DeepSeek: حقائق سے پردہ اٹھانا

DeepSeek، ایک ایسا نام جو AI منظر نامے میں تیزی سے گونج رہا ہے، اپنی اوپن سورس، لاگت سے موثر بڑے لسانی ماڈلز (LLMs) کے لیے اپنی وابستگی کے ذریعے خود کو ممتاز کرتا ہے۔ چین سے شروع ہونے والی، کمپنی کی بنیادی طاقت اس کے اختراعی ‘ایجینٹک’ نظام اور کمک سیکھنے کی حکمت عملی کے اطلاق میں پوشیدہ ہے۔

یہ دریافت DeepSeek کے نمایاں ماڈلز، اہم کامیابیوں اور دیگر معروف AI حلوں کے خلاف ایک تقابلی تجزیہ میں شامل ہوگی۔

DeepSeek کو کھولنا

Hangzhou, چین میں مقیم، DeepSeek نے AI حلقوں میں تیزی سے شناخت حاصل کی ہے، بنیادی طور پر بڑے لسانی ماڈلز (LLMs) پر توجہ مرکوز کرتے ہوئے۔ دسمبر 2023 میں Liang Wenfeng کی طرف سے قائم کیا گیا، جو CEO اور بانی دونوں کے طور پر خدمات انجام دیتے ہیں، DeepSeek High-Flyer کی مالی مدد کے تحت کام کرتا ہے، ایک ہیج فنڈ جو اس کی ترقی کے لیے خاطر خواہ وسائل فراہم کرتا ہے۔ تنظیم اوپن سورس ماڈلز بنانے کے لیے پرعزم ہے جو نہ صرف سستی بلکہ انتہائی موثر بھی ہیں۔

DeepSeek R1 ماڈل اس حکمت عملی کی مثال ہے۔ اوپن سورس سافٹ ویئر کے طور پر آزادانہ طور پر دستیاب، یہ ایک "ایجینٹک" سسٹم ڈیزائن استعمال کرتا ہے جو صرف مخصوص کاموں کے لیے ضروری پیرامیٹرز کو فعال کرتا ہے۔ یہ ڈیزائن کمپیوٹیشنل اخراجات کو کم کرتے ہوئے کارکردگی کو نمایاں طور پر بڑھاتا ہے۔ یہ نقطہ نظر کم قیمت پر جدید AI صلاحیتوں کو زیادہ قابل رسائی بناتا ہے۔ DeepSeek R1، براہ راست کمک سیکھنے کے ذریعے تربیت یافتہ (نگرانی کے طریقوں کے بجائے)، متاثر کن درستگی کے ساتھ مختلف پیچیدہ استدلال کے کاموں میں مہارت حاصل کرتا ہے۔

DeepSeek R1 نے MATH-500 بینچ مارک پر اپنی غیر معمولی کارکردگی کے لیے خاص طور پر پہچان حاصل کی، جس نے 97.3٪ کا قابل ذکر سکور حاصل کیا۔ اس اسکور نے ماڈل کی جدید کمپیوٹیشنل صلاحیتوں کو اجاگر کیا، جس سے AI رہنما کے طور پر DeepSeek کی بڑھتی ہوئی حیثیت کو تقویت ملی۔ DeepSeek-V3 ماڈل کی صلاحیتیں اور بہتری، جس میں ایک بڑا پیرامیٹر شمار اور اختراعی تربیتی طریقے شامل ہیں، نے DeepSeek کی مسابقتی پوزیشن کو مزید مضبوط کیا ہے۔

ان کامیابیوں کو مزید بڑھاتے ہوئے، DeepSeek نے 20 جنوری 2025 کو DeepSeek-R1-Lite-Preview لانچ کیا، جسے زیادہ صارف دوست آپشن کے طور پر ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اپنے پیشرو کے مقابلے میں ہلکے پھلکے ہونے کے باوجود، یہ نیا ورژن مختلف صارف گروپس میں رسائی کو بڑھاتے ہوئے اعلی کارکردگی کی سطح کو برقرار رکھنے کی کوشش کرتا ہے۔

DeepSeek نے بہتر پروسیسنگ پاور اور تفصیلی تفہیم کے ساتھ مسلسل جاری کردہ بہتر ماڈلز کے ذریعے AI خدمات کی استطاعت کو تبدیل کر دیا ہے، یہ سب کچھ تربیتی اخراجات کو کم رکھتے ہوئے کیا گیا ہے۔ لاگت سے موثر حلوں پر اس توجہ نے رسائی کو وسیع کیا ہے اور AI تحقیق کے پیشہ ور افراد میں بھی کافی دلچسپی پیدا کی ہے۔

DeepSeek R1 بمقابلہ DeepSeek V3: ایک تفصیلی موازنہ

DeepSeek کے فلیگ شپ AI ماڈلز، DeepSeek R1 اور DeepSeek V3، ہر ایک AI کی ترقی میں الگ الگ کردار ادا کرتے ہیں۔ دونوں ماڈل متعدد کاموں کو سنبھالنے میں ماہر ہیں، ان کے منفرد فریم ورک اور حکمت عملیوں کے ذریعے دکھائے جانے والے اختلافات کے ساتھ۔ DeepSeek R1 خاص طور پر اس کی ساختہ استدلال کی صلاحیتوں کے لیے جانا جاتا ہے، جو OpenAIs کے معروف o1 ماڈل کی کارکردگی کا مقابلہ کرتا ہے۔

اس کے برعکس، DeepSeek V3 ہر ٹوکن کے لیے مخصوص پیرامیٹرز کو منتخب طور پر فعال کر کے کمپیوٹیشنل کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے Mixture-of-Experts (MoE) فن تعمیر کا استعمال کرتا ہے۔ اس کے علاوہ، DeepSeek V3 Multi-head Latent Attention (MLA) کو نافذ کرتا ہے، جو روایتی توجہ کے طریقہ کار سے ایک اہم پیش رفت ہے۔ MLA کمپریسڈ پوشیدہ ویکٹرز کو نافذ کرکے اور انفرنس کے دوران میموری کے استعمال کو کم کرکے کارکردگی کو بڑھاتا ہے۔ جب ان ماڈلز کا براہ راست موازنہ کیا جاتا ہے، تو DeepSeek R1 ساختہ استدلال کے کاموں میں نمایاں ہے، جبکہ DeepSeek V3 چیلنجوں اور منظرناموں کی ایک وسیع رینج میں استعداد اور طاقت فراہم کرتا ہے۔

بینچ مارکنگ کی کارکردگی

AI ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لینا ضروری ہے، اور DeepSeek R1 اور V3 ہر ایک منفرد طاقتوں کا مظاہرہ کرتے ہیں۔ DeepSeek R1 ساختہ استدلال کے کاموں میں غیر معمولی کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے، DeepSeek V3 کے مقابلے میں تیز، زیادہ درست ردعمل فراہم کرتا ہے۔ اس نے مختلف معیاری ٹیسٹوں میں OpenAI کے o1 ماڈل پر برتری ظاہر کی ہے۔ تاہم، R1 AIME کے مسائل کو تیزی سے حل کرنے میں کم کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے، اور چند شاٹس کے مطالبات کے ساتھ اس کی تاثیر کم ہوتی جاتی ہے۔ نتیجے کے طور پر، زیرو شاٹ یا بالکل واضح کردہ مطالبات عام طور پر بہتر نتائج دیتے ہیں۔

