مصنوعی ذہانت کے بلند داؤ والے میدان میں، جہاں دیو قامت ٹکراتے ہیں اور کامیابیاں راتوں رات منظر نامے کو بدل دیتی ہیں، چین کا ایک نسبتاً نیا مدمقابل عالمی توجہ حاصل کر رہا ہے۔ DeepSeek، ایک AI اسٹارٹ اپ جس کی ابتدا صرف 2023 میں ہوئی، متاثر کن تکنیکی مظاہروں اور اس کی اگلی ممکنہ پیش رفت کے گرد مسلسل گونج کی بدولت تیزی سے گمنامی سے نکل کر بحثوں میں سب سے آگے آ گیا ہے۔ جب کہ دنیا اس کے پہلے سے سراہے جانے والے ماڈلز کے جانشین کا انتظار کر رہی ہے، DeepSeek نے تعلیمی ذہنوں کے ساتھ مل کر خاموشی سے ایک نفیس نئی تکنیک کی نقاب کشائی کی ہے جس کا مقصد AI کے سب سے مستقل چیلنجوں میں سے ایک یعنی جدید استدلال سے نمٹنا ہے۔
AI ادراک کا پیچیدہ چیلنج
Large Language Models (LLMs) کی موجودہ نسل نے انسانوں جیسی تحریر تیار کرنے، زبانوں کا ترجمہ کرنے اور یہاں تک کہ کوڈ لکھنے کی اپنی صلاحیت سے دنیا کو حیران کر دیا ہے۔ تاہم، پیٹرن کی شناخت اور امکانی متن کی تخلیق سے آگے بڑھ کر حقیقی استدلال کی طرف بڑھنا - معلومات کو منطقی طور پر پروسیس کرنے، نتائج اخذ کرنے اور پیچیدہ مسائل کو حل کرنے کی صلاحیت - ایک اہم رکاوٹ بنی ہوئی ہے۔ یہ ایک ایسے AI کے درمیان فرق ہے جو شطرنج کی بساط کو بیان کر سکتا ہے اور ایک جو گرینڈ ماسٹر کی طرح حکمت عملی بنا سکتا ہے۔ علمی قابلیت کی اس گہری سطح کو حاصل کرنا بہت سی تحقیقی لیبز کے لیے مقدس جام ہے، جو ایسے AI سسٹمز کا وعدہ کرتا ہے جو نہ صرف فصیح ہیں بلکہ پیچیدہ کاموں میں حقیقی معنوں میں ذہین اور قابل اعتماد شراکت دار ہیں۔ اس جستجو کے لیے اختراعی طریقوں کی ضرورت ہے جو صرف ماڈل کے سائز یا تربیتی ڈیٹا کو بڑھانے سے آگے بڑھیں۔ یہ ان پیچیدہ ڈیجیٹل ذہنوں کو سکھانے کے لیے نئی طریقہ کار کا مطالبہ کرتا ہے کہ کیسے سوچنا ہے، نہ کہ صرف کیا کہنا ہے۔
ایک نیا راستہ بنانا: GRM اور اصولی تنقید کی ہم آہنگی
اسی پس منظر میں DeepSeek نے معزز Tsinghua University کے محققین کے ساتھ مل کر ایک ممکنہ طور پر انقلابی طریقہ کار متعارف کرایا ہے۔ ان کا نقطہ نظر، جو سائنسی ذخیرے arXiv پر شائع ہونے والے ایک مقالے میں تفصیل سے بیان کیا گیا ہے، کوئی واحد چاندی کی گولی نہیں بلکہ دو الگ الگ تکنیکوں کا احتیاط سے بنایا گیا مجموعہ ہے: Generative Reward Modelling (GRM) اور Self-Principled Critique Tuning۔
آئیے اس دوہری حکمت عملی کو کھولتے ہیں:
Generative Reward Modelling (GRM): بنیادی طور پر، AI میں ریوارڈ ماڈلنگ کا مقصد ماڈل کے رویے کو ان نتائج کی طرف لے جانا ہے جنہیں انسان مطلوبہ یا درست سمجھتے ہیں۔ روایتی طور پر، اس میں انسانوں کی طرف سے مختلف AI جوابات کی درجہ بندی شامل ہو سکتی ہے، جس سے ایک ترجیحی ڈیٹاسیٹ بنتا ہے جس سے ماڈل سیکھتا ہے۔ GRM اس تصور کے ارتقاء کی نمائندگی کرتا دکھائی دیتا ہے، جس میں ممکنہ طور پر ایسے طریقے شامل ہیں جہاں ریوارڈ سگنلز خود زیادہ متحرک یا نفیس انداز میں تیار یا بہتر کیے جاتے ہیں، ممکنہ طور پر محنتی انسانی تشریح پر انحصار کم کرتے ہوئے بھی باریک انسانی ترجیحات کو مؤثر طریقے سے حاصل کیا جاتا ہے۔ مقصد LLM کو اس بات کی بہتر تفہیم فراہم کرنا ہے کہ ‘اچھا’ جواب کیا ہے، نہ کہ صرف گرامر کے لحاظ سے درست یا شماریاتی طور پر ممکنہ جواب۔ یہ AI کے اندرونی کمپاس کو انسانی اقدار اور مقاصد کے ساتھ ہم آہنگ کرنے کے بارے میں ہے۔
Self-Principled Critique Tuning: یہ جزو خود کو بہتر بنانے کے لیے ایک دلچسپ طریقہ کار تجویز کرتا ہے۔ صرف بیرونی تاثرات (انسانی یا ماڈل سے تیار کردہ) پر انحصار کرنے کے بجائے، LLM کو ممکنہ طور پر پہلے سے طے شدہ اصولوں یا قواعد کے سیٹ کی بنیاد پر اپنے استدلال کے عمل کا جائزہ لینے کے لیے تربیت دی جاتی ہے۔ اس میں ماڈل کو اپنی تیار کردہ آؤٹ پٹس کے اندر منطقی غلطیوں، تضادات، یا مطلوبہ استدلال کے نمونوں سے انحراف کی نشاندہی کرنا سیکھنا شامل ہو سکتا ہے۔ یہ AI کو نہ صرف جوابات سکھانے کے مترادف ہے، بلکہ منطق اور تنقیدی سوچ کے بنیادی اصول بھی سکھاتا ہے، جس سے وہ خود مختار طور پر اپنے جوابات کو بہتر بنا سکتا ہے۔ یہ اندرونی تنقید کا لوپ ماڈل کی استدلال کی صلاحیتوں کی مضبوطی اور وشوسنییتا کو نمایاں طور پر بڑھا سکتا ہے۔
محققین کا دعویٰ ہے کہ اس مشترکہ تکنیک کو شامل کرنے والے ماڈلز، جنہیں DeepSeek-GRM کا نام دیا گیا ہے، نے نمایاں کامیابی کا مظاہرہ کیا ہے۔ ان کے مقالے کے مطابق، ان ماڈلز نے کارکردگی کی سطح حاصل کی جو موجودہ، طاقتور عوامی ریوارڈ ماڈلز کے ساتھ ‘مسابقتی’ ہیں۔ یہ دعویٰ، اگر وسیع تر جانچ اور اطلاق کے ذریعے توثیق ہو جائے، تو ایسے LLMs تیار کرنے میں ایک اہم قدم تجویز کرتا ہے جو زیادہ مؤثر اور مؤثر طریقے سے استدلال کر سکتے ہیں، متنوع صارف کے سوالات کا سامنا کرتے وقت تیزی سے اعلیٰ معیار کے نتائج فراہم کرتے ہیں۔ یہ AI سسٹمز کے لیے ایک ممکنہ راستے کی نشاندہی کرتا ہے جو نہ صرف طاقتور ہیں بلکہ منطقی ہم آہنگی اور درستگی کے لیے انسانی توقعات کے ساتھ زیادہ ہم آہنگ بھی ہیں۔
کھلے پن کا اسٹریٹجک حساب کتاب
اپنی حکمت عملی میں ایک اور پرت کا اضافہ کرتے ہوئے، DeepSeek اور Tsinghua کے محققین نے DeepSeek-GRM ماڈلز کو اوپن سورس بنانے کے ارادے کا اشارہ دیا۔ اگرچہ ایک مخصوص ٹائم لائن غیر ظاہر شدہ ہے، یہ اقدام AI انڈسٹری کے اندر بڑھتے ہوئے، اگرچہ پیچیدہ، رجحان کے مطابق ہے۔
ایک کمپنی جو ممکنہ طور پر جدید ٹیکنالوجی تیار کر رہی ہے اسے شیئر کرنے کا انتخاب کیوں کرے گی؟ محرکات کثیر جہتی ہو سکتے ہیں:
- کمیونٹی کی شمولیت اور تاثرات: ماڈلز کو اوپن سورس ڈومین میں جاری کرنا عالمی ڈویلپر کمیونٹی کی طرف سے جانچ پڑتال، ٹیسٹنگ اور بہتری کی دعوت دیتا ہے۔ یہ ترقی کو تیز کر سکتا ہے، خامیوں کو بے نقاب کر سکتا ہے، اور ایک واحد تنظیم کی صلاحیت سے کہیں زیادہ جدت طرازی کو فروغ دے سکتا ہے۔
- اعتماد اور شفافیت کی تعمیر: ایک ایسے شعبے میں جو بعض اوقات غیر شفافیت کی خصوصیت رکھتا ہے، اوپن سورسنگ خیر سگالی پیدا کر سکتی ہے اور ایک کمپنی کو اجتماعی طور پر ٹیکنالوجی کو آگے بڑھانے کے لیے پرعزم ایک باہمی تعاون پر مبنی کھلاڑی کے طور پر قائم کر سکتی ہے۔ DeepSeek نے خود پہلے ‘مکمل شفافیت کے ساتھ مخلصانہ پیش رفت’ کے عزم پر زور دیا تھا جب اس نے سال کے شروع میں کوڈ ریپوزٹریز کو اوپن سورس کیا تھا۔
- معیارات قائم کرنا اور اپنانے کو فروغ دینا: ایک طاقتور ماڈل یا تکنیک کو آزادانہ طور پر دستیاب کرنا اس کے وسیع پیمانے پر اپنانے کی حوصلہ افزائی کر سکتا ہے، ممکنہ طور پر اسے ایک حقیقی معیار کے طور پر قائم کر سکتا ہے اور کمپنی کی ٹیکنالوجی کے گرد ایک ماحولیاتی نظام بنا سکتا ہے۔
- ٹیلنٹ کو راغب کرنا: اوپن سورس شراکتیں اکثر اعلیٰ AI ٹیلنٹ کو راغب کرنے کے لیے ایک طاقتور مقناطیس کے طور پر کام کرتی ہیں، جو اکثر ایسے ماحول کی طرف راغب ہوتے ہیں جو کھلے پن اور تعاون کی حوصلہ افزائی کرتے ہیں۔
- مسابقتی حرکیات: کچھ معاملات میں، اوپن سورسنگ بڑے حریفوں کی طرف سے پیش کردہ بند، ملکیتی ماڈلز کے غلبے کا مقابلہ کرنے، کھیل کے میدان کو برابر کرنے یا ٹیکنالوجی اسٹیک کی کچھ پرتوں کو کموڈیٹائز کرنے کے لیے ایک اسٹریٹجک اقدام ہو سکتا ہے۔
DeepSeek کا GRM کو اوپن سورس کرنے کا بیان کردہ ارادہ، اس کے کوڈ ریپوزٹریز کے پہلے اجراء کے بعد، ایک دانستہ حکمت عملی تجویز کرتا ہے جو کھلے پن کے کچھ پہلوؤں کو اپناتا ہے، یہاں تک کہ جب وہ مستقبل کی مصنوعات کے آغاز کے حوالے سے کارپوریٹ صوابدید کی ایک ڈگری برقرار رکھتا ہے۔ یہ حسابی شفافیت شدید مسابقتی عالمی AI منظر نامے میں رفتار اور ساکھ بنانے میں اہم ثابت ہو سکتی ہے۔
کامیابی کی بازگشت اور آگے کیا ہے کی سرگوشیاں
نئی استدلال کی طریقہ کار کی تفصیل دینے والا تعلیمی مقالہ DeepSeek کے مستقبل کے راستے کے گرد محسوس ہونے والے انتظار کے احساس کے درمیان آتا ہے۔ کمپنی اب بھی اپنی پچھلی ریلیز سے پیدا ہونے والی پہچان کی لہر پر سوار ہے:
- DeepSeek-V3: اس کے فاؤنڈیشن ماڈل نے خاصی توجہ حاصل کی، خاص طور پر مارچ 2024 میں اپ گریڈ (DeepSeek-V3-0324) کے بعد جس میں بہتر استدلال، بہتر ویب ڈویلپمنٹ کی صلاحیتیں، اور زیادہ ماہر چینی تحریری مہارتوں کا دعویٰ کیا گیا تھا۔
- DeepSeek-R1: اس استدلال پر مرکوز ماڈل نے کافی لہریں پیدا کیں، عالمی ٹیک کمیونٹی کو اپنی متاثر کن کارکردگی کے بینچ مارکس سے ہلا کر رکھ دیا، خاص طور پر اس کی کمپیوٹیشنل لاگت کے نسبت۔ اس نے ظاہر کیا کہ اعلیٰ سطحی استدلال کی صلاحیتیں ممکنہ طور پر زیادہ مؤثر طریقے سے حاصل کی جا سکتی ہیں، جس سے قائم رہنماؤں کو چیلنج کیا جا سکتا ہے۔
یہ ٹریک ریکارڈ لامحالہ اگلی تکرار، ممکنہ طور پر DeepSeek-R2 کے بارے میں قیاس آرائیوں کو ہوا دیتا ہے۔ موسم بہار کے آخر میں Reuters کی ایک رپورٹ نے تجویز کیا کہ R2 کی ریلیز قریب ہو سکتی ہے، ممکنہ طور پر جون 2024 کے اوائل میں، جو کمپنی کے اندر اپنی بڑھتی ہوئی پروفائل سے تیزی سے فائدہ اٹھانے کے عزائم کی نشاندہی کرتی ہے۔ تاہم، DeepSeek نے خود اپنے سرکاری چینلز کے ذریعے اس معاملے پر نمایاں خاموشی اختیار کی ہے۔ دلچسپ بات یہ ہے کہ چینی میڈیا نے رپورٹ کیا کہ کمپنی سے وابستہ ایک کسٹمر سروس اکاؤنٹ نے کاروباری کلائنٹس کے ساتھ ایک نجی گروپ چیٹ میں فوری ریلیز ٹائم لائن کی تردید کی۔
یہ خاموشی اب تک DeepSeek کے آپریشنل انداز کی خصوصیت ہے۔ عالمی سطح پر توجہ کا مرکز بننے کے باوجود، Hangzhou میں قائم اسٹارٹ اپ، جسے کاروباری شخصیت Liang Wenfeng نے قائم کیا ہے، نے بڑے پیمانے پر عوامی اعلانات اور مارکیٹنگ کے شور شرابے سے گریز کیا ہے۔ اس کی توجہ تحقیق اور ترقی پر شدت سے مرکوز دکھائی دیتی ہے، جس سے اس کے ماڈلز کی کارکردگی خود بولتی ہے۔ یہ ‘دکھاؤ، بتاؤ نہیں’ نقطہ نظر، اگرچہ مارکیٹ کے مبصرین کے لیے مایوس کن ہو سکتا ہے جو حتمی روڈ میپ کے خواہشمند ہیں، قبل از وقت ہائپ پر ٹھوس تکنیکی پیش رفت کے عزم کی نشاندہی کرتا ہے۔
