ਦੁਨੀਆ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੋ ਰਹੇ ਵਿਕਾਸ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਕਮਾਲ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਾਲੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲਾਂ (LLMs) ਦੇ ਉਭਾਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਜੀਟਲ ਦਿੱਗਜ, ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕਲਾਊਡ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ, ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਪੈਦਾ ਕਰਨ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਕਲਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਫਿਰ ਵੀ, ਇਹੀ ਸ਼ਕਤੀ, ਜੋ ਵਿਸ਼ਾਲ ਪੈਮਾਨੇ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤੀਬਰਤਾ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਈ ਹੈ, ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕਲਾਊਡ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ - ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ, ਬੈਂਡਵਿਡਥ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀਆਂ ਇਸ ਦੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਦੇ ਨਾਲ - ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਅਤੇ ਵਧ ਰਹੇ ਡੋਮੇਨ ਲਈ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਅਵਿਵਹਾਰਕ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ: edge computing।
Edge computing ਉਸ ਸਰਹੱਦ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਭੌਤਿਕ ਸੰਸਾਰ ਨਾਲ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਰਵਾਇਤੀ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅਣਗਿਣਤ ਉਪਕਰਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ - ਇੱਕ ਸਮਾਰਟ ਫੈਕਟਰੀ ਵਿੱਚ ਸੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਹਸਪਤਾਲ ਦੇ ਕਮਰੇ ਵਿੱਚ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਟੂਲਸ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਤੁਹਾਡੀ ਕਾਰ ਵਿੱਚ ਇਨਫੋਟੇਨਮੈਂਟ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਲਿਵਿੰਗ ਰੂਮ ਵਿੱਚ ਸਮਾਰਟ ਸਪੀਕਰ ਤੱਕ। AI ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਵਿਭਿੰਨ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਕਲਾਊਡ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਨਹੀਂ ਰਹਿ ਸਕਦਾ। DeepSeek-R1 ਵਰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਹਾਲੀਆ ਆਮਦ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ open-weight AI models, distillation ਵਰਗੀਆਂ ਚਲਾਕ ਅਨੁਕੂਲਨ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ, ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਬੁੱਧੀ ਲਈ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਇਸਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੋੜ ਹੈ - edge ‘ਤੇ। ਇਹ ਵਿਕਾਸ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ AI ਵੱਲ ਇੱਕ ਮਾਰਗ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜੋ edge ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੇ ਅਕਸਰ ਸਰੋਤ-ਸੀਮਤ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ, ਜਵਾਬਦੇਹ, ਸਕੇਲੇਬਲ, ਅਤੇ ਤੈਨਾਤਯੋਗ ਹੈ।
ਕਲਾਊਡ ਦਾ Edge ‘ਤੇ ਲੰਮਾ ਪਰਛਾਵਾਂ
ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ AI ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸੀ। Edge ‘ਤੇ ਪੈਦਾ ਹੋਏ ਸਵਾਲ ਜਾਂ ਡਾਟਾ ਕਲਾਊਡ ਨੂੰ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਸੀ, GPUs ਦੀਆਂ ਲੜੀਆਂ ਨਾਲ ਲੈਸ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਰਵਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵਾਪਸ ਭੇਜੇ ਜਾਂਦੇ ਸਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਉਹਨਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਾਬਤ ਹੋਇਆ ਜਿੱਥੇ ਲੇਟੈਂਸੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਸੀ ਅਤੇ ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੀ, ਇਹ edge computing ਦੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਮੰਗਾਂ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਲੇਟੈਂਸੀ ਦਾ ਜ਼ੁਲਮ: ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ edge ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਜਾਂ ਲਗਭਗ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਦੇਰੀ ਅਸਵੀਕਾਰਨਯੋਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਇੱਕ ਪੈਦਲ ਯਾਤਰੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਅਸੈਂਬਲੀ ਲਾਈਨ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਰੋਬੋਟਿਕ ਬਾਂਹ ਜਿਸਨੂੰ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਕਿੰਟ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਮੈਡੀਕਲ ਨਿਗਰਾਨੀ ਉਪਕਰਣ ਜਿਸਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਗੰਭੀਰ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਬਾਰੇ ਸਟਾਫ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਸੁਚੇਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕਲਾਊਡ ਦੀ ਰਾਊਂਡ ਟ੍ਰਿਪ, ਆਦਰਸ਼ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੀ, ਲੇਟੈਂਸੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਜਿਹੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਖਤਰਨਾਕ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਥਾਨਕ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਤੁਰੰਤ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ, ਅਕਸਰ ਸਿਰਫ਼ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੀ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ: Edge ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਪਕਰਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸੁਰੱਖਿਆ ਕੈਮਰਿਆਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ ਜੋ ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਵੀਡੀਓ ਕੈਪਚਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਉਦਯੋਗਿਕ ਸੈਂਸਰ ਜੋ ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਤਾਪਮਾਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਸਮਾਰਟ ਸਿਟੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਜੋ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸੰਬੰਧੀ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। AI ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਇਸ ਕੱਚੇ ਡਾਟਾ ਦੇ ਤੂਫ਼ਾਨ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਕਲਾਊਡ ‘ਤੇ ਸਟ੍ਰੀਮ ਕਰਨਾ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਲਾਗਤਾਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗਾ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਬਹੁਤ ਅਕੁਸ਼ਲ ਵੀ ਹੈ। ਇਹ ਕੀਮਤੀ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਹੋਰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸੰਚਾਰਾਂ ਲਈ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ‘ਤੇ ਭਾਰੀ ਬੋਝ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਇਸ ਬੋਝ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਪਾਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ: ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡਾਟਾ ਕਲਾਊਡ ਨੂੰ ਭੇਜਣਾ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਹਮਲੇ ਦੀ ਸਤਹ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਿੱਜੀ ਸਿਹਤ, ਸਮਾਰਟ ਸਹਾਇਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤੀਆਂ ਨਿੱਜੀ ਗੱਲਬਾਤਾਂ, ਮਲਕੀਅਤ ਨਿਰਮਾਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਹੂਲਤ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਡਾਟਾ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਲਾਭ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਆਨ-ਡਿਵਾਈਸ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਡਾਟਾ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਜਾਂ ਕਲਾਊਡ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰੇਜ ਦੌਰਾਨ ਉਲੰਘਣਾ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਧ ਰਹੇ ਸਖ਼ਤ ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਰੱਖਣਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਲਈ edge ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਰਾਹੀਂ ਸਾਡੇ ਭੌਤਿਕ ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਤਾਣੇ-ਬਾਣੇ ਵਿੱਚ ਸੱਚਮੁੱਚ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਜੋ ਕੋਰ ਇਨਫਰੈਂਸ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਦੂਰ-ਦੁਰਾਡੇ ਦੇ ਕਲਾਊਡ ਸਰੋਤਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਘੱਟ ਜਾਂ ਖਤਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਪੈਰਾਡਾਈਮ: ਓਪਨ-ਵੇਟ ਜਾਗ੍ਰਿਤੀ
ਇਸ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਕੇਂਦਰ open-weight AI models ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਹੈ। ਰਵਾਇਤੀ ਮਲਕੀਅਤ ਜਾਂ ਬੰਦ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਜਿੱਥੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰ (ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਸਿੱਖੇ ਗਏ “ਵੇਟਸ”) ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ ਗੁਪਤ ਰੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਓਪਨ-ਵੇਟ ਮਾਡਲ ਇਹਨਾਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਜਨਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਕਰਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ AI ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬਦਲਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ edge ਲਈ।
DeepSeek-R1 ਵਰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਇਸ ਵਧ ਰਹੇ ਰੁਝਾਨ ਦੀ ਇੱਕ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੋਰ AI ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਲੋਕਤੰਤਰੀ ਬਣਾਉਣ ਵੱਲ ਇੱਕ ਕਦਮ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਵੇਟਸ ਨੂੰ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾ ਕੇ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ, ਸੋਧਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ - ਬੰਦ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ “ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ” ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੇ ਬਿਲਕੁਲ ਉਲਟ। ਇਹ ਖੁੱਲ੍ਹਾਪਣ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਧੇਰੇ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ, edge ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਅਨੁਕੂਲਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਵੇਟਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੁਆਰਾ ਅਨਲੌਕ ਕੀਤੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਨੁਕੂਲਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ distillation ਹੈ।
Distillation: AI ਨੂੰ ਪਤਲਾ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬਣਨਾ ਸਿਖਾਉਣਾ
ਮਾਡਲ distillation ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਧਾਰਨਾ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਥਾਪਿਤ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਆਧੁਨਿਕ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ‘ਤੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ edge ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ, ਇੱਕ ਗੇਮ-ਚੇਂਜਰ ਹੈ।