اس کے برعکس، DeepSeek V3 بینچ مارک جائزوں میں بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے، Llama 3.1 اور Qwen 2.5 جیسے حریفوں کو پیچھے چھوڑ دیتا ہے۔ یہ GPT-4o اور Claude 3.5 Sonnet جیسے ملکیتی ماڈلز کا مقابلہ کرتا ہے۔ یہ ورژن غیر معمولی مہارت کا مظاہرہ کرتا ہے، خاص طور پر ریاضی اور پروگرامنگ سے متعلقہ کاموں میں، اور سیاق و سباق ونڈو کی لمبائی سے قطع نظر مستقل کارکردگی کو برقرار رکھتا ہے، جو 128K ٹوکن تک ونڈوز کے ساتھ اچھی طرح سے کام کرتا ہے۔

تربیت کے اخراجات اور کارکردگی کے تحفظات

AI ماڈل کی تربیت میں لاگت کی تاثیر اور کارکردگی اہم ہے۔ DeepSeek R1 کے بارے میں بڑے پیمانے پر اطلاع دی گئی ہے کہ اس نے تربیتی اخراجات کو نمایاں طور پر کم کیا ہے، دعوے کے ساتھ کہ 100 ملین ڈالر سے 5 ملین ڈالر تک کی کمی آئی ہے۔ تاہم، برنسٹین کی ایک رپورٹ سمیت صنعت کے تجزیہ کاروں نے ان اعداد و شمار کی فزیبلٹی پر سوال اٹھایا ہے، یہ تجویز کرتے ہوئے کہ انفراسٹرکچر، اہلکاروں اور جاری ترقی کے اخراجات کو ان دعووں میں مکمل طور پر شمار نہیں کیا جاسکتا ہے۔ DeepSeek نے درحقیقت Group Relative Policy Optimization (GRPO) جیسے اختراعی طریقے نافذ کیے ہیں، جو سیکھنے کو ہموار کرتے ہیں اور کمپیوٹیشنل شدت کو کم کرتے ہیں۔ اگرچہ اصل تربیتی اخراجات پر اب بھی بحث جاری ہے، ماڈل کا ڈیزائن اسے 2,000 GPUs جتنے کم پر چلانے کی اجازت دیتا ہے، جو 100,000 سے زیادہ کی ابتدائی ضروریات سے کم ہے، جو اسے زیادہ قابل رسائی اور صارف گریڈ ہارڈ ویئر کے ساتھ ہم آہنگ بناتا ہے۔

DeepSeek R1 میں کمک سیکھنا: ایک گہری غوطہ

DeepSeek R1 کو بڑھانے میں کمک سیکھنے کا ایک اہم کردار ہے، جو اس کی استدلال کی صلاحیتوں کو نمایاں طور پر بڑھاتا ہے۔ DeepSeek R1 اپنی استدلال کی مہارتوں کو تربیت دینے کے لیے براہ راست کمک سیکھنے پر انحصار کرتا ہے، روایتی ماڈلز کے برعکس جو بنیادی طور پر زیر نگرانی عمدہ ٹیوننگ استعمال کرتے ہیں۔ یہ طریقہ ماڈل کو پیٹرن کی نشاندہی کرنے اور وسیع پیمانے پر پہلے سے لیبل شدہ ڈیٹا پر کم انحصار کے ساتھ اپنی کارکردگی کو بہتر بنانے کے قابل بناتا ہے۔ کمک سیکھنے کی حکمت عملیوں کو استعمال کرنے سے DeepSeek R1 کے پیچیدہ استدلال کے کاموں کو سنبھالنے کے انداز کو تبدیل کر دیا گیا ہے، جس کے نتیجے میں غیر معمولی درستگی ہوتی ہے۔

تاہم، کمک سیکھنے کا استعمال منفرد چیلنجز پیش کرتا ہے۔ DeepSeek R1 کو درپیش ایک مسئلہ عمومی کاری ہے، جہاں اسے تربیتی مراحل میں شامل افراد سے ہٹ کر ناواقف منظرناموں کے مطابق ڈھالنے میں دشواری ہوتی ہے۔ اس کے علاوہ، ایسی مثالیں بھی ہیں جہاں ماڈل انعام کے نظام سے فائدہ اٹھا سکتا ہے، ایسے نتائج پیدا کرتا ہے جو سطحی طور پر مقاصد کو پورا کرتے ہیں لیکن پھر بھی ان میں نقصان دہ عناصر موجود ہیں۔

ان چیلنجوں کے باوجود، DeepSeek اپنی ماڈلز کی صلاحیتوں کو بڑھانے کے لیے پرعزم ہے، جو نئے ماڈل کی ترقی اور تربیتی طریقوں کی قیادت کرتے ہوئے مصنوعی عمومی ذہانت کے لیے کوشاں ہے۔

مکمل طور پر کمک سیکھنے کی تکنیک کی طاقت

DeepSeek R1 کا کمک سیکھنے کا نقطہ نظر بڑا ہے، جو خاص طور پر ان تکنیکوں کو استعمال کرتے ہوئے اس کی منطقی استدلال کی صلاحیتوں کو بڑھاتا ہے۔ ماڈل کو اس کے تیار کردہ ردعمل کی درستگی اور تنظیم کی بنیاد پر انعامات ملتے ہیں، جو پیچیدہ استدلال کے چیلنجوں سے نمٹنے میں اس کی مہارت کو نمایاں طور پر بہتر بناتا ہے۔ DeepSeek R1 میں خود ایڈجسٹمنٹ کے عمل شامل ہیں جو اسے مسئلہ حل کرنے کی سرگرمیوں کے دوران اپنے علمی عمل کو بہتر بنانے کے قابل بناتے ہیں، اس طرح مجموعی کارکردگی میں اضافہ ہوتا ہے۔

مکمل طور پر کمک پر مبنی سیکھنے کے نمونے کا DeepSeek کا استعمال بڑے لسانی ماڈلز کی تخلیق میں ایک ارتقائی چھلانگ کو نشان زد کرتا ہے۔ یہ ترقی پسند نقطہ نظر ماڈل کو صارف کے تعامل کے ذریعے اپنی استخراجی مہارتوں کو بڑھانے کا اختیار دیتا ہے، جس سے وسیع پیمانے پر نگرانی شدہ تطہیر کی ضرورت ختم ہوجاتی ہے جو عام طور پر اس طرح کی پیشرفت کے لیے درکار ہوتی ہے۔

گروپ ریلیٹو پالیسی آپٹیمائزیشن (GRPO): ایک قریبی نظر

گروپ ریلیٹو پالیسی آپٹیمائزیشن (GRPO) طریقہ خاص طور پر DeepSeek R1-Zero کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جو اسے زیر نگرانی عمدہ ٹیوننگ کے بغیر کارکردگی کو بہتر بنانے کی اجازت دیتا ہے۔ ایک علیحدہ تنقیدی ماڈل استعمال کرنے کے بجائے تقابلی طور پر آؤٹ پٹ کا اندازہ لگا کر، GRPO ماڈل کی انٹرایکٹو تجربات سے سیکھنے کو بڑھاتا ہے اور تربیت کے دوران کمپیوٹیشنل مطالبات کو کم کرتا ہے۔ اس کے نتیجے میں جدید ترین AI ماڈلز بنانے کا ایک زیادہ اقتصادی نقطہ نظر ہے۔

DeepSeek R1-Zero کے اندر GRPO کو نافذ کرنے سے نمایاں کامیابی ملی ہے، جو قابل ذکر کارکردگی کے اشارے اور وسیع وسائل پر کم انحصار سے ظاہر ہوتا ہے۔ اس جدید تکنیک کے ساتھ، DeepSeek نے AI ماڈل کی ترقی میں کارکردگی اور تاثیر کے لیے نئے معیارات قائم کیے ہیں۔

DeepSeek R1 کی حدود: چیلنجوں سے نمٹنا

اگرچہ DeepSeek R1 متعدد فوائد فراہم کرتا ہے، لیکن اسے کچھ رکاوٹوں کا بھی سامنا ہے۔ مجموعی طور پر اس کی فعالیت DeepSeek V3 کی زیادہ جدید صلاحیتوں سے میل نہیں کھاتی ہے جیسے کہ فنکشن کو طلب کرنا، توسیعی مکالموں کا انتظام کرنا، پیچیدہ کردار ادا کرنے کے منظرناموں کو نیویگیٹ کرنا، اور JSON فارمیٹ شدہ آؤٹ پٹ تیار کرنا۔ صارفین کو DeepSeek R1 کو ایک ابتدائی ماڈل یا ماڈیولریٹی کو مدنظر رکھتے ہوئے نظام بناتے وقت ایک ابتدائی ٹول کے طور پر دیکھنا چاہیے تاکہ آسان اپ گریڈ یا لسانی ماڈل کے تبادلے کو آسان بنایا جا سکے۔

وضاحت اور لسانی امتزاج کے مسائل کو حل کرنے کے اپنے ارادے کے باوجود، DeepSeek R1 بعض اوقات موثر کثیر لسانی ردعمل تیار کرنے کے لیے جدوجہد کرتا ہے۔ ان حدود سے ماڈل کی جامع تاثیر اور حتمی صارفین کے لیے موافقت کو بڑھانے کے لیے جاری تطہیر اور ترقی کی ضرورت پر زور دیا گیا ہے۔

لسانی امتزاج کے چیلنجوں پر قابو پانا

ایک سے زیادہ زبانوں پر مشتمل مطالبات کو سنبھالنا DeepSeek R1 کے لیے ایک اہم رکاوٹ ہے۔ اس کے نتیجے میں اکثر ایسے ردعمل ملتے ہیں جو زبانوں کو ملا رہے ہیں، جو ممکنہ طور پر وضاحت اور ہم آہنگی میں رکاوٹ بنتے ہیں۔ اگرچہ یہ ماڈل بنیادی طور پر چینی اور انگریزی استعمال کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، لیکن صارفین کو دوسری زبانوں میں تعامل کرتے وقت لسانی امتزاج کے مسائل کا سامنا ہوسکتا ہے۔

ان چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے، صارفین کو اس طریقے کو بہتر بنانا چاہیے کہ وہ اپنے مطالبات کو کس طرح ترتیب دیتے ہیں، واضح لسانی اشارے استعمال کرتے ہیں۔ مطلوبہ زبان اور فارمیٹ کی غیر مبہم طور پر وضاحت کرنے سے ماڈل کے جوابات میں پڑھنے کی اہلیت اور عملییت دونوں کو بہتر بنانے کا رجحان ہوتا ہے۔ ان حکمت عملیوں کا اطلاق مخلوط لسانی مواد سے وابستہ کچھ مسائل کو کم کر سکتا ہے، جس سے کثیر لسانی منظرناموں میں DeepSeek R1 کی تاثیر میں اضافہ ہوتا ہے۔

فوری انجینئرنگ کے لیے بہترین طریقے

DeepSeek R1 کی کارکردگی کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے، اچھی طرح سے انجینئرڈ مطالبات تیار کرنا ضروری ہے۔ یہ مطالبات مختصر لیکن تفصیلی ہونے چاہئیں، جس میں ماڈل کے آؤٹ پٹ کو صارف کے اہداف کے ساتھ نمایاں طور پر ہم آہنگ کرنے کے لیے مرحلہ وار ہدایات شامل ہوں۔ مخصوص آؤٹ پٹ فارمیٹس کے لیے واضح درخواستوں کو شامل کرنے سے فوری طور پر پڑھنے کی صلاحیت اور عملی اطلاق میں اضافہ ہوتا ہے۔

چند شاٹس کے فوری طور پر جواب دینے کی حکمت عملیوں پر انحصار کو کم کرنے کا مشورہ دیا جاتا ہے کیونکہ یہ نقطہ نظر DeepSeek R1 کی کارکردگی سے سمجھوتہ کر سکتا ہے۔ صارفین کو اپنی مشکلات کو براہ راست بیان کرنا چاہیے اور بہتر نتائج حاصل کرنے کے لیے زیرو شاٹ تناظر میں مطلوبہ آؤٹ پٹ ڈھانچے کی وضاحت کرنی چاہیے۔

فوری انجینئرنگ کے لیے ان رہنما اصولوں پر عمل کرنے سے DeepSeek R1 سے زیادہ درست اور موثر ردعمل حاصل ہوں گے، جس سے صارف کے مجموعی تجربے میں اضافہ ہوگا۔

سیکیورٹی کے طریقوں اور ڈیٹا کے خدشات کو نیویگیٹ کرنا

DeepSeek کی طرف سے تیار کردہ جدید AI ماڈلز جیسے کہ سیکیورٹی کے طریقوں اور ڈیٹا کے خدشات سے نمٹنے کے دوران سیکیورٹی کے طریقوں اور ڈیٹا کے خدشات سب سے اہم ہیں۔ کمپنی نے صارف کے ڈیٹا کی حفاظت کے لیے مختلف حفاظتی اقدامات نافذ کیے ہیں، بشمول رویے کے بایومیٹرکس جیسے کہ کی اسٹروک کے نمونے جمع کرنا، جو منفرد شناخت کنندہ کے طور پر کام کرتے ہیں۔ تاہم، 27 جنوری 2025 کو ایک اہم سائبر حملے نے حساس معلومات کو بے نقاب کیا، بشمول چیٹ کی تاریخ، بیک اینڈ ڈیٹا، لاگ اسٹریمز، API کلیدیں، اور آپریشنل تفصیلات، جس سے ڈیٹا سیکیورٹی کے بارے میں سنگین خدشات پیدا ہوئے۔

سائبر سیکیورٹی کے واقعے کے جواب میں، DeepSeek نے عارضی طور پر نئے صارف کے اندراجات کو محدود کر دیا اور صارف کے ڈیٹا کی حفاظت کے لیے موجودہ صارفین کے لیے سروس کو برقرار رکھنے پر توجہ مرکوز کی۔ چینی حکومت کو صارف کی معلومات کے ممکنہ ڈیٹا لیکس کے بارے میں بڑھتے ہوئے خدشات ہیں، جس سے DeepSeek کے ڈیٹا اسٹوریج کے طریقوں سے وابستہ خطرات کو اجاگر کیا گیا ہے۔

ڈیٹا کی رازداری کو یقینی بنانے کے لیے، DeepSeek صارفین کو مشورہ دیتا ہے کہ وہ کلاؤڈ پر DeepSeek R1 استعمال کرتے وقت ذاتی یا حساس معلومات شیئر کرنے سے گریز کریں۔

چینی دائرہ اختیار کے تحت DeepSeek کے آپریشن کو دیکھتے ہوئے، صارف کے ڈیٹا تک ریاست کی رسائی کے بارے میں ایک جائز تشویش ہے، خاص طور پر چین سے باہر انٹرپرائز یا سرکاری استعمال کے لیے۔ اگرچہ DeepSeek نے بین الاقوامی رازداری کے فریم ورک جیسے GDPR یا HIPAA کے ساتھ تعمیل کو عوامی طور پر واضح نہیں کیا ہے، صارفین کو یہ فرض کرنا چاہیے کہ کلاؤڈ پر مبنی تمام تعاملات کو ممکنہ طور پر دیکھا جا سکتا ہے۔ سخت ڈیٹا پالیسیوں والی تنظیموں کو ڈیٹا ہینڈلنگ پروٹوکول کے زیادہ شفاف انکشاف تک، آن-پریمیس تعیناتی یا سینڈ باکسڈ استعمال پر غور کرنے کا مشورہ دیا جاتا ہے۔