تخت کے پیچھے کی طاقت: بصیرت انگیز قیادت اور مالی طاقت
DeepSeek کے تیز رفتار عروج کو سمجھنے کے لیے اس کے بانی اور اس کی مالی پشت پناہی کو دیکھنا ضروری ہے۔ Liang Wenfeng، اس منصوبے کے پیچھے 40 سالہ کاروباری شخصیت، نہ صرف ایک AI بصیرت رکھنے والے ہیں بلکہ DeepSeek کی پیرنٹ کمپنی High-Flyer Quant کے بانی بھی ہیں۔
یہ تعلق اہم ہے۔ High-Flyer Quant ایک کامیاب ہیج فنڈ ہے، اور اس کے خاطر خواہ مالی وسائل DeepSeek کی کمپیوٹیشنل طور پر گہری تحقیق اور ترقی کی کوششوں کے لیے اہم ایندھن فراہم کرتے ہیں۔ جدید ترین LLMs کی تربیت کے لیے بے پناہ کمپیوٹنگ پاور اور وسیع ڈیٹاسیٹس کی ضرورت ہوتی ہے، جو داخلے کے لیے ایک اہم مالی رکاوٹ کی نمائندگی کرتے ہیں۔ High-Flyer Quant کی پشت پناہی مؤثر طریقے سے DeepSeek کو تکنیکی طور پر مقابلہ کرنے کے لیے ضروری گہری جیبیں فراہم کرتی ہے، مہنگے ہارڈویئر، ٹیلنٹ کے حصول، اور AI کی حدود کو آگے بڑھانے کے لیے درکار وسیع تجربات کی مالی اعانت فراہم کرتی ہے۔
مقداری مالیات اور مصنوعی ذہانت کی دنیاؤں کے درمیان ایک ممکنہ ہم آہنگی بھی ہے۔ دونوں شعبے بڑی مقدار میں ڈیٹا پر کارروائی کرنے، پیچیدہ نمونوں کی نشاندہی کرنے، اور نفیس پیش گوئی کرنے والے ماڈل بنانے پر بہت زیادہ انحصار کرتے ہیں۔ High-Flyer Quant کے اندر مالیاتی ڈیٹا اور الگورتھم کو سنبھالنے میں مہارت حاصل کی گئی مہارت DeepSeek کی AI کوششوں کے لیے قیمتی کراس پولینیشن فراہم کر سکتی ہے۔
Liang Wenfeng خود محض ایک فنانسر نہیں ہیں بلکہ تکنیکی طور پر بھی حصہ ڈالتے ہیں۔ فروری 2024 میں، انہوں نے ‘native sparse attention’ کی کھوج کرنے والے ایک تکنیکی مطالعہ کے شریک مصنف تھے، ایک ایسی تکنیک جس کا مقصد LLMs کو بہت بڑے سیاق و سباق یا ڈیٹا کی مقدار پر کارروائی کرتے وقت زیادہ موثر بنانا ہے - AI کی صلاحیتوں کو آگے بڑھانے کے لیے ایک اور اہم شعبہ۔ کاروباری قیادت، تکنیکی بصیرت، اور خاطر خواہ مالی پشت پناہی کا یہ امتزاج DeepSeek کی پیش رفت کو آگے بڑھانے والا ایک طاقتور امتزاج تشکیل دیتا ہے۔
