تلاش کے ایک نئے دور کا آغاز اپنی ٹیکنالوجی کے ذریعے
یکم مارچ کو، کوارک AI سرچ نے اپنی تازہ ترین ایجاد: ‘ڈیپ تھنکنگ’ انفرنس ماڈل کی نقاب کشائی کی۔ یہ ایک اہم پیش رفت کی نمائندگی کرتا ہے، کیونکہ یہ کوارک کی جانب سے تیار کردہ ایک ریزننگ ماڈل ہے، جو علی بابا کے Tongyi Qianwen ماڈل کی بنیادی صلاحیتوں سے فائدہ اٹھاتا ہے۔ یہ اقدام اپنی ٹیکنالوجی کے تئیں عزم کا اشارہ دیتا ہے اور مستقبل میں اس سے بھی زیادہ طاقتور ماڈلز کے لیے راہ ہموار کرتا ہے۔
AI انفرنس ماڈل کے میدان میں مقابلہ تیز ہو گیا ہے، خاص طور پر سال کے آغاز سے۔ چین میں انٹرنیٹ کے بڑے کھلاڑیوں نے DeepSeek انفرنس ماڈل کی صلاحیت کو اپنانے میں تیزی دکھائی ہے، اور اپنی ڈیپ تھنکنگ پراڈکٹس لانچ کی ہیں۔ علی بابا کی AI-to-consumer حکمت عملی میں ایک اہم کھلاڑی کے طور پر، اور اربوں صارفین کی بنیاد کے ساتھ، کوارک کا اپنی ‘ڈیپ تھنکنگ’ صلاحیتوں کے لیے بنیادی ماڈل کا انتخاب مارکیٹ میں گہری دلچسپی کا موضوع رہا ہے۔
اگرچہ کوارک AI سرچ کی ‘ڈیپ تھنکنگ’ فیچر کے ابتدائی لانچ میں بنیادی انفرنس ماڈل کی تفصیلات فوری طور پر ظاہر نہیں کی گئیں، ذرائع نے تصدیق کی ہے کہ یہ درحقیقت علی بابا کے اپنے Tongyi Qianwen پر بنایا گیا ہے۔ یہ بنیادی ماڈل اپنی تیز رفتار سوچ، اعتبار اور بروقت ہونے کی وجہ سے جانا جاتا ہے۔ یہ کوارک کو انڈسٹری میں چند بڑے پیمانے پر، صارفین کو درپیش AI ایپلی کیشنز میں سے ایک بناتا ہے جس نے DeepSeek کے ساتھ انضمام کا انتخاب نہیں کیا ہے۔
'ڈیپ تھنکنگ' کے ساتھ صارف کے تجربے میں بہتری
کوارک ایپ اور PC دونوں ورژنز پر دستیاب، ‘ڈیپ تھنکنگ’ فیچر کو سادہ کلیدی الفاظ کی مماثلت سے آگے بڑھنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اس کا مقصد صارف کی بنیادی ضروریات اور ارادوں کو صحیح معنوں میں سمجھنا ہے، یہاں تک کہ پیچیدہ یا باریک سوالات کے ساتھ بھی۔ نتیجہ ایک زیادہ تفصیلی، جامع اور بالآخر قابل اعتماد جواب ہے۔ یہ موزوں طریقہ صارفین کو نہ صرف جوابات تلاش کرنے میں مدد کرتا ہے، بلکہ معلومات کا تجزیہ کرنے اور حل وضع کرنے میں بھی مدد کرتا ہے۔ صارفین کوارک ایپ یا کوارک PC کو اپ ڈیٹ کرکے اور سرچ باکس میں ‘ڈیپ تھنکنگ’ موڈ کو فعال کرکے اس بہتر فعالیت تک رسائی حاصل کرسکتے ہیں۔
AI انفراسٹرکچر کے لیے علی بابا کا عزم
علی بابا گروپ نے حال ہی میں ایک اہم اعلان کیا، جس میں AI کے مستقبل کے لیے اس کی لگن پر زور دیا گیا۔ اگلے تین سالوں میں، کمپنی اپنے کلاؤڈ اور AI ہارڈ ویئر انفراسٹرکچر کی تعمیر میں 380 بلین یوآن سے زیادہ کی سرمایہ کاری کرے گی۔ یہ بڑے پیمانے پر سرمایہ کاری گزشتہ دہائی کے کل اخراجات سے زیادہ ہے، جو اس تیزی سے ابھرتے ہوئے شعبے پر علی بابا کی اسٹریٹجک اہمیت کو اجاگر کرتی ہے۔
اس حکمت عملی کے مرکز میں علی بابا Tongyi بڑا ماڈل فیملی ہے، جس نے پہلے ہی اوپن سورس ماڈلز کی دنیا میں خود کو ایک اہم قوت کے طور پر قائم کر لیا ہے۔ ذرائع نے اشارہ دیا ہے کہ اس فیملی کے اس سے بھی بڑے پیمانے کے ماڈلز کو مستقبل میں کوارک کی پیشکشوں میں ضم کیا جائے گا۔
کوارک کی 'ڈیپ تھنکنگ' صلاحیتوں میں گہرائی میں جانا
‘ڈیپ تھنکنگ’ ماڈل اس بات میں ایک نمونہ تبدیلی کی نمائندگی کرتا ہے کہ سرچ انجن صارف کے سوالات کو کیسے سمجھ سکتے ہیں اور ان کا جواب دے سکتے ہیں۔ یہ صرف متعلقہ دستاویزات تلاش کرنے کے بارے میں نہیں ہے؛ یہ معلومات کو ترکیب دینے، نتائج اخذ کرنے اور بصیرت انگیز جوابات فراہم کرنے کے بارے میں ہے۔ یہاں اس کی کچھ اہم صلاحیتوں پر ایک قریبی نظر ڈالی گئی ہے:
پیچیدہ سوالات کو سمجھنا: روایتی سرچ انجن اکثر پیچیدہ یا کثیر جہتی سوالات سے جدوجہد کرتے ہیں۔ ‘ڈیپ تھنکنگ’ کو اس طرح کے سوالات کو زیادہ درستگی کے ساتھ ہینڈل کرنے، زبان اور ارادے کی باریکیوں کو سمجھنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
ذاتی نوعیت کے جوابات: یہ ماڈل صارف کی انفرادی ضروریات اور ترجیحات کو مدنظر رکھتا ہے، اور سب سے زیادہ متعلقہ اور مفید معلومات فراہم کرنے کے لیے جواب کو تیار کرتا ہے۔
جامع تجزیہ: ‘ڈیپ تھنکنگ’ صرف لنکس کی فہرست فراہم نہیں کرتا ہے۔ یہ موضوع کا ایک جامع جائزہ پیش کرنے کے لیے متعدد ذرائع سے معلومات کا تجزیہ کرتا ہے، جس سے صارفین کو گہری سمجھ حاصل کرنے میں مدد ملتی ہے۔
حل کی تیاری: محض جوابات تلاش کرنے کے علاوہ، یہ ماڈل صارفین کو مسائل کے حل تیار کرنے، تجاویز پیش کرنے اور ممکنہ طریقوں کا خاکہ پیش کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔
قابل اعتماد نتائج: یہ ماڈل قابل اعتماد اور بروقت معلومات کی بنیاد پر بنایا گیا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ صارفین ان جوابات پر بھروسہ کر سکیں جو انہیں ملتے ہیں۔
ان-ہاؤس ڈیولپمنٹ کی اہمیت
کوارک کا DeepSeek جیسے بیرونی ماڈلز پر مکمل انحصار کرنے کے بجائے، علی بابا کے Tongyi Qianwen کی بنیاد پر اپنا ‘ڈیپ تھنکنگ’ ماڈل تیار کرنے کا فیصلہ کئی اہم مضمرات رکھتا ہے:
زیادہ کنٹرول: اپنی ٹیکنالوجی تیار کرنے سے، کوارک کو ماڈل کی صلاحیتوں اور مستقبل کی ترقی پر زیادہ کنٹرول حاصل ہوتا ہے۔ یہ اپنے صارفین کی مخصوص ضروریات کو پورا کرنے کے لیے زیادہ لچک اور تخصیص کی اجازت دیتا ہے۔
اختراع اور تفریق: ان-ہاؤس ڈیولپمنٹ اختراع کو فروغ دیتی ہے اور کوارک کو اپنے حریفوں سے ممتاز کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ یہ منفرد خصوصیات اور صلاحیتیں تخلیق کر سکتا ہے جو اسے مارکیٹ میں الگ کرتی ہیں۔
ڈیٹا کی رازداری اور سلامتی: اپنے بنیادی ماڈل پر تعمیر کوارک کو ڈیٹا کی رازداری اور سلامتی پر زیادہ کنٹرول فراہم کرتی ہے، اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ صارف کا ڈیٹا ذمہ داری سے سنبھالا جائے۔
طویل مدتی وژن: یہ اقدام AI تحقیق اور ترقی کے لیے ایک طویل مدتی عزم کی عکاسی کرتا ہے، جو کوارک کو اس شعبے میں ایک رہنما کے طور پر رکھتا ہے۔
کوارک AI سرچ کا مستقبل
‘ڈیپ تھنکنگ’ ماڈل کا لانچ صرف شروعات ہے۔ AI انفراسٹرکچر میں علی بابا کی جاری سرمایہ کاری اور آنے والے اس سے بھی بڑے پیمانے کے ماڈلز کے وعدے کے ساتھ، کوارک AI سرچ مسلسل ترقی اور جدت کے لیے تیار ہے۔
یہاں ہم مستقبل میں کیا دیکھنے کی توقع کر سکتے ہیں:
بڑھی ہوئی صلاحیتیں: جیسا کہ بنیادی ماڈلز تیار ہوتے رہتے ہیں، ہم کوارک AI سرچ سے اس سے بھی زیادہ جدید صلاحیتوں کی توقع کر سکتے ہیں۔ اس میں بہتر قدرتی زبان کی سمجھ، زیادہ باریک استدلال اور اس سے بھی زیادہ ذاتی نوعیت کے جوابات شامل ہو سکتے ہیں۔
نئی خصوصیات: کوارک ممکنہ طور پر نئی خصوصیات متعارف کرائے گا جو اس کے ‘ڈیپ تھنکنگ’ ماڈل کی طاقت سے فائدہ اٹھاتی ہیں۔ اس میں تخلیقی تحریر، کوڈ جنریشن یا یہاں تک کہ پیچیدہ ڈیٹا تجزیہ کے لیے ٹولز شامل ہو سکتے ہیں۔
ہموار انضمام: ہم کوارک کے مختلف پلیٹ فارمز اور سروسز میں AI سے چلنے والی خصوصیات کے گہرے انضمام کو دیکھنے کی توقع کر سکتے ہیں، جس سے ایک زیادہ متحد اور ذہین صارف کا تجربہ تخلیق ہو گا۔
نئے ڈومینز میں توسیع: کوارک مخصوص صنعتوں کے لیے موزوں حل پیش کرتے ہوئے، اپنی AI ٹیکنالوجی کے اطلاق کو نئے ڈومینز، جیسے تعلیم، صحت کی دیکھ بھال یا فنانس میں تلاش کر سکتا ہے۔
ٹیکنالوجی میں ایک گہری غوطہ
Tongyi Qianwen ماڈل، جو کوارک کی 'ڈیپ تھنکنگ' کی بنیاد رکھتا ہے، ایک بڑا لسانی ماڈل (LLM) ہے جسے متن اور کوڈ کے ایک بڑے ڈیٹاسیٹ پر تربیت دی گئی ہے۔ یہ تربیت اسے اجازت دیتی ہے:انسانی معیار کا متن تیار کرنا: یہ ماڈل ایسا متن تیار کر سکتا ہے جو مربوط، گرامر کے لحاظ سے درست اور اکثر انسان کے لکھے ہوئے متن سے الگ نہ ہو۔
قدرتی زبان کو سمجھنا اور اس کا جواب دینا: یہ صارف کے سوالات کے پیچھے معنی اور ارادے کی تشریح کر سکتا ہے، یہاں تک کہ جب پیچیدہ یا مبہم زبان میں اظہار کیا جائے۔