ਇਸਦੇ ਮੂਲ ਵਿੱਚ, distillation ਸ਼ਾਗਿਰਦੀ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਛੋਟੇ, ਵਧੇਰੇ ਸੰਖੇਪ “ਵਿਦਿਆਰਥੀ” ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ, ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ “ਅਧਿਆਪਕ” ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਸਿਰਫ਼ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਬਲਕਿ ਅੰਤਰੀਵ ਤਰਕ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਿੱਖੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਅਧਿਆਪਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਮਾਸਟਰ ਕਾਰੀਗਰ (ਅਧਿਆਪਕ ਮਾਡਲ) ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜਿਸ ਕੋਲ ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਤੋਂ ਵਿਕਸਤ ਡੂੰਘਾ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁਨਰ ਹਨ। ਇਹ ਕਾਰੀਗਰ ਇੱਕ ਸ਼ਾਗਿਰਦ (ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਮਾਡਲ) ਨੂੰ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਅਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸ਼ਾਗਿਰਦ ਕਲਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਸ਼ਾਇਦ ਮਾਸਟਰ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸੂਖਮਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਪਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਘੱਟ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ।
DeepSeek-R1 ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇਹ distillation ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਕਾਰਾਂ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 1.5 ਬਿਲੀਅਨ, 7 ਬਿਲੀਅਨ, 14 ਬਿਲੀਅਨ, 32 ਬਿਲੀਅਨ, 70 ਬਿਲੀਅਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ) ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਪਰਿਵਾਰ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਸਾਰੇ ਇੱਕ ਉੱਚ ਸਮਰੱਥਾ ਵਾਲੇ ਮੂਲ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਲਏ ਗਏ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਈ ਨਾਜ਼ੁਕ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ:
- ਗਿਆਨ ਸੰਕੁਚਨ: ਇਹ ਵਿਸ਼ਾਲ ਅਧਿਆਪਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਾਮਲ ਵਿਸ਼ਾਲ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਛੋਟੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਸਮਰੱਥਾ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣਾ: ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਇਹ ਸੰਕੁਚਨ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਮੂਲ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਤਰਕ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਅਗਲੇ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਇਸਦੀ ਯੋਗਤਾ।
- ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਾਭ: ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇਨਫਰੈਂਸ (ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ) ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸ਼ਕਤੀ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਤੈਨਾਤੀ ਲਚਕਤਾ: ਇਹ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਸੀਮਤ ਸਰੋਤਾਂ ਵਾਲੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ‘ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ edge ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਵਿੱਚ ਪਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
DeepSeek-R1 ਵਰਗੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਡਿਸਟਿਲ ਕਰਕੇ, ਵਿਸ਼ਾਲ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ edge ਡਿਵਾਈਸਾਂ ‘ਤੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ AI ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਲਗਾਤਾਰ ਕਲਾਊਡ ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗੇ, ਪਾਵਰ-ਹੰਗਰੀ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ।
DeepSeek-R1: Edge ‘ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਵਿੱਚ Distillation
DeepSeek-R1 ਪਰਿਵਾਰ edge AI ਲਈ distillation ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਕਈ ਮਾਡਲ ਆਕਾਰਾਂ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ, ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਛੋਟੇ (1.5B ਪੈਰਾਮੀਟਰ) ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਡੇ (70B ਪੈਰਾਮੀਟਰ) ਤੱਕ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਬੇਮਿਸਾਲ ਲਚਕਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਖਾਸ ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਟੀਚਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਲਈ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਦੀ ਖਪਤ ਵਿਚਕਾਰ ਸਰਵੋਤਮ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ: ਇੱਕ ਸਮਾਰਟ ਸੈਂਸਰ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਿਗਾੜ ਖੋਜ ਲਈ ਸਿਰਫ਼ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਉਦਯੋਗਿਕ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮੱਧ-ਆਕਾਰ ਦੇ ਮਾਡਲ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰਕ: ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ DeepSeek-R1 ਦੇ ਛੋਟੇ ਡਿਸਟਿਲਡ ਸੰਸਕਰਣ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰਕ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਉਹ ਕਾਰਜ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਧਾਰਨ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਪਰੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਕਟੌਤੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸੂਖਮ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਕਲਾਊਡ-ਬਾਊਂਡ ਦਿੱਗਜਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮੰਨੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਸਨ।
- ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਇਨਫਰੈਂਸ: ਇਹ ਮਾਡਲ ਕੁਸ਼ਲ ਇਨਫਰੈਂਸ ਲਈ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਘਟਿਆ ਹੋਇਆ ਆਕਾਰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮੇਂ ਅਤੇ edge ਹਾਰਡਵੇਅਰ ‘ਤੇ ਘੱਟ ਊਰਜਾ ਦੀ ਖਪਤ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਸਧਾਰਨ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ‘ਤੇ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ: ਵਿਹਾਰਕ ਨਤੀਜਾ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਘੱਟ-ਪਾਵਰ ਅਤੇ ਸਰੋਤ-ਸੀਮਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ‘ਤੇ ਸੱਚਮੁੱਚ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਤ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਲਈ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ।
DeepSeek-R1 ‘ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ distillation ਪਹੁੰਚ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਦਾ ਆਕਾਰ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਗਿਆਨ ਤਬਾਦਲੇ ਦੁਆਰਾ, ਛੋਟੇ ਮਾਡਲ ਆਪਣੇ ਵੱਡੇ ਪੂਰਵਜਾਂ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਵਿਰਾਸਤ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ edge ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਪੀੜ੍ਹੀ ਲਈ ਉੱਨਤ AI ਵਿਹਾਰਕ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ: ਕਿਉਂ ਡਿਸਟਿਲਡ ਮਾਡਲ Edge ‘ਤੇ ਉੱਤਮ ਹਨ
ਡਿਸਟਿਲਡ, ਓਪਨ-ਵੇਟ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਫਾਇਦੇ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ edge computing ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ AI ਤੈਨਾਤੀ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾਈ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਅਨੁਕੂਲਨ ਅਤੇ edge ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਤਾਲਮੇਲ ਡੂੰਘਾ ਹੈ:
- ਪਾਵਰ ਖਪਤ ਨੂੰ ਕਾਬੂ ਕਰਨਾ: ਸ਼ਾਇਦ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ edge ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਰੁਕਾਵਟ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਬੈਟਰੀ ਨਾਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਹਿਨਣਯੋਗ, ਰਿਮੋਟ ਸੈਂਸਰ, ਜਾਂ ਮੋਬਾਈਲ ਉਪਕਰਣ), ਪਾਵਰ ਖਪਤ ਹੈ। ਵੱਡੇ AI ਮਾਡਲ ਬਦਨਾਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪਾਵਰ-ਹੰਗਰੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਡਿਸਟਿਲਡ, ਛੋਟੇ ਮਾਡਲ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਊਰਜਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਨਫਰੈਂਸ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਏਮਬੈਡਡ ਮਾਈਕ੍ਰੋਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਾਂ (MPUs) ਅਤੇ ਹੋਰ ਘੱਟ-ਪਾਵਰ ਚਿਪਸ ‘ਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਚੱਲਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਬੈਟਰੀ ਦੀ ਉਮਰ ਨੂੰ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪਾਵਰ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਕੰਪਿਊਟ ਓਵਰਹੈੱਡ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ: Edge ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਸਰਵਰਾਂ ਜਾਂ ਉੱਚ-ਅੰਤ ਵਾਲੇ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ CPUs ਅਤੇ GPUs ਦੀ ਘਾਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। Distillation AI ਇਨਫਰੈਂਸ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲੋਡ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ Synaptics Astra MPUs ਜਾਂ ਸਮਾਨ edge-ਕੇਂਦਰਿਤ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ‘ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਵਿਵਹਾਰਕ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸਮਾਰਟ ਹੋਮ ਡਿਵਾਈਸਾਂ, ਉਦਯੋਗਿਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਰੋਬੋਟਿਕਸ, ਅਤੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਕਲਾਊਡ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਰੰਤ ਜਵਾਬ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
- ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ: ਇਨਫਰੈਂਸ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਡਿਵਾਈਸ ‘ਤੇ ਹੋਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾ ਕੇ, ਡਿਸਟਿਲਡ ਮਾਡਲ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਕੱਚੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਕਲਾਊਡ ‘ਤੇ ਭੇਜਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਵੌਇਸ ਕਮਾਂਡਾਂ, ਨਿੱਜੀ ਸਿਹਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਜਾਂ ਮਲਕੀਅਤ ਸੰਚਾਲਨ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ: ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਸਮਰੱਥਾ, ਅਤੇ ਵਧੀ ਹੋਈ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਵਿਭਿੰਨ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ‘ਤੇ AI ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਆਟੋਮੋਟਿਵ: ਵਾਹਨ-ਅੰਦਰ ਸਿਸਟਮ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡਰਾਈਵਰ-ਸਹਾਇਤਾ ਕਾਰਜ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਅਤੇ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਹੈਲਥਕੇਅਰ: ਮੈਡੀਕਲ ਉਪਕਰਣ ਲਗਾਤਾਰ ਕਲਾਊਡ ਨਿਰਭਰਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ, ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸੂਝ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਉਦਯੋਗਿਕ IoT: ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਚੁਸਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਰੋਬੋਟਿਕ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਾਈਟ ‘ਤੇ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੀਆਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਖਪਤਕਾਰ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਨਿਕਸ: ਸਮਾਰਟ ਹੋਮ ਉਪਕਰਣ ਵਧੇਰੇ ਜਵਾਬਦੇਹ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ, ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਸਮਾਰਟ ਸਿਟੀਜ਼: ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸੰਵੇਦਨ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਲਚਕੀ