ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦਾ ਖੇਤਰ, ਜੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨਵੀਨਤਾ ਅਤੇ ਤਿੱਖੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਸਥਾਪਤ ਦਿੱਗਜਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਨਵੇਂ ਦਾਅਵੇਦਾਰਾਂ ਦੇ ਉਭਾਰ ਦਾ ਗਵਾਹ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਉੱਭਰ ਰਹੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਵਿੱਚ Zhipu AI ਹੈ, ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਜੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਸਦੇ GLM-4 ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨਾਲ। ਤਕਨੀਕੀ ਗਲਿਆਰਿਆਂ ਵਿੱਚ ਗੂੰਜਦਾ ਕੇਂਦਰੀ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਨਵੀਂ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ OpenAI ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ GPT-4 ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਜ਼ਬਰਦਸਤ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਕਿਵੇਂ ਖੜ੍ਹੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਮਾਰਕੀਟ ਪਹੁੰਚ, ਤਕਨੀਕੀ ਬੁਨਿਆਦ, ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਵਿਸ਼ਵ AI ਦੌੜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਦਿੱਗਜਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ: ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਅਤੇ ਦਾਅਵੇ
ਤੁਲਨਾ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ। Zhipu AI ਨੇ ਆਪਣੇ GLM-4 ਮਾਡਲ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਦਲੇਰ ਦਾਅਵੇ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਿਰਫ ਮੁਕਾਬਲਾ ਹੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਬਲਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ OpenAI ਦੇ GPT-4 ਨੂੰ ਪਛਾੜਦਾ ਹੈ ਮਾਨਕੀਕ੍ਰਿਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਕੋਈ ਮਾਮੂਲੀ ਦਾਅਵਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਲਈ ਸਿੱਧੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਅਕਸਰ ਉਦਯੋਗ ਦਾ ‘ਗੋਲਡ ਸਟੈਂਡਰਡ’ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਖਾਸ ਬੈਂਚਮਾਰਕ – MMLU (Massive Multitask Language Understanding), GSM8K (Grade School Math 8K), MATH (Measuring Mathematical Problem Solving), BBH (Big-Bench Hard), GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A), ਅਤੇ HumanEval (Human-Level Programming Evaluation) – ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬੋਧਾਤਮਕ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
- MMLU ਦਰਜਨਾਂ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਚੌੜਾਈ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਅਕਾਦਮਿਕ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਉੱਤਮ ਹੋਣਾ ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਆਮ ਸਮਝ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- GSM8K ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਗਣਿਤਕ ਤਰਕ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਦੇਰ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਜਾਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮਿਡਲ ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਕਟੌਤੀ ਅਤੇ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- MATH ਇਸ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰੀਕੈਲਕੂਲਸ ਤੋਂ ਕੈਲਕੂਲਸ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਿਤਕ ਸੂਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- BBH ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ Big-Bench ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਤੋਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਚੁਣੇ ਗਏ ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੂਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਪਿਛਲੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਸਾਬਤ ਹੋਏ ਸਨ, ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਤਰਕ, ਆਮ ਸਮਝ, ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- GPQA ਅਜਿਹੇ ਸਵਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਬਹੁਤ ਸਮਰੱਥ ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਵੀ ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਜਲਦੀ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਸਧਾਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਡੂੰਘੇ ਤਰਕ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
- HumanEval ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਡੌਕਸਟਰਿੰਗਜ਼ ਤੋਂ ਸਹੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ।
Zhipu AI ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ ਕਿ GLM-4 ਇਹਨਾਂ ਮੰਗ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟਾਂ ‘ਤੇ GPT-4 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਜਾਂ ਉਸ ਤੋਂ ਉੱਚ ਸਕੋਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦਾਅਵੇ ਨੇ ਜੂਨ 2024 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖੋਜ ਪੱਤਰ ਦੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ। ਇਸ ਪੇਪਰ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਖੋਜਾਂ ਨੇ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ ਕਿ GLM-4 ਨੇ ਕਈ ਆਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ‘ਤੇ GPT-4 ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਨੇੜਿਓਂ ਦਰਸਾਇਆ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਜਿਹੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਕਠੋਰਤਾ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬੈਂਚਮਾਰਕ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੀਮਤੀ ਹਨ, ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਅੰਸ਼ਕ ਤਸਵੀਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਖਾਸ ਸੰਸਕਰਣ (GLM-4 ਅਤੇ GPT-4 ਦੋਵੇਂ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ), ਸਹੀ ਟੈਸਟਿੰਗ ਹਾਲਾਤ, ਅਤੇ ‘ਟੈਸਟ ਲਈ ਸਿਖਾਉਣ’ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ (ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦੀ ਬਜਾਏ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ) ਸਾਰੇ ਕਾਰਕ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮਾਡਲ ਦੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਜੁੜੀ ਖੋਜ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਏ ਦਾਅਵੇ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਸੱਦਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਮਾਨਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹਾਲਤਾਂ ਅਧੀਨ ਸੁਤੰਤਰ, ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਅਜਿਹੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। OpenAI, ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਨੇ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਨਤੀਜੇ ਵੀ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਅਕਸਰ GPT-4 ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਮਾਡਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਵਿਵਾਦਿਤ ਬਿਰਤਾਂਤ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ। AI ਭਾਈਚਾਰਾ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੀ ਲੜੀ ਦੇ ਅੰਦਰ Zhipu AI ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਦਰਭਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਆਪਕ, ਸੁਤੰਤਰ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ ਦੀ ਬੇਸਬਰੀ ਨਾਲ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਖੋਜ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਤ, ਬਰਾਬਰੀ ਜਾਂ ਉੱਤਮਤਾ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨ ਦਾ ਸਿਰਫ਼ ਕੰਮ, ਫਿਰ ਵੀ Zhipu AI ਦੀ ਅਭਿਲਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੱਕੀ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਰਣਨੀਤਕ ਚਾਲਾਂ: ਮਾਰਕੀਟ ਐਂਟਰੀ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪਹੁੰਚ
ਕੱਚੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਇਹਨਾਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਵੱਖਰੇ ਫਲਸਫੇ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। Zhipu AI ਨੇ ਆਪਣੇ ਨਵੇਂ AI ਏਜੰਟ, AutoGLM Rumination, ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੁਫਤ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਹਮਲਾਵਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਰਣਨੀਤੀ ਅਪਣਾਈ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ ਗਾਹਕੀ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਕਸਰ OpenAI ਸਮੇਤ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਨਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਅਗਾਊਂ ਲਾਗਤ ਦੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, Zhipu AI ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਧਾਰ ਪੈਦਾ ਕਰਨ, ਹੋਰ ਮਾਡਲ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਪੱਛਮੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪੈਰ ਜਮਾਉਣ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖੁੱਲ੍ਹੀ-ਪਹੁੰਚ ਪਹੁੰਚ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ, ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿੱਤੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ AI ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਲਈ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਾਬਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਹ OpenAI ਦੇ ਸਥਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਲਟ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ OpenAI ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪੁਰਾਣੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ChatGPT ਰਾਹੀਂ GPT-3.5) ਤੱਕ ਮੁਫਤ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਨਵੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, GPT-4 ਦੀ ਪੂਰੀ ਸ਼ਕਤੀ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੀ ਗਾਹਕੀ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ChatGPT Plus) ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਇਸਦੇ API ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੋਂ-ਅਧਾਰਤ ਕੀਮਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਰਣਨੀਤੀ GPT-4 ਦੇ ਸਮਝੇ ਗਏ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਾਭ ਅਤੇ ਸਥਾਪਤ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਅਕਸਰ, ਬਿਹਤਰ ਏਕੀਕਰਣ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ। ਗਾਹਕੀ ਮਾਲੀਆ ਚੱਲ ਰਹੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਵਿਸ਼ਾਲ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੁਨਾਫੇ ਲਈ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਮਾਰਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਡੂੰਘੇ ਹਨ। Zhipu AI ਦੀ ਮੁਫਤ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਉੱਨਤ AI ਸਾਧਨਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਲੋਕਤੰਤਰੀਕਰਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕੁਝ ਖੇਤਰਾਂ ਜਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ AI ਅਪਣਾਉਣ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਵਿੱਤੀ ਸਥਿਰਤਾ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ। ਮੁਦਰੀਕਰਨ ਆਖਰਕਾਰ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਹੱਲਾਂ, API ਪਹੁੰਚ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਤਰੀਕਿਆਂ ਰਾਹੀਂ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਅਜੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖੁਲਾਸਾ ਹੋਣਾ ਬਾਕੀ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, OpenAI ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤਾ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਸਿੱਧਾ ਮਾਲੀਆ ਸਟ੍ਰੀਮ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਮੁਫਤ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਲਾਗਤ-ਸਚੇਤ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ। ਹਰੇਕ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਸਮਝੇ ਗਏ ਮੁੱਲ, ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ (ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਤੋਂ ਪਰੇ), ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ, ਵਿਸ਼ਵਾਸ, ਅਤੇ AI ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਕਸਤ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਰਗੇ ਕਾਰਕਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ। ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਲੜਾਈ ਸਿਰਫ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਬਾਰੇ ਵੀ ਹੈ।
ਹੁੱਡ ਦੇ ਹੇਠਾਂ: ਤਕਨੀਕੀ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ
ਜਦੋਂ ਕਿ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਬਾਹਰੀ ਵਿਚਾਰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅੰਤਰੀਵ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹਰੇਕ ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ ਅਪਣਾਏ ਗਏ ਵਿਲੱਖਣ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। Zhipu AI ਆਪਣੀ ਮਲਕੀਅਤੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਭਾਗਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ GLM-Z1-Air ਤਰਕ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ GLM-4-Air-0414 ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਾਮ ਖਾਸ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ‘ਤਰਕ ਮਾਡਲ’ ਦਾ ਅਹੁਦਾ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਕਟੌਤੀ, ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਅਨੁਮਾਨ, ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਧਾਰਨ ਪੈਟਰਨ ਮੈਚਿੰਗ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜਾਂ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਵੈੱਬ ਖੋਜਾਂ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਲਿਖਣ ਵਰਗੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ, ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੀੜ੍ਹੀ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ AI ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਯਤਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ - ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਹਾਰਕ ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ ਖੋਜ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਜ।
GLM-Z1-Air ਵਰਗੇ ਵੱਖਰੇ, ਨਾਮਿਤ ਭਾਗਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਇੱਕ ਮਾਡਯੂਲਰ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ Zhipu AI ਨੂੰ ਬੋਧਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਜਾਂ ਵਧੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਖਾਸ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਬਾਰੇ ਵੇਰਵੇ ਮਲਕੀਅਤੀ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ‘ਤਰਕ’ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲਾਂ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਾ ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਤੋਂ ਪਰੇ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼, ਕਾਰਜ-ਮੁਖੀ ਬੁੱਧੀ ਵੱਲ ਵਧਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
OpenAI ਦਾ GPT-4, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਸਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ ਵੀ ਹੈ, ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ-ਅਧਾਰਤ ਮਾਡਲ ਸਮਝਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਟਕਲਾਂ ਅਤੇ ਕੁਝ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਮਿਕਸਚਰ ਆਫ਼ ਐਕਸਪਰਟਸ (MoE) ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਹਰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਈ ਪੂਰੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। OpenAI ਦਾ ਫੋਕਸ ਅਕਸਰ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ, ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਰਚਨਾਤਮਕ ਲਿਖਤ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੱਕ, ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ।
