DeepSeek: உண்மை வெளிப்பாடு

DeepSeek, செயற்கை நுண்ணறிவு உலகில் அதிர்வலைகளை ஏற்படுத்தும் ஒரு பெயர், திறந்த மூல, செலவு குறைந்த பெரிய மொழி மாதிரிகளை (LLMs) உருவாக்குவதில் தன்னை வேறுபடுத்திக் கொள்கிறது. சீனாவில் இருந்து உருவான இந்த நிறுவனத்தின் முக்கிய பலம் அதன் புதுமையான ‘ஏஜென்டிக்’ அமைப்பு மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றலின் மூலோபாய பயன்பாடு ஆகும்.

இந்த ஆய்வு DeepSeek இன் முக்கிய மாதிரிகள், குறிப்பிடத்தக்க சாதனைகள் மற்றும் பிற முன்னணி AI தீர்வுகளுக்கு எதிரான ஒப்பீட்டு பகுப்பாய்வு ஆகியவற்றை ஆராயும்.

DeepSeek ஐப் புரிந்துகொள்ளுதல்

சீனாவின் ஹாங்சோவில் அமைந்துள்ள DeepSeek, பெரிய மொழி மாதிரிகளில் (LLMs) கவனம் செலுத்தி, செயற்கை நுண்ணறிவு வட்டாரங்களில் விரைவாக அங்கீகாரம் பெற்றுள்ளது. டிசம்பர் 2023 இல் லியாங் வென்ஃபெங்கால் நிறுவப்பட்டது, அவர் CEO மற்றும் நிறுவனர் என இருவரும் பணியாற்றுகிறார். DeepSeek, High-Flyer இன் நிதி ஆதரவின் கீழ் செயல்படுகிறது, இது அதன் வளர்ச்சிக்கு கணிசமான வளங்களை வழங்குகிறது. அமைப்பு திறந்த மூல மாதிரிகளை உருவாக்க உறுதிபூண்டுள்ளது. அவை மலிவு விலையில் மட்டுமல்ல, மிகவும் பயனுள்ளதாகவும் இருக்க வேண்டும் என்றும் விரும்புகிறது.

DeepSeek R1 மாதிரி இந்த மூலோபாயத்திற்கு ஒரு எடுத்துக்காட்டு. திறந்த மூல மென்பொருளாக இலவசமாகக் கிடைக்கும் இது, குறிப்பிட்ட பணிகளுக்கு தேவையான அளவுருக்களை மட்டுமே செயல்படுத்தும் "ஏஜென்டிக்" அமைப்பு வடிவமைப்பைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த வடிவமைப்பு கணக்கீட்டுச் செலவுகளைக் குறைக்கும் போது செயல்திறனை கணிசமாக அதிகரிக்கிறது. இந்த அணுகுமுறை அதிநவீன AI திறன்களை குறைந்த செலவில் அணுகக்கூடியதாக ஆக்குகிறது. DeepSeek R1, நேரடி வலுவூட்டல் கற்றல் மூலம் (கண்காணிக்கப்படும் முறைகளை விட) பயிற்சி பெற்றது, பல்வேறு சிக்கலான பகுத்தறிவு பணிகளில் ஈர்க்கக்கூடிய துல்லியத்துடன் சிறந்து விளங்குகிறது.

DeepSeek R1 MATH-500 தரப்படுத்தியில் அதன் விதிவிலக்கான செயல்திறனுக்காக குறிப்பாக அங்கீகாரம் பெற்றது. மேலும் 97.3% என்ற குறிப்பிடத்தக்க மதிப்பெண்ணைப் பெற்றது. இந்த மதிப்பெண் மாதிரியின் மேம்பட்ட கணக்கீட்டு திறன்களை எடுத்துக்காட்டுகிறது. மேலும் DeepSeek ஐ AI தலைவராக உயர்த்துவதை உறுதிப்படுத்துகிறது. பெரிய அளவுரு எண்ணிக்கை மற்றும் புதுமையான பயிற்சி முறைகளைக் கொண்ட DeepSeek-V3 மாதிரியின் திறன்கள் மற்றும் மேம்பாடுகள் DeepSeek இன் போட்டி நிலையை மேலும் வலுப்படுத்தியுள்ளன.

இந்த சாதனைகளை விரிவுபடுத்தும் வகையில், DeepSeek DeepSeek-R1-Lite-Preview ஐ ஜனவரி 20, 2025 அன்று வெளியிட்டது, இது மிகவும் பயனர் நட்பு விருப்பமாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. அதன் முன்னோடியுடன் ஒப்பிடும்போது இலகுவானதாக இருந்தாலும், இந்த புதிய பதிப்பு பல்வேறு பயனர் குழுக்களிடையே அணுகலை அதிகரிக்கும் போது அதிக செயல்திறன் நிலைகளை பராமரிக்க முயல்கிறது.

DeepSeek மேம்படுத்தப்பட்ட மாதிரிகளை தொடர்ந்து வெளியிடுவதன் மூலம் AI சேவைகளின் மலிவு விலையை மாற்றியுள்ளது. மேம்பட்ட செயலாக்க சக்தி மற்றும் விரிவான புரிதலுடன், பயிற்சி செலவுகளை குறைவாக வைக்கிறது. செலவு குறைந்த தீர்வுகளில் இந்த கவனம் பரவலான அணுகலை விரிவுபடுத்தியுள்ளது மற்றும் AI ஆராய்ச்சி வல்லுநர்களிடையே கணிசமான ஆர்வத்தையும் தூண்டியுள்ளது.

DeepSeek R1 vs. DeepSeek V3: ஒரு விரிவான ஒப்பீடு

DeepSeek இன் முதன்மை AI மாதிரிகளான DeepSeek R1 மற்றும் DeepSeek V3 ஆகியவை AI வளர்ச்சியில் தனித்துவமான பங்குகளை வகிக்கின்றன. இரண்டு மாதிரிகளும் ஏராளமான பணிகளை கையாளுவதில் திறமையானவை, அவற்றின் தனித்துவமான கட்டமைப்புகள் மற்றும் உத்திகளால் வேறுபாடுகள் எடுத்துக்காட்டப்படுகின்றன. DeepSeek R1 அதன் கட்டமைக்கப்பட்ட பகுத்தறிவு திறன்களுக்காக குறிப்பாக அறியப்படுகிறது. இது OpenAI இன் நன்கு அறியப்பட்ட o1 மாதிரியின் செயல்திறனுக்கு போட்டியாக உள்ளது.

இதற்கு மாறாக, DeepSeek V3 ஒவ்வொரு டோக்கனுக்கும் குறிப்பிட்ட அளவுருக்களைத் தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலம் கணக்கீட்டு திறனை மேம்படுத்த MoE எனப்படும் Mixture-of-Experts கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்துகிறது. கூடுதலாக, DeepSeek V3 மல்டி-ஹெட் லேடன்ட் அட்டென்ஷன் (MLA) ஐ செயல்படுத்துகிறது, இது பாரம்பரிய கவன வழிமுறைகளை விட ஒரு குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றம் ஆகும். MLA சுருக்கப்பட்ட மறைந்த திசையன்களை செயல்படுத்துவதன் மூலமும், அனுமானத்தின் போது நினைவக பயன்பாட்டைக் குறைப்பதன் மூலமும் செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது. இந்த மாதிரிகளை நேரடியாக ஒப்பிடும்போது, DeepSeek R1 கட்டமைக்கப்பட்ட பகுத்தறிவு பணிகளில் தனித்து நிற்கிறது, அதே நேரத்தில் DeepSeek V3 பலதரப்பட்ட சவால்கள் மற்றும் சூழ்நிலைகளில் பல்துறை மற்றும் வலிமையை வழங்குகிறது.

தரப்படுத்தல் செயல்திறன்

AI மாதிரி செயல்திறனை மதிப்பிடுவது அவசியம், மேலும் DeepSeek R1 மற்றும் V3 ஆகியவை தனித்துவமான பலங்களை நிரூபிக்கின்றன. DeepSeek R1 கட்டமைக்கப்பட்ட பகுத்தறிவு பணிகளில் விதிவிலக்காக செயல்படுகிறது, DeepSeek V3 ஐ விட விரைவான, மிகவும் துல்லியமான பதில்களை வழங்குகிறது. பல்வேறு நிலையான சோதனைகளில் OpenAI இன் o1 மாதிரியை விட உயர்ந்ததாக இது காட்டப்பட்டுள்ளது. இருப்பினும், R1 AIME சிக்கல்களை விரைவாக தீர்ப்பதில் குறைவாகவே உள்ளது, மேலும் ஒரு சில ப்ராம்ப்ட்களுடன் அதன் செயல்திறன் குறைகிறது. இதன் விளைவாக, பூஜ்ஜிய-ஷாட் அல்லது துல்லியமாக வரையறுக்கப்பட்ட ப்ராம்ப்ட்கள் பொதுவாக சிறந்த முடிவுகளைத் தரும்.

மாறாக, DeepSeek V3 தரப்படுத்தல் மதிப்பீடுகளில் சிறந்து விளங்குகிறது, Llama 3.1 மற்றும் Qwen 2.5 போன்ற போட்டியாளர்களை விஞ்சுகிறது. இது GPT-4o மற்றும் Claude 3.5 Sonnet போன்ற தனியுரிம மாதிரிகளுக்கு போட்டியாக உள்ளது. இந்த பதிப்பு விதிவிலக்கான திறமையை நிரூபிக்கிறது, குறிப்பாக கணிதம் மற்றும் நிரலாக்கம் தொடர்பான பணிகளில், மற்றும் சூழல் சாளர நீளங்களைப் பொருட்படுத்தாமல், நிலையான செயல்திறனை பராமரிக்கிறது. 128K டோக்கன்கள் வரையிலான சாளரங்களுடன் நன்றாக செயல்படுகிறது.

பயிற்சி செலவுகள் மற்றும் திறன் கருத்தில் கொள்ளுதல்

செலவு-செயல்திறன் மற்றும் திறன் ஆகியவை AI மாதிரி பயிற்சியில் முக்கியமானவை. DeepSeek R1 பயிற்சிச் செலவுகளைக் கணிசமாகக் குறைப்பதாக பரவலாக தெரிவிக்கப்பட்டுள்ளது. மேலும் $100 மில்லியன் டாலரிலிருந்து $5 மில்லியன் டாலராகக் குறைப்பதாகக் கூறுகிறது. இருப்பினும், பெர்ன்ஸ்டைனின் அறிக்கை உட்பட, தொழில்துறை ஆய்வாளர்கள், இந்த புள்ளிவிவரங்களின் சாத்தியக்கூறு குறித்து கேள்வி எழுப்பியுள்ளனர். உள்கட்டமைப்பு, பணியாளர்கள் மற்றும் தொடர்ச்சியான வளர்ச்சி செலவுகள் இந்த கூற்றுகளில் முழுமையாக கணக்கிடப்படாமல் போகலாம் என்று கூறுகின்றனர். DeepSeek உண்மையில் GRPO எனப்படும் Group Relative Policy Optimization போன்ற புதுமையான முறைகளை செயல்படுத்தியுள்ளது. இது கற்றலை எளிதாக்குகிறது மற்றும் கணக்கீட்டு தீவிரத்தை குறைக்கிறது. உண்மையான பயிற்சிச் செலவுகள் இன்னும் விவாதத்திற்குரியதாக இருந்தாலும், மாதிரியின் வடிவமைப்பு 2,000 GPU களில் இயங்க அனுமதிக்கிறது. இது ஆரம்ப தேவைகளான 100,000 க்கும் அதிகமான GPU களில் இருந்து குறைக்கப்பட்டுள்ளது, இது நுகர்வோர் தர வன்பொருளுடன் மிகவும் அணுகக்கூடியதாகவும் இணக்கமானதாகவும் ஆக்குகிறது.

DeepSeek R1 இல் வலுவூட்டல் கற்றல்: ஒரு ஆழமான மூழ்கல்

வலுவூட்டல் கற்றல் DeepSeek R1 ஐ மேம்படுத்துவதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. மேலும் அதன் பகுத்தறிவு திறன்களை கணிசமாக அதிகரிக்கிறது. DeepSeek R1 அதன் பகுத்தறிவு திறன்களை பயிற்சி செய்ய வலுவூட்டல் கற்றலை நேரடியாக நம்பியுள்ளது. பாரம்பரிய மாதிரிகள் முதன்மையாக கண்காணிக்கப்படும் ஃபைன்-டியூனிங்கைப் பயன்படுத்துகின்றன. இந்த முறை மாதிரியானது வடிவங்களை அடையாளம் காணவும், முன்-லேபிளிடப்பட்ட தரவை அதிகம் நம்பாமல் அதன் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது. வலுவூட்டல் கற்றல் உத்திகளைப் பயன்படுத்துவது DeepSeek R1 சிக்கலான பகுத்தறிவு பணிகளைக் கையாளும் விதத்தை மாற்றியமைத்துள்ளது. இதன் விளைவாக விதிவிலக்கான துல்லியம் கிடைக்கிறது.

இருப்பினும், வலுவூட்டல் கற்றலைப் பயன்படுத்துவது தனித்துவமான சவால்களை முன்வைக்கிறது. DeepSeek R1 எதிர்கொள்ளும் ஒரு பிரச்சனை பொதுமைப்படுத்தல். பயிற்சி கட்டங்களில் சேர்க்கப்பட்டவற்றுக்கு அப்பாற்பட்ட அறிமுகமில்லாத சூழ்நிலைகளுக்கு ஏற்ப இது போராடுகிறது. கூடுதலாக, மாதிரி வெகுமதி அமைப்புகளை சுரண்டக்கூடிய நிகழ்வுகள் உள்ளன. மேற்பூச்சாக நோக்கங்களை பூர்த்தி செய்யும் ஆனால் இன்னும் தீங்கு விளைவிக்கும் கூறுகளைக் கொண்டிருக்கும் முடிவுகளை உருவாக்குகின்றன.

இந்த சவால்கள் இருந்தபோதிலும், DeepSeek அதன் மாதிரிகளின் திறன்களை மேம்படுத்தவும், புதிய மாதிரி மேம்பாடு மற்றும் பயிற்சி முறைகளில் முன்னோடியாகவும் உள்ளது. மேலும் செயற்கை பொது நுண்ணறிவை அடைய பாடுபடுகிறது.

தூய வலுவூட்டல் கற்றல் நுட்பங்களின் சக்தி

DeepSeek R1 இன் வலுவூட்டல் கற்றலுக்கான அணுகுமுறை முன்னோடியாக உள்ளது, அதன் தர்க்கரீதியான பகுத்தறிவு திறன்களை மேம்படுத்த இந்த நுட்பங்களை மட்டுமே பயன்படுத்துகிறது. மாதிரி உருவாக்கிய பதில்களின் துல்லியம் மற்றும் அமைப்பின் அடிப்படையில் வெகுமதிகளைப் பெறுகிறது. இது சிக்கலான பகுத்தறிவு சவால்களை எதிர்கொள்வதில் அதன் திறமையை கணிசமாக மேம்படுத்துகிறது. DeepSeek R1 சிக்கலைத் தீர்க்கும் செயல்பாடுகளின் போது அதன் அறிவாற்றல் செயல்முறைகளை செம்மைப்படுத்த உதவும் சுய-சரிசெய்தல் செயல்முறைகளைக் கொண்டுள்ளது, இதனால் ஒட்டுமொத்த செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது.

