مصنوعی ذہانت کی برتری کی بے لگام دوڑ میں، جہاں حیران کن رفتار سے نئی ایجادات کا اعلان کیا جاتا ہے، مشینوں کی استدلال کرنے کی صلاحیت ایک زبردست محاذ بنی ہوئی ہے۔ Large Language Model (LLM) کے لیے کسی جملے میں اگلے لفظ کی پیش گوئی کرنا ایک بات ہے؛ اور اس کے لیے منطقی راستے پر چلنا، اپنے ہی نتائج پر تنقید کرنا، اور درست نتائج پر پہنچنا بالکل دوسری بات ہے، خاص طور پر جب اسے نئے یا پیچیدہ سوالات کا سامنا ہو۔ اس پس منظر میں، DeepSeek، ایک تیزی سے ابھرتی ہوئی چینی AI اسٹارٹ اپ، کی جانب سے حالیہ انکشاف گہری توجہ کا مستحق ہے۔ کمپنی، جو پہلے ہی اپنے پچھلے ماڈل ریلیز سے توجہ حاصل کر چکی ہے، نے LLMs کی استدلال کی صلاحیت کو نمایاں طور پر بڑھانے کے لیے ڈیزائن کی گئی ایک جدید نئی تکنیک کی نقاب کشائی کی ہے، یہ اعلان ایسے وقت میں سامنے آیا ہے جب اس کے اگلے نسل کے AI ماڈل کی آمد کے بارے میں سرگوشیاں تیز ہو رہی ہیں۔
یہ صرف ایک اور معمولی تبدیلی نہیں ہے۔ DeepSeek نے Tsinghua یونیورسٹی کے معزز محققین کے ساتھ مل کر — ایک شراکت داری جو اس شعبے میں تجارتی عزائم اور علمی سختی کے درمیان اہم ہم آہنگی کو اجاگر کرتی ہے — ایک نئے دو طرفہ حکمت عملی کی تفصیل بیان کی ہے۔ یہ نقطہ نظر ذہانت سے Generative Reward Modeling (GRM) کو self-principled critique tuning کے ساتھ جوڑتا ہے۔ مقصد، جیسا کہ آن لائن ریپوزٹری arXiv پر خاموشی سے شائع ہونے والے ایک تکنیکی مقالے میں بیان کیا گیا ہے، پرجوش لیکن اہم ہے: ایسے LLMs کو پروان چڑھانا جو نہ صرف عمومی سوالات کی وسیع رینج کا زیادہ درست جواب دیں بلکہ زیادہ کارکردگی کے ساتھ ایسا کریں۔
دوہرے نقطہ نظر کی وضاحت: GRM بمقابلہ خود تنقید
DeepSeek کی جدت کے ممکنہ اثرات کو سمجھنے کے لیے ان دونوں اجزاء کو کھولنا اور ان کی مشترکہ طاقت کو سراہنا ضروری ہے۔ AI کی دنیا پہلے سے ہی reward modeling سے واقف ہے، جو ایک بنیادی تکنیک ہے جسے اکثر Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) سے منسلک کیا جاتا ہے۔ روایتی RLHF میں، انسانی جائزہ نگار مختلف AI سے تیار کردہ جوابات کی درجہ بندی کرتے ہیں، مؤثر طریقے سے ماڈل کو سکھاتے ہیں کہ کس قسم کے نتائج کو ترجیح دی جاتی ہے۔ یہ فیڈ بیک لوپ ماڈل کو انسانی اقدار اور توقعات کے ساتھ ہم آہنگ کرنے میں مدد کرتا ہے۔ تاہم، یہ عمل محنت طلب، مہنگا، اور ممکنہ طور پر انسانی فیڈ بیک کے پیمانے اور مستقل مزاجی سے محدود ہو سکتا ہے۔
Generative Reward Modeling (GRM)، جیسا کہ DeepSeek نے اپنایا ہے، ممکنہ طور پر زیادہ قابل توسیع اور باریک ارتقاء کی نمائندگی کرتا ہے۔ صرف ترجیح کی نشاندہی کرنے والے ایک عددی ‘انعام’ اسکور کو سیکھنے کے بجائے، GRM نقطہ نظر میں ایک ماڈل کو تربیت دینا شامل ہو سکتا ہے تاکہ وہ وضاحتیں یا جواز پیدا کرے کہ ایک جواب دوسرے سے بہتر کیوں ہے۔ یہ صرف ترجیحی نتائج کو پہچاننے کے بجائے اچھے جوابات کے بنیادی اصولوں کو سیکھتا ہے۔ یہ پیدا کرنے کی صلاحیت خود reward model کو LLM کی تربیت کے دوران زیادہ بھرپور، زیادہ معلوماتی فیڈ بیک فراہم کرنے کی اجازت دے سکتی ہے۔ تصور کریں کہ آپ کو صرف یہ نہیں بتایا جا رہا کہ آپ کا جواب ‘اچھا’ ہے، بلکہ اس کی تفصیلی وضاحت دی جا رہی ہے کہ یہ کیوں اچھا ہے، جس میں وضاحت، حقائق کی درستگی، منطقی مستقل مزاجی، اور مددگاری جیسے پہلو شامل ہیں۔ ایک GRM ممکنہ طور پر اس قسم کے تفصیلی فیڈ بیک کو خودکار یا بڑھا سکتا ہے، سادہ ترجیحی اسکورز سے آگے بڑھ کر۔ DeepSeek مقالہ تجویز کرتا ہے کہ ان کے GRM ماڈلز نے پہلے ہی قائم شدہ عوامی reward models کے مقابلے میں ‘مسابقتی کارکردگی’ کا مظاہرہ کیا ہے، جو اس پیدا کرنے والے طریقہ کار کی عملداری اور طاقت کی طرف اشارہ کرتا ہے۔ اس بھیڑ بھرے میدان میں کسی بھی نئی تکنیک کے لیے مضبوط، وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والے بینچ مارکس کے ساتھ برابری حاصل کرنا ایک اہم توثیقی نکتہ ہے۔
GRM کی تکمیل self-principled critique tuning کا تصور ہے۔ یہ عنصر LLM کی اصلاح کے عمل میں ایک خود شناسی کی صلاحیت متعارف کراتا ہے۔ یہ تجویز کرتا ہے کہ ماڈل صرف غیر فعال طور پر فیڈ بیک وصول نہیں کر رہا ہے (چاہے انسانوں سے ہو یا GRM سے)، بلکہ سیکھے ہوئے اصولوں کے ایک سیٹ کی بنیاد پر فعال طور پر اپنے نتائج کا جائزہ لے رہا ہے۔ یہ ‘اصول’ منطق کے قوانین، اخلاقی رہنما خطوط، حقائق پر مبنی ہونے کے تقاضے، یا مخصوص اسلوبیاتی پابندیاں شامل کر سکتے ہیں۔ ‘خود تنقید’ کا پہلو ایک اندرونی فیڈ بیک لوپ کا مطلب ہے جہاں ماڈل اپنے تیار کردہ متن میں خامیوں یا کوتاہیوں کی نشاندہی کرتا ہے اور پھر ان جڑے ہوئے اصولوں کی رہنمائی میں انہیں درست کرنے کی کوشش کرتا ہے۔ ‘Tuning’ سے مراد اس خود تشخیص کی بنیاد پر ماڈل کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کا عمل ہے۔
GRM اور self-principled critique tuning کے درمیان ہم آہنگی خاص طور پر طاقتور ہو سکتی ہے۔ GRM ایک اعلیٰ معیار کے جواب کی تشکیل کے بارے میں ایک جدید فہم فراہم کرتا ہے، ممکنہ طور پر وہی اصول پیدا کرتا ہے جنہیں خود تنقیدی میکانزم استعمال کرتا ہے۔ خود تنقیدی میکانزم پھر ان اصولوں کو نسل یا اصلاح کے دوران متحرک طور پر لاگو کرتا ہے، جس سے ماڈل کو اپنی استدلال اور آؤٹ پٹ کے معیار کو بتدریج بہتر بنانے کی اجازت ملتی ہے۔ یہ اندرونی کوالٹی کنٹرول تربیت کے دوران تیزی سے ہم آہنگی اور تعیناتی کے دوران زیادہ قابل اعتماد کارکردگی کا باعث بن سکتا ہے، ممکنہ طور پر ماڈل کے hallucination یا منطقی غلطیوں کے رجحان کو کم کرتا ہے - موجودہ LLMs کے لیے مستقل چیلنجز۔ یہ AI کے اندر ایک قسم کی علمی خود اصلاح کو فروغ دیتا ہے، اسے اس لچکدار، موافقت پذیر استدلال کے قریب لاتا ہے جسے ہم انسانی ذہانت سے منسلک کرتے ہیں۔
کارکردگی، وعدے، اور پوزیشننگ
یہ دعویٰ کہ نئے تیار کردہ DeepSeek-GRM ماڈلز ‘مسابقتی کارکردگی’ حاصل کرتے ہیں، قدرتی طور پر، ایک مرکزی نکتہ ہے۔ اگرچہ علمی مقالہ ممکنہ طور پر مخصوص بینچ مارکس اور موازنہ فراہم کرتا ہے، وسیع تر مضمرات یہ ہیں کہ یہ نئی تکنیک محض ایک نظریاتی تجسس نہیں ہے؛ یہ LLM استدلال اور صف بندی کو بڑھانے کے لیے موجودہ جدید ترین طریقوں کے مقابلے کے نتائج فراہم کرتی ہے۔ یہ DeepSeek کے لیے اہم ہے کیونکہ یہ عالمی AI مارکیٹ میں ایک اہم حصہ حاصل کرنے کی کوشش کر رہا ہے۔ ٹھوس کارکردگی کے فوائد کا مظاہرہ ان کی تحقیقی سمت کی توثیق کرتا ہے اور ان کی قدر کی تجویز کو مضبوط کرتا ہے۔
مزید برآں، DeepSeek کا بالآخر GRM ماڈلز کو اوپن سورس کرنے کا بیان کردہ ارادہ ایک حکمت عملی کے لحاظ سے اہم اقدام ہے۔ ایک ایسے ماحولیاتی نظام میں جہاں ملکیتی، بند ماڈلز اکثر سرخیوں میں رہتے ہیں، تحقیقی برادری کو طاقتور ٹولز واپس دینا کافی فوائد حاصل کر سکتا ہے۔ اوپن سورسنگ دوسرے محققین کو ماڈلز پر تعمیر کرنے، جانچ پڑتال کرنے اور بہتر بنانے کی اجازت دے کر جدت کو تیز کر سکتی ہے۔ یہ خیر سگالی کو فروغ دیتا ہے، ٹیلنٹ کو راغب کرتا ہے، اور DeepSeek کے طریقوں کو فیلڈ کے اندر ایک ممکنہ معیار یا بااثر نقطہ نظر کے طور پر قائم کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔ یہ Meta (Llama ماڈلز) اور Mistral AI جیسے کھلاڑیوں کے ساتھ دیکھے جانے والے بڑھتے ہوئے رجحان سے ہم آہنگ ہے، جنہوں نے مضبوط کمیونٹی کی شمولیت پیدا کرنے اور موجودہ کھلاڑیوں کو چیلنج کرنے کے لیے اوپن سورس ریلیز کا فائدہ اٹھایا ہے۔ تاہم، ریلیز کے لیے کسی مخصوص ٹائم لائن کی کمی آپشنز کو کھلا رکھتی ہے، جس سے DeepSeek کو شاید ماڈلز کو مزید بہتر بنانے یا ریلیز کو حکمت عملی کے ساتھ مربوط کرنے کی اجازت ملتی ہے، ممکنہ طور پر ان کے متوقع اگلے نسل کے فاؤنڈیشن ماڈل کے ساتھ۔
یہ تحقیقی اعلان خلا میں نہیں ہوتا۔ یہ DeepSeek کی اگلی بڑی پروڈکٹ لانچ کے گرد واضح توقعات کے درمیان آتا ہے۔ کمپنی نے اپنے DeepSeek-V3 فاؤنڈیشن ماڈل اور خاص طور پر اپنے DeepSeek-R1 ریزننگ ماڈل کے ساتھ نمایاں بین الاقوامی توجہ حاصل کی۔ R1 ماڈل نے بنیادی طور پر اپنی کمپیوٹیشنل لاگت کے مقابلے میں اپنی متاثر کن کارکردگی کی وجہ سے لہریں پیدا کیں - ایسی صلاحیتیں پیش کیں جو معروف عالمی ماڈلز کا مقابلہ کرتی تھیں لیکن ممکنہ طور پر زیادہ کارکردگی کے ساتھ۔ بڑے پیمانے پر AI کی وسائل سے بھرپور دنیا میں، لاگت کی تاثیر ایک طاقتور تفریق کار ہے، جو ڈویلپرز اور کاروباری اداروں کی وسیع رینج کو اپیل کرتی ہے۔
صنعت کے مبصرین، Reuters کے مطابق کمپنی کے منصوبوں سے واقف ذرائع کا حوالہ دیتے ہوئے، قیاس آرائی کرتے ہیں کہ DeepSeek-R2، جو متاثر کن R1 کا جانشین ہے، جلد ہی، شاید اسی مہینے کے اندر، منظر عام پر لایا جا سکتا ہے۔ اگرچہ DeepSeek ایک کارپوریٹ پوکر فیس برقرار رکھتا ہے، ان افواہوں کی نہ تو تصدیق کرتا ہے اور نہ ہی تردید کرتا ہے، GRM تحقیقی اشاعت کا وقت یقینی طور پر قیاس آرائیوں کی آگ کو بھڑکاتا ہے۔ یہ مضبوطی سے تجویز کرتا ہے کہ GRM اور خود تنقیدی ٹیوننگ کے ذریعے حاصل کردہ استدلال کی صلاحیتوں میں پیشرفت صرف علمی مشقیں نہیں ہیں بلکہ ممکنہ طور پر R2 کے لیے منصوبہ بند فن تعمیر اور کارکردگی میں اضافے کا لازمی حصہ ہیں۔ اگر R2 اس جدید استدلال کے طریقہ کار کو شامل کرتا ہے، تو یہ ایک اہم پیش رفت کی نمائندگی کر سکتا ہے، ممکنہ طور پر تجارتی طور پر دستیاب ماڈلز کے درمیان استدلال کے کاموں کے لیے ایک نیا معیار قائم کر سکتا ہے، خاص طور پر اگر یہ اپنے پیشرو کی لاگت کی تاثیر کے DNA کو برقرار رکھتا ہے۔
AI ادراک کی وسیع تر جستجو
DeepSeek کا کام AI کی ترقی کے سب سے اہم اور چیلنجنگ شعبوں میں سے ایک میں شامل ہے: استدلال کی صلاحیتوں کو بڑھانا۔ ابتدائی LLMs وسیع ڈیٹا سیٹس سے سیکھے گئے شماریاتی ارتباط کی بنیاد پر پیٹرن کی شناخت اور متن کی تخلیق میں مہارت رکھتے تھے۔ تاہم، حقیقی استدلال - جس میں کثیر مرحلہ منطقی کٹوتی، کارآمد نتیجہ، متضاد سوچ، منصوبہ بندی، اور مضبوط خود اصلاح شامل ہے - کہیں زیادہ مشکل ثابت ہوا ہے۔ ماڈلز اکثر پیچیدہ ریاضیاتی مسائل، پیچیدہ منطقی پہیلیاں، سائنسی مفروضے کی تخلیق، اور ایسے کاموں کے ساتھ جدوجہد کرتے ہیں جن کے لیے سطحی پیٹرن میچنگ کے بجائے گہری سمجھ کی ضرورت ہوتی ہے۔ وہ قابل فہم لگنے والا متن تیار کر سکتے ہیں جو حقائق کے لحاظ سے غلط یا منطقی طور پر ناقص ہو (hallucinations)۔
استدلال کو بہتر بنانا سب سے اہم ہے کیونکہ یہ AI کی صلاحیت کو متنوع ڈومینز میں حقیقی معنوں میں پیچیدہ مسائل سے نمٹنے کے لیے کھولتا ہے:
- سائنسی دریافت: محققین کو مفروضے وضع کرنے، پیچیدہ ڈیٹا کا تجزیہ کرنے، اور یہاں تک کہ تجربات ڈیزائن کرنے میں مدد کرنا۔
- سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ: کوڈ کی تکمیل سے آگے بڑھ کر پروگرام کی منطق کو سمجھنا، پیچیدہ غلطیوں کو ڈی بگ کرنا، اور مضبوط سافٹ ویئر آرکیٹیکچرز ڈیزائن کرنا۔
- طب: ڈاکٹروں کو نایاب بیماریوں کی تشخیص کرنے، مریض کی پیچیدہ تاریخ کو سمجھنے، اور طبی تحقیق کا تجزیہ کرنے میں مدد کرنا۔
- تعلیم: حقیقی معنوں میں انکولی ٹیوٹرز بنانا جو طالب علم کے استدلال کے عمل کو سمجھتے ہیں اور موزوں رہنمائی فراہم کرتے ہیں۔
- کاروباری حکمت عملی: پیچیدہ مارکیٹ کی حرکیات کا تجزیہ کرنا، منظرناموں کی تقلید کرنا، اور پیچیدہ فیصلہ سازی میں مدد کرنا۔
صنعت اس استدلال کے فرق کو پر کرنے کے لیے متعدد راستے تلاش کر رہی ہے۔ Chain-of-thought (CoT) پرامپٹنگ ماڈلز کو درمیانی استدلال کے مراحل پیدا کرکے ‘اپنا کام دکھانے’ کی ترغیب دیتی ہے، جو اکثر پیچیدہ کاموں پر کارکردگی کو بہتر بناتا ہے۔ Tree-of-thoughts (ToT) اس کو بڑھاتا ہے جس سے ماڈلز کو بیک وقت متعدد استدلال کے راستے تلاش کرنے اور ان کا جائزہ لینے کی اجازت ملتی ہے۔ دیگر طریقوں میں LLMs کو بیرونی ٹولز جیسے کیلکولیٹر، کوڈ انٹرپریٹر، یا علامتی استدلال کرنے والوں کے ساتھ مربوط کرنا شامل ہے، جس سے LLM مخصوص کاموں کو خصوصی ماڈیولز کو آف لوڈ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ آرکیٹیکچرل اختراعات، جیسے Mixture-of-Experts (MoE) ماڈلز، کا مقصد بھی نیٹ ورک کے خصوصی حصوں کو مختلف کاموں کے لیے وقف کرنا ہے، ممکنہ طور پر استدلال کی توجہ کو بہتر بنانا ہے۔
DeepSeek کا GRM اور self-principled critique tuning تحقیق کے اس بھرپور تانے بانے میں ایک اور اہم دھاگے کی نمائندگی کرتے ہیں۔ خود LLM کے اندرونی فیڈ بیک میکانزم اور خود تشخیص کی صلاحیتوں کو بہتر بنانے پر توجہ مرکوز کرکے، یہ علمی وفاداری کو بڑھانے کے لیے ممکنہ طور پر زیادہ مربوط اور جامع نقطہ نظر پیش کرتا ہے۔ اس کا مقصد نہ صرف ماڈل کو بہتر جوابات کی طرف رہنمائی کرنا ہے بلکہ اسے اس بات کی گہری سمجھ سے آراستہ کرنا ہے کہ کیوں کچھ جوابات بہتر ہیں، مصنوعی استدلال کی زیادہ مضبوط اور قابل اعتماد شکل کو فروغ دینا۔
جیسا کہ DeepSeek R2 کے ساتھ اپنے ممکنہ اگلے اقدام کی تیاری کر رہا ہے، اس نئی استدلال کی تکنیک سے لیس، داؤ پر بہت کچھ لگا ہوا ہے۔ کمپنی ایک سخت مسابقتی منظر نامے پر گامزن ہے، دنیا بھر میں قائم ٹیک جنات اور چست اسٹارٹ اپس کے ساتھ ساتھ چین کے ابھرتے ہوئے AI منظر نامے میں طاقتور گھریلو حریفوں کا مقابلہ کر رہی ہے۔ کامیابی کا انحصار نہ صرف تکنیکی مہارت پر ہے بلکہ اسٹریٹجک پوزیشننگ، مارکیٹ اپنانے، اور قابل اعتماد، قابل توسیع، اور شاید اہم طور پر، لاگت سے موثر AI حل فراہم کرنے کی صلاحیت پر بھی ہے۔ ان کی جدید استدلال کے طریقہ کار کی نقاب کشائی DeepSeek کے عزائم کا واضح اشارہ ہے کہ وہ AI کی دوڑ میں صرف ایک شریک سے زیادہ بننا چاہتے ہیں - ان کا مقصد ایک رفتار طے کرنے والا بننا ہے، خاص طور پر مشینوں کو زیادہ گہرائی اور قابل اعتماد طریقے سے سوچنے پر مجبور کرنے کے اہم ڈومین میں۔ آنے والے ہفتے اور مہینے اس بات کا تعین کرنے میں اہم ہوں گے کہ آیا یہ نئی تکنیک، جو ممکنہ طور پر DeepSeek-R2 میں مجسم ہے، علمی وعدے کو مارکیٹ میں خلل ڈالنے والی کارکردگی میں تبدیل کر سکتی ہے۔