डीपसीक (DeepSeek) एक आर्टिफिशियल इंटिलीजेंस लार्ज लैग्वेज मॉडल है, ये टूल चायना के एक डेवलपर ग्रुप लियांग वेनफेंग द्वारा विकसित किया है।मॉडल अपनी सही इंफ़ॉरमेशन जनरेशन क्षमता के कारण पूरी दुनिया में तेजी से लोकप्रिय हो गया है।
Source : Deepseek Research paper
डीपसीक AI कोनसी टेक्नोलॉजी से बना है ?
डीपसीक AI मुख्य रूप से ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर पर आधारित है, जो आधुनिक लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) के विकास में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।आज तक लार्ज लैंग्वेज मॉडेल सुपरवाईज मशीन लर्निंग पे ट्रेन किए जाते थे। यिस पारंपरिक तकनीक में भारी मात्रा में कीमती GPU उपयोग में लिये जाते थे जिसके कारण मॉडेल की ट्रेनिंग कॉस्ट भारी मात्रा में बढ़ जाती पर्यायी डिपसीक मॉडल में रिइनफ़ोर्समेंट लर्निंग टेक्निक का उपयोग किया गया है। जिसके कारण डिपसीक मॉडल की ट्रेनिंग लागत कम हो गई। यिसलिये ये मॉडल बाक़ी प्रसिद्ध मॉडल के मुक़ाबले सस्ता है।मॉडेल की ट्रेनिंग कॉस्ट ~$5.56 M+ है यिसके मुक़ाबले OpenAI जो की लोकप्रिय LLM है उसकीं ट्रेनिंग कॉस्ट ~$100M+ है।
रिइनफ़ोर्समेंट लर्निंग
रिइनफ़ोर्समेंट लर्निंग ये मशीन लर्निंग की ब्रांच है। इस तकनीक में हर एक प्रेडिक्शन पे मॉडल को फ़ीडबैक में रिवार्ड या पेनल्टी मिलती है।फ़ीडबैक में मिले हुए रिवार्ड और पेनल्टी को ध्यान में रखते हुए मॉडल अपना लर्निंग प्रोसेस ऑप्टिमाइज़ करता है। कम शब्दों में मॉडल अपने एक्सपीरिएंस से ट्रेन होता है।मॉडल ट्रेनिंग में एक एजेंट होता है जिसे लर्नर और डिसिजन मेकर बोला जाता है। बनाया हुवा एजेंट मिले हुए फ़ीडबैक को ध्यान रखते हुए एक पॉलिसी बनाता है जो आगे वाले लर्निंग की स्टेटर्जी होती है।
डीपसीक AI vs ओपन AI
DeepSeek vs. OpenAI
| Feature | DeepSeek | OpenAI / Pro |
|---|---|---|
| Architecture | Mixture-of-Experts (MoE) | Dense Transformer |
| Training Cost | ~$5.58M | ~$100M+ |
| Performance | Fast, domain-specialized | General-purpose, high-complexity |
| Accessibility | Open-source, local deployment | Closed-source, API-dependent |
| Multilingual Support | Strong in Chinese, growing | 50+ languages, global leader |
| Ethical Oversight | Open-source debates, privacy concerns | Proprietary transparency, biases |
डीपसीक AI क़ीमत में सस्ता क्यों है ?
अभी तक LLM को ट्रेन करने में सुपरवाईज लर्निंग का उपयोग हुवा करता था। सुपरवाईज लर्निंग में लेबल डेटा का उपयोग होता है जिसमें हर एक डेटा को एक लेबल देना पड़ता है।एक मॉडल ट्रेन करने में ये लेबल्ड डेटा भारी मात्रा में ज़रूरी होता है। बड़े डेटा सेट को बनाने की कॉस्ट और उस डेटा को मैनेज करने में और बड़े डेटा को उपयोग में लेकर मॉडल ट्रेन करने में भारी मात्रा में GPU उपयोग में लेने पड़ते है। ईसी लिए सुपरवाईज लर्निंग को उपयोग में लेकर ट्रेन हुए LLM महँगे होते है। दूसरी और डीपसीक ने मॉडल ट्रेनिंग में रिनफ़ोर्समेंट लर्निंग का उपयोग किया है। जो की कम डेटा से ट्रेन होता है। कम डेटा याने की कम GPU और कम GPU याने ट्रेनिंग कॉस्ट कम। इन सभी वजह से डीपसीक बाक़ी AI मॉडल से सस्ता है।
डीपसीक AI के मुख्य फ़ीचर
| ओपन सोर्स और फ्री | डीप सीक AI सभी उपयोगकर्ताओ के लिए फ्री है और यिसका कोड ओपन सोर्स है। |
| कोडिंग क्षमताए | डिपसीक AI लॉजिकल और डायनामिक कोड जनरेशन के लिए प्रभावी टूल है। |
| बाक़ी LLM के मुक़ाबले तेज | ये बाक़ी LLM के मुक़ाबले तेज है। |