عالمی AIمنظر نامے پر تشریف لانا: ٹیکنالوجی، عزائم، اور جیو پولیٹکس
DeepSeek کے ظہور اور تکنیکی ترقیوں کو الگ تھلگ نہیں دیکھا جا سکتا۔ وہ مصنوعی ذہانت میں شدید عالمی مسابقت کے وسیع تر تناظر میں پائے جاتے ہیں، خاص طور پر ریاستہائے متحدہ (US) اور چین کے درمیان۔ دونوں ممالک AI کی بالادستی کو مستقبل کی اقتصادی ترقی اور قومی سلامتی کے لیے اہم سمجھتے ہیں، جس کی وجہ سے بڑے پیمانے پر سرمایہ کاری اور اسٹریٹجک اقدامات کیے جاتے ہیں۔
اس ماحول میں، DeepSeek جیسی نمایاں کمپنیاں لامحالہ قومی توجہ مبذول کراتی ہیں۔ اس کی اہمیت فروری 2024 کے آخر میں اس وقت اجاگر ہوئی جب Liang Wenfeng نے Beijing میں ٹیکنالوجی کاروباریوں پر مرکوز ایک سمپوزیم میں شرکت کی، جس کی میزبانی خود چینی صدر Xi Jinping نے کی۔ اس طرح کے اعلیٰ سطحی اجتماع میں DeepSeek کے بانی کی شمولیت اعلیٰ ترین سطحوں پر پہچان کا اشارہ دیتی ہے اور اسٹارٹ اپ کو چین کے AI عزائم کے لیے ممکنہ پرچم بردار کے طور پر پوزیشن دیتی ہے۔
DeepSeek کو ملکی اور بین الاقوامی سطح پر چین کی تکنیکی لچک اور AI کی جدید ترین سطح پر جدت طرازی کی اس کی صلاحیت کے ثبوت کے طور پر تیزی سے سراہا جا رہا ہے، باوجود اس کے کہ US کی جانب سے چین کی AI کی ترقی کے لیے اہم جدید سیمی کنڈکٹر ٹیکنالوجی تک رسائی کو محدود کرنے کی جاری کوششوں کے۔ یہ قومی اسپاٹ لائٹ مواقع اور دباؤ دونوں لاتی ہے۔ یہ مزید وسائل اور مدد کو کھول سکتا ہے لیکن ممکنہ طور پر کمپنی کو زیادہ جیو پولیٹیکل جانچ پڑتال کے تابع بھی بنا سکتا ہے۔
جیسا کہ DeepSeek اپنا کام جاری رکھے ہوئے ہے، GRM اور خود اصولی تنقید جیسی استدلال کی طریقہ کار کو بہتر بنا رہا ہے، ممکنہ طور پر اپنی اگلی نسل R2 ماڈل تیار کر رہا ہے، اور حسابی کھلے پن کی اپنی حکمت عملی پر تشریف لے جا رہا ہے، یہ نہ صرف ایک ٹیکنالوجی کمپنی کے طور پر کرتا ہے، بلکہ ایک پیچیدہ عالمی شطرنج کی بساط پر ایک اہم کھلاڑی کے طور پر بھی۔ اس کا سفر عزائم، جدت طرازی، اسٹریٹجک فنڈنگ، اور ہمارے وقت کی فیصلہ کن تکنیکی دوڑ میں تکنیکی ترقی اور قومی مفاد کے درمیان پیچیدہ تعامل کا ایک مجبور کیس اسٹڈی پیش کرتا ہے۔ R&D پر خاموش توجہ، حقیقی معنوں میں متاثر کن ٹیکنالوجی کی متواتر ریلیز کے ساتھ مل کر، مصنوعی ذہانت کے استدلال کے اہم ڈومین میں پائیدار قیادت کی تعمیر کے مقصد سے ایک طویل مدتی حکمت عملی تجویز کرتی ہے۔