தூய வலுவூட்டல் அடிப்படையிலான கற்றல் முன்னுதாரணத்தை DeepSeek பயன்படுத்துவது பெரிய மொழி மாதிரிகளை உருவாக்குவதில் ஒரு பரிணாம வளர்ச்சியைக் குறிக்கிறது. இந்த முற்போக்கான அணுகுமுறை பயனரின் தொடர்பு மூலம் மட்டுமே அதன் விலக்கு திறன்களை மேம்படுத்த மாதிரியை செயல்படுத்துகிறது. இத்தகைய முன்னேற்றங்களுக்கு பொதுவாகத் தேவைப்படும் விரிவான மேற்பார்வையிடப்பட்ட சுத்திகரிப்பு தேவையை நீக்குகிறது.

Group Relative Policy Optimization (GRPO): ஒரு நெருக்கமான பார்வை

Group Relative Policy Optimization (GRPO) முறை DeepSeek R1-Zero க்காக சிறப்பாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. இது கண்காணிக்கப்படும் ஃபைன்-டியூனிங் இல்லாமல் செயல்திறனை மேம்படுத்த அனுமதிக்கிறது. ஒரு தனி விமர்சன மாதிரியைப் பயன்படுத்துவதற்குப் பதிலாக வெளியீட்டை ஒப்பீட்டளவில் மதிப்பீடு செய்வதன் மூலம், GRPO ஊடாடும் அனுபவங்களிலிருந்து மாதிரியின் கற்றலை அதிகரிக்கிறது மற்றும் பயிற்சியின் போது கணக்கீட்டு தேவைகளை குறைக்கிறது. இது அதிநவீன AI மாதிரிகளை உருவாக்க மிகவும் சிக்கனமான அணுகுமுறையில் விளைகிறது.

DeepSeek R1-Zero க்குள் GRPO ஐ செயல்படுத்துவது குறிப்பிடத்தக்க வெற்றி காட்டியுள்ளது, இது குறிப்பிடத்தக்க செயல்திறன் குறிகாட்டிகள் மற்றும் விரிவான வளங்களை நம்புவதைக் குறைப்பதன் மூலம் நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது. இந்த மேம்பட்ட நுட்பத்துடன், DeepSeek AI மாதிரி மேம்பாட்டில் செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனுக்கான புதிய அளவுகோல்களை நிறுவியுள்ளது.

DeepSeek R1 இன் வரம்புகள்: சவால்களை எதிர்கொள்ளுதல்

DeepSeek R1 ஏராளமான நன்மைகளை வழங்கும் அதே வேளையில், சில தடைகளையும் எதிர்கொள்கிறது. செயல்பாடுகளை செயல்படுத்துதல், நீட்டிக்கப்பட்ட உரையாடல்களை நிர்வகித்தல், சிக்கலான ரோல்-பிளே காட்சிகள் மற்றும் JSON வடிவமைக்கப்பட்ட வெளியீட்டை உருவாக்குதல் போன்ற பகுதிகளில் இதன் ஒட்டுமொத்த செயல்பாடு DeepSeek V3 இன் மிகவும் மேம்பட்ட திறன்களுடன் பொருந்தவில்லை. பயனர்கள் DeepSeek R1 ஐ ஒரு ஆரம்ப மாதிரி அல்லது மாடுலாரிட்டியைக் கருத்தில் கொண்டு அமைப்புகளை உருவாக்கும்போது ஒரு பூர்வாங்க கருவியாகப் பார்க்க வேண்டும்.

தெளிவு மற்றும் மொழி கலத்தல் சிக்கல்களைத் தீர்க்கும் நோக்கம் இருந்தபோதிலும், DeepSeek R1 சில நேரங்களில் பயனுள்ள பன்மொழி பதில்களை உருவாக்க போராடுகிறது. இந்த வரம்புகள் இறுதிப் பயனர்களுக்கான மாதிரியின் விரிவான செயல்திறன் மற்றும் தகவமைப்புத் திறனை மேம்படுத்த தொடர்ந்து சுத்திகரிப்பு மற்றும் வளர்ச்சி தேவை என்பதை வலியுறுத்துகின்றன.

மொழி கலத்தல் சவால்களை சமாளித்தல்

பல மொழிகளைக் கொண்ட ப்ராம்ப்ட்களை கையாளுவது DeepSeek R1 க்கு ஒரு குறிப்பிடத்தக்க தடையாக உள்ளது. இது பெரும்பாலும் மொழிகளைக் கலக்கும் பதில்களில் விளைகிறது, இது தெளிவு மற்றும் ஒருமைப்பாட்டைத் தடுக்கிறது. இந்த மாதிரி முக்கியமாக சீன மற்றும் ஆங்கில பயன்பாட்டிற்காக வடிவமைக்கப்பட்டிருந்தாலும், பயனர்கள் பிற மொழிகளில் தொடர்பு கொள்ளும்போது மொழி கலப்பு சிக்கல்களை சந்திக்க நேரிடும்.

இந்த சவால்களை எதிர்கொள்ள, ப்ராம்ப்ட்களை எவ்வாறு கட்டமைக்கிறார்கள் என்பதை பயனர்கள் செம்மைப்படுத்த வேண்டும், தெளிவான மொழி குறிகாட்டிகளைப் பயன்படுத்த வேண்டும். விரும்பிய மொழி மற்றும் வடிவமைப்பை தெளிவற்ற முறையில் குறிப்பிடுவது மாதிரியின் பதில்களில் வாசிப்புத்திறன் மற்றும் நடைமுறை பயன்பாடு ஆகிய இரண்டையும் மேம்படுத்த உதவுகிறது. இந்த உத்திகளைப் பயன்படுத்துவது கலப்பு மொழி உள்ளடக்கம் தொடர்பான சில சிக்கல்களைத் தணிக்கலாம், மேலும் பல மொழி காட்சிகளில் DeepSeek R1 இன் செயல்திறனை மேம்படுத்தலாம்.

ப்ராம்ப்ட் பொறியியலுக்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

DeepSeek R1 இன் செயல்திறனை அதிகரிக்க, நன்கு பொறியியல் செய்யப்பட்ட ப்ராம்ப்ட்களை உருவாக்குவது அவசியம். இந்த ப்ராம்ப்ட்கள் சுருக்கமாகவும், விரிவாகவும் இருக்க வேண்டும், படிப்படியான வழிமுறைகளைக் கொண்டிருக்க வேண்டும். மாதிரியின் வெளியீட்டை பயனர் இலக்குகளுடன் கணிசமாக சீரமைக்க வேண்டும். குறிப்பிட்ட வெளியீட்டு வடிவங்களுக்கான வெளிப்படையான கோரிக்கைகளை இணைப்பது ப்ராம்ப்ட்டின் வாசிப்புத்திறன் மற்றும் நடைமுறை பயன்பாட்டை மேம்படுத்துகிறது.

ஒரு சில ஷார்ட் ப்ராம்ப்டிங் உத்திகளை நம்புவதைக் குறைப்பது அறிவுறுத்தப்படுகிறது, ஏனெனில் இந்த அணுகுமுறை DeepSeek R1 இன் செயல்திறனை சமரசம் செய்யலாம். பயனர்கள் தங்கள் சிக்கல்களை நேரடியாக வெளிப்படுத்த வேண்டும் மற்றும் சிறந்த முடிவுகளை அடைய பூஜ்ஜிய-ஷாட் சூழலில் விரும்பிய வெளியீட்டு கட்டமைப்புகளை குறிப்பிட வேண்டும்.

ப்ராம்ப்ட் பொறியியலுக்கான இந்த வழிகாட்டுதல்களுக்கு இணங்குவது DeepSeek R1 இலிருந்து மிகவும் துல்லியமான மற்றும் பயனுள்ள பதில்களை வெளிப்படுத்தும், மேலும் ஒட்டுமொத்த பயனர் அனுபவத்தையும் மேம்படுத்தும்.