ਤਕਨੀਕੀ ਆਧਾਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ ਪੂਰੀ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, Zhipu ਦਾ ‘ਤਰਕ ਮਾਡਲ’ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਜ਼ਿਕਰ GPT-4 ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਆਮ ਧਾਰਨਾ ਦੇ ਉਲਟ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਫਲਸਫਿਆਂ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ: Zhipu ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਖਾਸ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ AutoGLM Rumination ਦੁਆਰਾ ਖੋਜ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ) ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ OpenAI ਵਧੇਰੇ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਵੇਗੀ ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ‘ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਖੁਲਾਸਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਕੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਜਾਂ ਆਮ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਆਖਰਕਾਰ ਵਧੇਰੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਸਾਬਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਜੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹੁੰਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਮਲਕੀਅਤੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ AI ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਉੱਚ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਤੀਬਰ R&D ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਚੜ੍ਹਤ ਨੂੰ ਬਾਲਣ: ਫੰਡਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਟ੍ਰੈਜੈਕਟਰੀ
GLM-4 ਅਤੇ GPT-4 ਵਰਗੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ - ਖੋਜ, ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸ਼ਕਤੀ। ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਦਾਅਵੇਦਾਰ ਵਜੋਂ Zhipu AI ਦਾ ਉਭਾਰ ਠੋਸ ਵਿੱਤੀ ਸਹਾਇਤਾ ਦੁਆਰਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਵੇਸ਼ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਇਸ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੇ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਚੀਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਸਥਿਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਖਾਸ ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਅਤੇ ਸਹੀ ਅੰਕੜੇ ਅਕਸਰ ਗੁਪਤ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਫੰਡਿੰਗ ਦੌਰ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਬਾਲਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਫੰਡਿੰਗ Zhipu AI ਨੂੰ ਚੋਟੀ ਦੀ AI ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਲਈ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ, ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਲਈ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਭਾਰੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਮਹਿੰਗੇ GPU ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਖਰੀਦ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਹਮਲਾਵਰ ਮਾਰਕੀਟ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਅਪਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ AutoGLM Rumination ਵਰਗੇ ਕੁਝ ਸਾਧਨਾਂ ਤੱਕ ਮੁਫਤ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨਾ, ਜੋ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਮਰਥਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿੱਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। Zhipu AI ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸਮਰਥਨ ਨਿਵੇਸ਼ ਭਾਈਚਾਰੇ ਦੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉੱਦਮ ਪੂੰਜੀ ਫਰਮਾਂ, ਰਣਨੀਤਕ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਭਾਈਵਾਲਾਂ, ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਰਾਜ-ਸਬੰਧਤ ਫੰਡਾਂ ਸਮੇਤ, AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ‘ਤੇ ਚੀਨ ਦੇ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਰਣਨੀਤਕ ਫੋਕਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਸਥਿਤੀ OpenAI ਵਰਗੇ ਪੱਛਮੀ ਹਮਰੁਤਬਾ ਲਈ ਫੰਡਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਮਿਲਦੀ ਜੁਲਦੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਵੱਖਰੀ ਹੈ। OpenAI ਮਸ਼ਹੂਰ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਮੁਨਾਫ਼ਾ ਖੋਜ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਤੋਂ ਇੱਕ ਕੈਪਡ-ਪ੍ਰੋਫਿਟ ਇਕਾਈ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਗਿਆ, ਜਿਸ ਨੇ ਵੱਡੇ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ Microsoft ਨਾਲ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਅਰਬ ਡਾਲਰ ਦੀ ਭਾਈਵਾਲੀ। ਇਹ ਭਾਈਵਾਲੀ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਪੂੰਜੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਬਲਕਿ Microsoft ਦੇ Azure ਕਲਾਉਡ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ GPT-4 ਵਰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਹੋਰ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਲੈਬਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Anthropic ਅਤੇ Google DeepMind, ਨੂੰ ਵੀ ਠੋਸ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਸਮਰਥਨ ਜਾਂ ਉੱਦਮ ਪੂੰਜੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਤੋਂ ਲਾਭ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ ਫੰਡਿੰਗ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਗਲੋਬਲ AI ਦੌੜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲੜਾਈ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਹੈ। ਪੂੰਜੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੱਡੇ, ਵਧੇਰੇ ਸਮਰੱਥ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਉਹਨ