ਟੋਕਨ ਲਈ ਖਾਸ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਨਾਲ ਸਮਰੱਥ ਕਰਕੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਿਕਸਚਰ-ਆਫ-ਐਕਸਪਰਟਸ (MoE) ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੀਪਸੀਕ V3 ਮਲਟੀ-ਹੈੱਡ ਲੇਟੈਂਟ ਅਟੈਂਸ਼ਨ (MLA) ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਧਿਆਨ ਦੇ ਢੰਗਾਂ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਹੈ। MLA ਸੰਕੁਚਿਤ ਗੁਪਤ ਵੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਦੌਰਾਨ ਮੈਮੋਰੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਡੀਪਸੀਕ R1 ਸੰਗਠਿਤ ਤਰਕ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਡੀਪਸੀਕ V3 ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਅਤੇ ਤਾਕਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ

AI ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਡੀਪਸੀਕ R1 ਅਤੇ V3 ਹਰੇਕ ਵਿਲੱਖਣ ਤਾਕਤਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਡੀਪਸੀਕ R1 ਸੰਗਠਿਤ ਤਰਕ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬੇਮਿਸਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਡੀਪਸੀਕ V3 ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼, ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਟੈਂਡਰਡ ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ OpenAI ਦੇ o1 ਮਾਡਲ ਨਾਲੋਂ ਉੱਤਮਤਾ ਦਿਖਾਈ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, R1 AIME ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੁਝ-ਸ਼ਾਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟਸ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਜ਼ੀਰੋ-ਸ਼ਾਟ ਜਾਂ ਸਟੀਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟਸ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਡੀਪਸੀਕ V3 ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੈ, Llama 3.1 ਅਤੇ Qwen 2.5 ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ GPT-4o ਅਤੇ Claude 3.5 Sonnet ਵਰਗੇ ਮਲਕੀਅਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਸਕਰਣ ਬੇਮਿਸਾਲ ਮੁਹਾਰਤ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ-ਸਬੰਧਤ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਨਿਰੰਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, 128K ਟੋਕਨਾਂ ਤੱਕ ਦੀਆਂ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਨਾਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖਰਚੇ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ

ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ AI ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਡੀਪਸੀਕ R1 ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ $100 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ $5 ਮਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਦੀ ਕਮੀ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਬਰਨਸਟਾਈਨ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਸਮੇਤ, ਉਦਯੋਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਨੇ ਇਹਨਾਂ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ‘ਤੇ ਸਵਾਲ ਉਠਾਏ ਹਨ, ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ, ਅਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਦਾਅਵਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਦੱਸਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੀਪਸੀਕ ਨੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਗਰੁੱਪ ਰਿਲੇਟਿਵ ਪਾਲਿਸੀ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (GRPO) ਵਰਗੀਆਂ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤੀਬਰਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖਰਚਿਆਂ ‘ਤੇ ਅਜੇ ਵੀ ਬਹਿਸ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਇਸਨੂੰ 2,000 GPUs ‘ਤੇ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲੋੜਾਂ 100,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਅਤੇ ਖਪਤਕਾਰ-ਗਰੇਡ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ।

ਡੀਪਸੀਕ ਆਰ1 ਵਿੱਚ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ: ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਡੁਬਕੀ

ਡੀਪਸੀਕ R1 ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਤਰਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਡੀਪਸੀਕ R1 ਆਪਣੀ ਤਰਕ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਰਵਾਇਤੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਉਲਟ ਜੋ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਪੂਰਵ-ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ‘ਤੇ ਘੱਟ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨਾਲ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੇ ਡੀਪਸੀਕ R1 ਦੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਰਕ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਬੇਮਿਸਾਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਆਈ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿਲੱਖਣ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਡੀਪਸੀਕ R1 ਦੁਆਰਾ ਦਰਪੇਸ਼ ਇੱਕ ਮੁੱਦਾ ਆਮਕਰਨ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਲੋਕਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਅਣਜਾਣ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਇਨਾਮ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਰੋਂ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਹਾਨੀਕਾਰਕ ਤੱਤ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।

ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਡੀਪਸੀਕ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ, ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਕੇ ਨਕਲੀ ਆਮ ਬੁੱਧੀ ਲਈ ਯਤਨਸ਼ੀਲ ਹੈ।

ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ

ਡੀਪਸੀਕ R1 ਦਾ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਮੋਹਰੀ ਹੈ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸਦੀਆਂ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਤਰਕ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਇਨਾਮ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਰਕ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਡੀਪਸੀਕ R1 ਵਿੱਚ ਸਵੈ-ਵਿਵਸਥਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੌਰਾਨ ਆਪਣੀਆਂ ਬੋਧਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮੁੱਚੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

ਡੀਪਸੀਕ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ-ਅਧਾਰਤ ਸਿੱਖਣ ਪ੍ਰਤੀਮਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਕਾਸਵਾਦੀ ਛਾਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਗਤੀਸ਼ੀਲ ਪਹੁੰਚ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੁਆਰਾ ਹੀ ਆਪਣੀ ਕਟੌਤੀ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਜਿਹੀ ਤਰੱਕੀ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਵਿਆਪਕ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਗਰੁੱਪ ਰਿਲੇਟਿਵ ਪਾਲਿਸੀ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (GRPO): ਇੱਕ ਨੇੜਿਓਂ ਨਜ਼ਰ

ਗਰੁੱਪ ਰਿਲੇਟਿਵ ਪਾਲਿਸੀ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (GRPO) ਵਿਧੀ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਡੀਪਸੀਕ R1-ਜ਼ੀਰੋ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਆਲੋਚਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਕੇ, GRPO ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਨੁਭਵ ਤੋਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਅਤਿ ਆਧੁਨਿਕ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਆਰਥਿਕ ਪਹੁੰਚ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।

ਡੀਪਸੀਕ R1-ਜ਼ੀਰੋ ਦੇ ਅੰਦਰ GRPO ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਫਲਤਾ ਦਿਖਾਈ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੂਚਕਾਂ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਸਰੋਤਾਂ ‘ਤੇ ਘੱਟ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇਸ ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕ ਨਾਲ, ਡੀਪਸੀਕ ਨੇ AI ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਲਈ ਨਵੇਂ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤੇ ਹਨ।

ਡੀਪਸੀਕ R1 ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ: ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ

ਜਦੋਂ ਕਿ ਡੀਪਸੀਕ R1 ਕਈ ਫਾਇਦੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਕੁਝ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਵੀ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਡੀਪਸੀਕ V3 ਦੀਆਂ ਵਧੇਰੇ ਉੱਨਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬੁਲਾਉਣਾ, ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਗੱਲਬਾਤ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਣ ਵਾਲੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ JSON ਫਾਰਮੇਟ ਕੀਤੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ। ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡੀਪਸੀਕ R1 ਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਇੱਕ ਮੁੱਢਲੇ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮੋਡੀਊਲਰਿਟੀ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਆਸਾਨ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਜਾਂ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਸਵੈਪ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਮਿਲ ਸਕੇ।

ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਿਲਾਉਣ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਇਸਦੇ ਇਰਾਦੇ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਡੀਪਸੀਕ R1 ਕਈ ਵਾਰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਹੁਭਾਸ਼ਾਈ ਜਵਾਬ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅੰਤਮ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਚੱਲ ਰਹੇ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਭਾਸ਼ਾ ਮਿਲਾਉਣ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ‘ਤੇ ਕਾਬੂ ਪਾਉਣਾ

ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟਸ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਡੀਪਸੀਕ R1 ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਅਕਸਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਰੋਕਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਚੀਨੀ ਅਤੇ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਭਾਸ਼ਾ ਮਿਲਾਉਣ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਭਾਸ਼ਾ ਸੂਚਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਇੱਛਤ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟ ਨੂੰ ਅਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਦੱਸਣਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਮਿਸ਼ਰਤ-ਭਾਸ਼ਾ ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਕੁਝ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਬਹੁਭਾਸ਼ਾਈ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਡੀਪਸੀਕ R1 ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ

ਦੀਪਸਕ R1 ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਲਈ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰਡ ਪ੍ਰੋਂਪਟਸ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਸੰਖੇਪ ਪਰ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਟੀਚਿਆਂ ਨਾਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਜੋੜਨ ਲਈ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਵਾਲੇ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਖਾਸ ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੀ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਕੁਝ-ਸ਼ਾਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਸਲਾਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਦੀਪਸੀਕ R1 ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ੀਰੋ-ਸ਼ਾਟ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਨਾਲ ਡੀਪਸੀਕ R1 ਤੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਜਵਾਬ ਮਿਲਣਗੇ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਮੁੱਚੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇਗਾ।

ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ

ਜਦੋਂ ਡੀਪਸੀਕ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਉੱਨਤ AI ਮਾਡਲਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਚ