यद्यपि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) ने हाल के वर्षों में महत्वपूर्ण प्रगति की है, लेकिन चुनौतियों को कुशल, लागत प्रभावी और उच्च प्रदर्शन मॉडल प्राप्त करना जारी है। बड़े भाषा के मॉडल विकसित करना डेलो (एलएलएमएस) को अक्सर महत्वपूर्ण गणना संसाधनों और वित्तीय निवेश की आवश्यकता होती है, जो कई संगठनों तक ही सीमित हो सकता है। इसके अलावा, सुनिश्चित करें कि इन मॉडलों में मजबूत तर्क क्षमताएं हैं और इसे प्रभावी रूप से ग्राहक-ग्रेड हार्डवेयर पर तैनात किया जा सकता है।
दीप्स्क एआई ने DIPPIC-V3-0324 की रिलीज़ के साथ इन चुनौतियों पर ध्यान दिया है, जो इसके V3 बड़े भाषा मॉडल में एक महत्वपूर्ण उन्नयन है। यह नया मॉडल डेल न केवल प्रभाव को बढ़ाता है, बल्कि एक प्रभावशाली गति से भी काम करता है 20 सेकंड प्रति सेकंड मैक स्टूडियो, ग्राहक-ग्रेड डिवाइस पर। यह प्रगति Openai जैसे उद्योग के नेताओं के साथ प्रतिस्पर्धा को तेज करती है, उच्च गुणवत्ता वाले AI मॉडल को अधिक सुलभ और कुशल बनाने के लिए एक Dippic प्रतिबद्धता दिखाती है।
DEEPCC-V3-0324 अपने पूर्ववर्ती को कई तकनीकी सुधार प्रस्तुत करता है। गौरतलब है कि यह तर्क क्षमताओं में एक महत्वपूर्ण वृद्धि दिखाता है, बेंचमार्क स्कोर में उल्लेखनीय वृद्धि के साथ:
- MMLU-PRO: 75.9 → 81.2 (+5.3)
- GPQA: 59.1 → 68.4 (+9.3)
- Aime: 39.6 → 59.4 (+19.8)
- LiveWeekbench: 39.2 → 49.2 (+10.0)
ये अपडेट जटिल कार्यों की एक मजबूत समझ और प्रक्रिया का संकेत देते हैं। इसके अलावा, मॉडल में फ्रंट-एंड वेब डेवलपमेंट स्किल्स में वृद्धि होती है, अधिक निष्पादन योग्य कोड का उत्पादन होता है, और सौंदर्यवादी रूप से मनभावन वेब पेज और गेम इंटरफेस है। इसकी चीनी लेखन विशेषज्ञता ने भी प्रगति देखी है, जो R1 लेखन शैली के साथ समायोजित करती है और मध्यम-से-लंबी-रूप सामग्री की गुणवत्ता में सुधार करती है। इसके अलावा, फ़ंक्शन के कामकाज को लिंग सटीकता में बढ़ाया जाता है, जो पिछले संस्करणों में मौजूद मुद्दों पर विचार करता है।
MIT लाइसेंस के तहत Dippic-V3-0324 की रिहाई, डीपस्क एआई के ओपन-सन सहयोग के लिए समर्पण को रेखांकित करता है, जिससे दुनिया भर में डेवलपर्स को प्रतिबंधित लाइसेंसिंग बाधा के बिना इस तकनीक का उपयोग और निर्माण करने की अनुमति मिलती है। एम स्टड स्टूडियो जैसे उपकरणों पर प्रभावी ढंग से संचालित करने की क्षमता, सेकंड में 20 टोकन प्राप्त करती है, इसकी व्यावहारिक उपयोगिता और कार्यक्षमता का एक उदाहरण देती है। यह प्रदर्शनी स्तर न केवल उन्नत एआई को अधिक सुलभ बनाता है, बल्कि कई उपयोगकर्ताओं और संगठनों के प्रवेश के लिए बाधा को कम करते हुए महंगे, विशेष हार्डवेयर पर निर्भरता को भी कम करता है।
अंत में, डीपस्क एआई के डीपस्क-वी 3-0324 की शुरूआत एआई परिदृश्य में एक महत्वपूर्ण लक्ष्य दिखाती है। संचालन, लागत और परिग्रहण से संबंधित प्रमुख चुनौतियों को संबोधित करते हुए, DPCK ने खुद को Openai जैसे स्थापित संस्थानों के लिए एक विशाल प्रतिद्वंद्वी के रूप में बदल दिया है। मॉडल की तकनीकी प्रगति और खुले स्रोत की उपलब्धता एआई टेक्नोल्स को अधिक लोकतांत्रिक बनाने, नवाचार को बढ़ावा देने और विभिन्न क्षेत्रों में व्यापक रूप से अपनाने का वादा करने का वादा करती है।
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