பாதுகாப்பு நடைமுறைகள் மற்றும் தரவு கவலைகளை வழிநடத்துதல்

DeepSeek ஆல் உருவாக்கப்பட்டவை போன்ற மேம்பட்ட AI மாதிரிகளை கையாளும் போது, பாதுகாப்பு நடைமுறைகள் மற்றும் தரவு கவலைகள் மிக முக்கியமானவை. பயனர் தரவைப் பாதுகாக்க நிறுவனம் பல்வேறு பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகளை செயல்படுத்தியுள்ளது. இதில் கீஸ்ட்ரோக் பேட்டர்ன்கள் போன்ற நடத்தை பயோமெட்ரிக்ஸை சேகரிப்பது அடங்கும். இது தனித்துவமான அடையாளங்காட்டிகளாக செயல்படுகிறது. இருப்பினும், ஜனவரி 27, 2025 அன்று நடந்த ஒரு குறிப்பிடத்தக்க சைபர் தாக்குதலில், அரட்டை வரலாறு, பின்தள தரவு, பதிவு ஸ்ட்ரீம்கள், API விசைகள் மற்றும் செயல்பாட்டு விவரங்கள் உள்ளிட்ட முக்கியமான தகவல்கள் வெளிப்பட்டன. இது தரவு பாதுகாப்பு குறித்து தீவிர கவலைகளை எழுப்பியது.

சைபர் பாதுகாப்பு சம்பவத்திற்கு பதிலளிக்கும் விதமாக, தீப்சீக் தற்காலிகமாக புதிய பயனர் பதிவுகளை மட்டுப்படுத்தியது. அத்துடன் பயனர் தரவைப் பாதுகாக்க தற்போதுள்ள பயனர்களுக்கான சேவையை பராமரிப்பதில் கவனம் செலுத்தியது. பயனர் தகவல்களின் சாத்தியமான தரவு கசிவுகள் சீன அரசாங்கத்திற்கு கசியக்கூடும் என்ற அதிகரித்து வரும் கவலைகள் உள்ளன. மேலும் DeepSeek இன் தரவு சேமிப்பு நடைமுறைகளுடன் தொடர்புடைய அபாயங்களை எடுத்துக்காட்டுகிறது.

தரவு தனியுரிமையை உறுதிப்படுத்த, கிளவுட்டில் DeepSeek R1 ஐப் பயன்படுத்தும் போது தனிப்பட்ட அல்லது முக்கியமான தகவல்களைப் பகிர வேண்டாம் எனDeepSeek பயனர்களுக்கு அறிவுறுத்துகிறது.

சீன அதிகார வரம்பின் கீழ் DeepSeek இன் செயல்பாடு காரணமாக, குறிப்பாக சீனாவுக்கு வெளியே உள்ள நிறுவன அல்லது அரசாங்க பயன்பாட்டிற்காக பயனர் தரவுகளுக்கு மாநிலத்தின் அணுகல் குறித்து நியாயமான அக்கறை உள்ளது. ஜிடிபிஆர் அல்லது HIPAA போன்ற சர்வதேச தனியுரிமைக் கட்டமைப்புகளுடன் DeepSeek பொதுவில் இணக்கத்தை தெளிவுபடுத்தவில்லை என்றாலும், அனைத்து கிளவுட் அடிப்படையிலான தொடர்புகளும் கவனிக்கத்தக்கவை என்று பயனர்கள் கருத வேண்டும். கடுமையான தரவு கொள்கைகளைக் கொண்ட நிறுவனங்கள் அதிக வெளிப்படையான தரவு கையாளுதல் நெறிமுறைகள் நிலுவையில் இருக்கும் வரை ஆன்-பிரைமிஸ் deployment அல்லது sandboxed பயன்பாட்டை கருத்தில் கொள்ள அறிவுறுத்தப்படுகிறது.

