दीपसेक की आश्चर्यजनक रूप से सस्ती एआई मॉडल उद्योग दिग्गजों को चुनौती देती है। कंपनी का दावा है कि उसने अपने शक्तिशाली डीपसेक वी 3 न्यूरल नेटवर्क को केवल $ 6 मिलियन के लिए प्रशिक्षित किया है, केवल 2048 जीपीयू का उपयोग करते हुए, प्रतियोगियों के व्यय के विपरीत एक स्पष्ट है। हालांकि, यह आंकड़ा केवल पूर्व-प्रशिक्षण जीपीयू लागतों को दर्शाता है, पर्याप्त अनुसंधान, शोधन, डेटा प्रसंस्करण और बुनियादी ढांचे के खर्चों को छोड़ देता है।
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दीपसेक की अभिनव तकनीक इसे अलग करती है। प्रमुख विशेषताओं में एक साथ शब्द भविष्यवाणी के लिए मल्टी-टोकन भविष्यवाणी (एमटीपी), विशेषज्ञों का मिश्रण (एमओई) बढ़ाया प्रसंस्करण के लिए 256 तंत्रिका नेटवर्क का लाभ उठाना, और बेहतर सूचना निष्कर्षण के लिए मल्टी-हेड अव्यक्त ध्यान (एमएलए) शामिल हैं। ये प्रगति मॉडल की सटीकता और दक्षता में योगदान करती हैं।
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प्रचारित $ 6 मिलियन के आंकड़े के विपरीत, सेमियालिसिस से पता चलता है कि डीपसेक लगभग 50,000 एनवीडिया हॉपर जीपीयू के बड़े पैमाने पर बुनियादी ढांचे का संचालन करता है, जिसकी कीमत लगभग 1.6 बिलियन डॉलर थी, जिसमें परिचालन लागत $ 944 मिलियन तक पहुंच जाती है। यह पर्याप्त निवेश, अपने शोधकर्ताओं के लिए उच्च वेतन के साथ मिलकर (सालाना $ 1.3 मिलियन से अधिक), चीनी विश्वविद्यालयों से शीर्ष प्रतिभा को आकर्षित करता है। कंपनी की स्व-वित्त पोषित प्रकृति और सुव्यवस्थित संरचना इसकी चपलता और तेजी से नवाचार में योगदान करती है।
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जबकि दीपसेक का "बजट-अनुकूल" दावा भ्रामक है, एआई विकास में $ 500 मिलियन से अधिक का इसका समग्र निवेश, इसकी तकनीकी सफलताओं और कुशल कार्यबल के साथ संयुक्त, इसे प्रभावी ढंग से प्रतिस्पर्धा करने की अनुमति देता है। प्रशिक्षण की लागतों की तुलना इस पर प्रकाश डालती है: दीपसेक की आर 1 की लागत $ 5 मिलियन है, जबकि CHATGPT 4 की कथित तौर पर $ 100 मिलियन खर्च होती है, एक महत्वपूर्ण लागत लाभ का प्रदर्शन करते हुए, यहां तक कि दीपसेक के वास्तविक निवेश पर विचार करते हुए।
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दीपसेक की सफलता स्थापित खिलाड़ियों को चुनौती देने के लिए अच्छी तरह से वित्त पोषित, स्वतंत्र एआई कंपनियों की क्षमता को रेखांकित करती है। हालांकि, इसकी उपलब्धियों को पर्याप्त निवेश, तकनीकी प्रगति और एक उच्च कुशल टीम में निहित किया गया है, जो प्रारंभिक "कम लागत" कथा को एक ओवरसाइम्प्लिफ़िकेशन बनाती है।