ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ಡೀಪ್‌ಸೀಕ್-ಆರ್1 ಮಾದರಿಯ ಓಪನ್ ಕ್ಲೋನ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ

ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ಡೀಪ್‌ಸೀಕ್-ಆರ್1 ಸುಧಾರಿತ ತಾರ್ಕಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ ಸವಾಲನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ನಿರ್ಧರಿಸಿದೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕ ಸಮುದಾಯದೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಭರವಸೆ ನೀಡುವ ಉಪಕ್ರಮ. ಓಪನ್-ಆರ್1 ಎಂದು ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಈ ಯೋಜನೆಯು ಮೂಲ ಮಾದರಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಲು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಒಂದು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾಡಲು ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಪಾರದರ್ಶಕ ಮತ್ತು ತತ್ವಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ತೆರೆದ ಮೂಲ.

DeepSeek-R1 ಮಾದರಿಯನ್ನು ಚೀನಾದ ಕಂಪನಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದೆ, ಅದರ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯಿಂದಾಗಿ ತಾಂತ್ರಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಮಾದರಿಯು ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ತೆರೆದ ಡೇಟಾದ ಕೊರತೆ ಮತ್ತು ಅವರ ತರಬೇತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ವಿವರಗಳು. ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ, ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ಮುಕ್ತ ಪರ್ಯಾಯಕ್ಕೆ ಬದ್ಧವಾಗಿದೆ, ಅದು ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಹಯೋಗದ ವಾತಾವರಣದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಓಪನ್-ಆರ್1 ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ನೀವು ಹೇಗೆ ಯೋಜಿಸುತ್ತೀರಿ?

Open-R1 ಡೀಪ್‌ಸೀಕ್-R1 ನ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿರೂಪವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ AI ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಸಹಯೋಗದ ನಾವೀನ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ. ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್‌ನ ಸಂಶೋಧನಾ ಮುಖ್ಯಸ್ಥ ಲಿಯಾಂಡ್ರೊ ವಾನ್ ವೆರ್ರಾ ಪ್ರಕಾರ, "ಬ್ಲ್ಯಾಕ್ ಬಾಕ್ಸ್" ಮಾದರಿಗಳು ಒಡ್ಡುವ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಜಯಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಇತರರು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.

ತಂಡವು ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ಸೈನ್ಸ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ 768 Nvidia H100 GPU, ಮೂಲತಃ DeepSeek ಬಳಸಿದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಹೋಲುವ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಅವರು ಯೋಜನೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸಲು ಜಾಗತಿಕ ಸಮುದಾಯವನ್ನು ಆಹ್ವಾನಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅದನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಅವು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿವೆ.

ಮುಕ್ತತೆ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯ ಮೇಲೆ ಗಮನ

DeepSeek-R1 ಖಚಿತತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ ತೆರೆದ ಅಂಶಗಳು, ಅನುಮತಿ ಪರವಾನಗಿಯಂತೆ, ಮಾದರಿಯ ಮೂಲಭೂತ ವಿವರಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲ, ಇದು ಪ್ರತಿಕೃತಿ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಎಲೀ ಬಕೌಚ್ ಅವರು ತೆರೆದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ದಾಖಲಿತ ಪ್ರಯೋಗಗಳ ಕೊರತೆಯು ಈ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸಲು ಸಂಶೋಧನಾ ಸಮುದಾಯದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಗಮನಿಸಿದ್ದಾರೆ.

ಓಪನ್-ಆರ್ 1 ನೊಂದಿಗೆ, ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ಈ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಜಯಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಹ ಜಾಗತಿಕ ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಿ. "ಸಾಮೂಹಿಕ ಪ್ರಯತ್ನವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ" ಎಂದು ವಾನ್ ವೆರಾ ಹೇಳಿದರು, ಇದರ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸಿದರು. ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ ತೆರೆದ ಮೂಲ ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿ.

ಈ ಉಪಕ್ರಮವು ಯಾವ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ?

ಯಾವುದೇ ತೆರೆದ ಮೂಲ ಯೋಜನೆಯಂತೆ, ಓಪನ್-ಆರ್1 ಟೀಕೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಅಲ್ಲ. ಅಂತಹ ಮುಂದುವರಿದ ಮಾದರಿಗೆ ನೀಡಬಹುದಾದ ದುರುಪಯೋಗದ ಬಗ್ಗೆ ಕೆಲವು ತಜ್ಞರು ಕಳವಳ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ.

ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ, ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಅದನ್ನು ನಂಬುತ್ತಾರೆ ತೆರೆದ ವೇದಿಕೆಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. ಬಕೌಚ್ ಪ್ರಕಾರ, "ಒಮ್ಮೆ R1 ನ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿದ ನಂತರ, ಅಗತ್ಯ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಯಾರಿಗಾದರೂ ಇದು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ«.

ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ, ಯೋಜನೆಯು ಮೂಲ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಹ ಭವಿಷ್ಯದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಭದ್ರ ಬುನಾದಿ ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸುಧಾರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.

ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಉದ್ಯಮದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ

ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ಉಪಕ್ರಮವು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಉದ್ಯಮದ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಬೀರಬಹುದು. ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಮುಕ್ತ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮತ್ತು ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ, DeepSeek-R1 ನ ಪ್ರತಿಕೃತಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ, AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಓಪನ್-ಆರ್1 ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಂತರವನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.

ಇದಲ್ಲದೆ, ಈ ಯೋಜನೆಯು ಇತರ ಕಂಪನಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಇದೇ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಂತಹ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಸಹಯೋಗ.

ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಸಂಯೋಜನೆ, ಸಕ್ರಿಯ ಸಮುದಾಯ ಮತ್ತು ತೆರೆದ ಮೂಲ ಸ್ಥಾನಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧತೆ ಡೀಪ್‌ಸೀಕ್-ಆರ್1 ಅನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಯೋಜನೆಯಾಗಿ ಓಪನ್-ಆರ್1, ಆದರೆ ಸಹ ಹೆಚ್ಚು ಒಳಗೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಉದ್ಯಮದ ಕಡೆಗೆ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ದಾರಿ ಮಾಡಿ.