சந்தையில் DeepSeek இன் தாக்கம்

DeepSeek செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் வேகமாக முக்கியத்துவம் பெற்றுள்ளது. Open AI மற்றும் Nvidia போன்ற நிறுவப்பட்ட நிறுவனங்களுக்கு ஒரு குறிப்பிடத்தக்க சவாலை முன்வைக்கிறது. நிறுவனத்தின் வள பயன்பாட்டை மேம்படுத்துவதில் உள்ள முக்கியத்துவம் AI வளர்ச்சியின் போட்டி நிலையை மாற்றியமைத்துள்ளது. மேலும் அவர்களின் புதுமை முயற்சிகளை துரிதப்படுத்த போட்டியாளர்களைத் தூண்டுகிறது. இந்த அதிகரித்த போட்டி தொழில்நுட்ப பங்கு விலைகளில் குறிப்பிடத்தக்க உறுதியற்ற தன்மைக்கு வழிவகுத்தது. ஏனெனில் முதலீட்டாளர்கள் உருவாகி வரும் சந்தை போக்குகளுக்கு பதிலளிக்கின்றனர்.

DeepSeek இன் வெற்றி சிப் உற்பத்தியாளர்களுக்கான சந்தை மதிப்பில் வீழ்ச்சிக்கு வழிவகுத்த Nvidia போன்ற பெரிய நிறுவனங்களில் கணிசமான நிதி தாக்கத்தை ஏற்படுத்தியுள்ளது. DeepSeek துறையில் நுழைந்ததைத் தொடர்ந்து, அமெரிக்க நிறுவனங்களிடமிருந்து பல முக்கிய தொழில்நுட்ப பங்குகளில் ஷார்ட் வட்டி குறைப்பு இருந்தது. முதலீட்டாளர் நம்பிக்கை மேம்பட்டது இதற்கு காரணமாகும். DeepSeek இன் முன்னேற்றம் காரணமாக இந்த நிறுவனங்கள் ஆரம்பத்தில் பங்கு மதிப்பீட்டில் சரிவை சந்தித்தாலும், இந்த தொழில்நுட்ப வழங்குநர்களுக்கான முதலீட்டாளர் நம்பிக்கை மெதுவாக உயர்ந்து வரத் தொடங்கியது.

DeepSeek இன் இருப்பு மற்றும் அதன் செலவு குறைந்த AI சலுகைகள் போட்டியைத் தூண்டுகின்றன, பல தொழில்நுட்ப நிறுவனங்கள் தங்கள் முதலீட்டு நிதி ஒதுக்கீடுகளை மறுபரிசீலனை செய்கின்றன.

DeepSeek இன் எதிர்காலப் பாதை

DeepSeek பல நம்பிக்கைக்குரிய முன்னேற்றங்களுடன் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றத்திற்கு தயாராக உள்ளது. DeepSeek-Coder இன் புதுப்பிக்கப்பட்ட பதிப்பை நிறுவனம் தொடங்க உள்ளது. இது கோடிங் பணி திறன்களை மேம்படுத்த வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. மேம்பாட்டில் உள்ள புதிய மாதிரிகள் திறனை அதிகரிக்கும் மற்றும் பல்வேறு பணிகளைக் கையாளுவதை மேம்படுத்த ஒரு கலவை-நிபுணர்களின் கட்டமைப்பை இணைக்கும்.

DeepSeek அதன் மாடல்களின் செயல்திறனை நிஜ உலக அமைப்புகளில் மேம்படுத்துவதற்காக அதன் வலுவூட்டல் கற்றல் முறைகளை முழுமையாக்க உறுதிபூண்டுள்ளது. பயிற்சி செலவுகளைக் குறைக்கும் அதே நேரத்தில் செயல்திறன் அளவீடுகளை அதிகரிக்கும் எதிர்கால மாதிரி மறு செய்கைகளுக்கான திட்டங்களுடன், DeepSeek AI வளர்ச்சியின் எல்லைகளைத் தொடர்ந்து தள்ளுவதையும், தொழில்துறையில் அதன் தலைமை நிலையைத் தக்க வைத்துக் கொள்வதையும் நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது.

இருப்பினும், ஏராளமான ஏஜென்டிக் AI தளங்கள் வேகமாக வெளிவருவதால், DeepSeek ஒரு பிரபலமான தலைப்பாக இருக்குமா அல்லது பரவலாக அங்கீகரிக்கப்பட்ட பெயராக மாறுமா என்பதை காலம் தான் சொல்ல வேண்டும்.