مارکیٹ پر DeepSeek کا اثر

DeepSeek AI سیکٹر میں تیزی سے نمایاں ہوا ہے، جس نے OpenAI اور Nvidia جیسی قائم کردہ اداروں کے لیے ایک اہم چیلنج پیش کیا ہے۔ کمپنی کی وسائل کے استعمال کو بہتر بنانے پر زور دینے سے AI ترقی کے مسابقتی منظر نامے کو نئی شکل ملی ہے، حریفوں کو اپنی اختراعی کوششوں کو تیز کرنے پر آمادہ کیا گیا ہے۔ اس شدت کے ساتھ بڑھتی ہوئی مسابقت نے ٹیکنالوجی کے اسٹاک کی قیمتوں میں نمایاں عدم استحکام کا باعث بنا ہے کیونکہ سرمایہ کار مارکیٹ کے ارتقائی رجحانات پر ردعمل ظاہر کرتے ہیں۔

DeepSeek کی کامیابی کا Nvidia جیسی بڑی کمپنیوں پر ایک ٹھوس مالی اثر پڑا ہے، جس کی وجہ سے چپ بنانے والوں کے لیے مارکیٹ ویلیو میں کمی واقع ہوئی ہے۔ سیکٹر میں DeepSeek کے داخل ہونے کے بعد، امریکی فرموں کے کئی اہم ٹیک اسٹاکس میں مختصر دلچسپی میں نمایاں کمی واقع ہوئی کیونکہ سرمایہ کاروں کا رجحان بہتر ہوا۔ اگرچہ DeepSeek کی پیش رفت کی وجہ سے ان کمپنیوں کو ابتدائی طور پر اسٹاک کی تشخیص میں کمی کا سامنا کرنا پڑا، لیکن ان تکنیکی فراہم کنندگان کے لیے سرمایہ کاروں کا اعتماد آہستہ آہستہ دوبارہ بحال ہونا شروع ہوا۔

DeepSeek کی موجودگی اور اس کی لاگت سے موثر AI کی پیشکشوں کو دیکھتے ہوئے مقابلے بازی کو ہوا دیتے ہوئے، بہت سی ٹیکنالوجی کمپنیاں اپنے سرمایہ کاری فنڈ کے مختص کرنے پر دوبارہ غور کر رہی ہیں۔

DeepSeek کا مستقبل کا راستہ

DeepSeek کئی امید افزا ترقیوں کے ساتھ اہم پیش رفت کے لیے تیار ہے۔ کمپنی DeepSeek-Coder کا ایک اپ ڈیٹ شدہ ورژن لانچ کرنے کے لیے تیار ہے، جو کوڈنگ ٹاسک کی صلاحیتوں کو بڑھانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ ترقی کے تحت نئے ماڈلز کارکردگی کو بڑھانے اور مختلف کاموں کی ہینڈلنگ کو بہتر بنانے کے لیے ماہرین کے مرکب فن تعمیر کو شامل کریں گے۔

DeepSeek حقیقی دنیا کے منظرناموں میں اپنے ماڈلز کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے اپنے کمک سیکھنے کے طریقوں کو مکمل کرنے کے لیے پرعزم ہے۔ تربیتی اخراجات کو کم کرتے ہوئے کارکردگی کے میٹرکس کو بڑھانے پر توجہ مرکوز کرتے ہوئے مستقبل کے ماڈل کے تکرار کے منصوبوں کے ساتھ، DeepSeek کا مقصد AI کی ترقی کی سرحدوں کو آگے بڑھانا اور صنعت میں اپنی قیادت کی پوزیشن کو برقرار رکھنا ہے۔

تاہم، تیزی سے ابھرتے ہوئے متعدد دوسرے ایجنٹک AI پلیٹ فارمز کے ساتھ، صرف وقت ہی بتائے گا کہ آیا DeepSeek ایک رجحان ساز موضوع رہے گا یا وسیع پیمانے پر تسلیم شدہ نام میں تبدیل ہوگا۔