کاموں کی ایک وسیع رینج انجام دینا: تلاش کے علاوہ، ماڈل کو ترجمہ، خلاصہ، سوال کا جواب دینے اور تخلیقی مواد کی تیاری جیسے کاموں کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
مسلسل سیکھنا: ماڈل کو نئی معلومات اور صارف کے تاثرات کے مطابق ڈھالتے ہوئے، وقت کے ساتھ ساتھ مسلسل سیکھنے اور بہتر بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
‘ڈیپ تھنکنگ’ ماڈل ان بنیادی صلاحیتوں پر استوار ہے، استدلال اور استنباط کی ایک تہہ شامل کرتا ہے جو اسے اجازت دیتا ہے:
معلومات کے متضاد ٹکڑوں کو جوڑنا: یہ بظاہر غیر متعلقہ تصورات کے درمیان تعلقات استوار کر سکتا ہے، جو کسی موضوع کی زیادہ جامع سمجھ فراہم کرتا ہے۔
پیٹرنز اور رجحانات کی شناخت: یہ ماڈل بڑے ڈیٹاسیٹس کا تجزیہ کر کے ان پیٹرنز اور رجحانات کی شناخت کر سکتا ہے جو کسی انسان کو فوری طور پر ظاہر نہ ہوں۔
پیشین گوئیاں اور نتائج اخذ کرنا: یہ اپنے علم کو مستقبل کے واقعات کے بارے میں پیشین گوئیاں کرنے یا ایسی معلومات کا اندازہ لگانے کے لیے استعمال کر سکتا ہے جو واضح طور پر بیان نہیں کی گئی ہے۔
مفروضے تیار کرنا اور ان کی جانچ کرنا: یہ ماڈل مفروضے تیار کر سکتا ہے اور پھر دستیاب شواہد کی بنیاد پر ان کا جائزہ لے سکتا ہے۔
AI سے چلنے والی تلاش کے چیلنجز سے نمٹنا
جبکہ AI سے چلنے والی تلاش زبردست صلاحیت پیش کرتی ہے، یہ کئی چیلنجز بھی پیش کرتی ہے:
تعصب اور انصاف: LLMs بعض اوقات اس ڈیٹا میں موجود تعصبات کی عکاسی کر سکتے ہیں جس پر انہیں تربیت دی گئی تھی۔ منصفانہ اور مساوی نتائج کو یقینی بنانے کے لیے ان تعصبات کو دور کرنا بہت ضروری ہے۔
درستگی اور اعتبار: اگرچہ LLMs تیزی سے درست ہو رہے ہیں، وہ اب بھی غلطیاں کر سکتے ہیں یا غلط معلومات پیدا کر سکتے ہیں۔ AI سے تیار کردہ مواد کی درستگی کی تصدیق کے لیے میکانزم تیار کرنا ضروری ہے۔
وضاحت اور شفافیت: یہ سمجھنا کہ LLM کسی خاص جواب پر کیسے پہنچتا ہے مشکل ہو سکتا ہے۔ ان ماڈلز کو مزید قابل فہم اور شفاف بنانا اعتماد پیدا کرنے کے لیے بہت ضروری ہے۔
حساب کے وسائل: LLMs کو تربیت دینے اور تعینات کرنے کے لیے اہم کمپیوٹیشنل وسائل کی ضرورت ہوتی ہے۔ ان ماڈلز کو زیادہ موثر بنانے کے طریقے تلاش کرنا ایک جاری چیلنج ہے۔
کوارک اور علی بابا ان چیلنجز سے نمٹنے کے لیے سرگرمی سے کام کر رہے ہیں، تحقیق اور ترقی میں سرمایہ کاری کر رہے ہیں تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ ان کی AI سے چلنے والی تلاش کی ٹیکنالوجی ذمہ دار، قابل اعتماد اور صارفین کے لیے فائدہ مند ہے۔