DeepSeek, ஒரு மிகவும் குறைவான அளவிலான சீன AI ஸ்டார்ட்-அப், அதன் avançed open-source AI மாதிரிகள் மூலம் Silicon Valley-யில் முக்கியமான அலைகளை உண்டாக்கியுள்ளது, இது OpenAI, Google மற்றும் Meta போன்ற தொழில்துறை மசோதையர்களுக்கு ஒரு சவாலாக இருக்கின்றது. இந்த கட்டுரை DeepSeek-ல் உள்ள புதுமை வழிமுறைகள், செலவுக்கு அரிந்த தீர்வுகள் மற்றும் மேம்படுத்தல் உளியை ஆராய்கிறது, இது உலகளாவிய AI நிலப்பரப்பில் மற்றும் முக்கிய அமெரிக்க நிறுவனங்களுக்கு இது ஏற்படுத்தக்கூடிய தாக்கங்களை வெளிப்படுத்துகிறது. **DeepSeek: ஒரு உருவாவது புதுமையாளர்** மே 2023-ல் Liang Wenfeng-ன் மூலம் நிறுவப்பட்ட DeepSeek, Wenfeng-க்கு சொந்தமான ஒரு கணிகம் ஹெட்ச் நிதியால் மட்டுமே நிதியுதவி பெறப்படுகிறது. இந்த மாதிரி நீண்டகால ஆராய்ச்சியில் வெளிப்புற அழுத்தங்களை தவிர்க்க உதவுகிறது. குழுவில் திறமையான சீன பல்கலைக்கழகங்களின் பட்டதாரிகள் உள்ளனர், புதுமையை ஊக்குவிக்கும் கலாச்சாரத்தில் பாரம்பரிய அங்கீகாரங்களை கைவிடுத்து தொழில்நுட்ப பொறுப்புகளை முன்னுரிமை தருகின்றனர். DeepSeek, நவம்பர் 2023-ல் DeepSeek Coder-இன் மூலம் ஆரம்பித்து, இருந்த ஏன் இல்லை மாபெரும் மொழி மாதிரிகளுடன் போட்டி தர DeepSeek LLM என்று 67B அளவுரு மாதிரியாக முன்னேறி வந்தது.

மே 2024-ல் DeepSeek-V2-ன் வெளியீட்டுக்குப் பிறகு இதன் செயல்திறன் மற்றும் மலிவான விலைமைக்கு புகழ் பெற்றது, இது ByteDance மற்றும் Alibaba போன்ற சீன தொழில்நுட்ப மசோதைகளை இடர்கொடுக்கும் விலைப் போர் உருவாக்குவதற்கு வழிகாட்டியது, சந்தையில் விலை குறைப்புகளை கட்டாயமாக்கியது. தொடர்ச்சியாக வெளியிடப்பட்ட மாதிரிகள் DeepSeek-Coder-V2 மற்றும் சமீபத்திய DeepSeek-V3 (671B அளவுருகள்) ஆகியவை, மேலும் DeepSeek-R1, விவேகமான பணிக்கான முக்கிய அம்சமாகும். **முக்கிய கூட்டழிவுகள் மற்றும் புதுமைகள்** DeepSeek, மாதிரி அபிவிருத்தியில் உயர் செயல்திறன் கணினி தீர்வுகளை உதவும் വേണ്ടി AMD உடன் உள்படுத்துமா இணைப்புகளை உருவாக்கியிருக்கிறது. DeepSeek சிறப்பீடு இயக்கமாக செயல்படுவதை: - **Reinforcement Learning (RL):** கற்றல் வெளியேற்றப்பட்டது என்பதற்குப் பதில், தனிப்பட்ட முயற்சி மற்றும் தவறுகளைப் பயன்படுத்தி மாதிரிகள் தானாகவே மேம்படுத்துகிறது. - **Mixture-of-Experts (MoE) கட்டமைப்பு:** வேலைக்கு தேவையான மாதிரி அளவுருக்களின் ஒரு குறுகிய பகுதியை இடையே செயலூக்கம் செய்யும், மேலும் செலவுகளை குறைக்க உதவும். - **Multi-Head Latent Attention (MLA):** உள்ளீட்டு தரவின் மையம் உள்ள தொடர்புகளை அடையாளம் காண்பதில் தரவுப் புலனாய்வு திறன்களை மேம்படுத்துகிறது. - **Distillation Techniques:** பெரிய மாதிரிகளைச் சிறிய, சுறுக்கமான மாறுபாடுகளுக்கு அறிவைப் பரிமாற்றம் செய்து, நுணுக்கமான AI-வுக்கு அணுகுமுறையை விரிவாக்குகிறது. இந்த செலவுக்கு மிக மலிவான அணுகுமுறை, API அணுகல் போட்டியாளர்களேவிட மிகக் குறைவாக இருப்பதுடன், முன்னணி AI-யை பரவலாகப் பயன்படுத்த ஊக்குவிக்கிறது. **DeepSeek-ன் தாக்கம் மற்றும் எதிர்கால வழிமுறைகள்** DeepSeek AI நிலப்பரப்பை மறுசீரமைக்கிறது, இருந்த நிறுவனங்களுக்கு விலைகள் மற்றும் வழங்கல்களில் பயிற்சியளிக்குவி செய்யவேண்டியுள்ளது. அதன் open-source மாதிரி, சிறிய வணிகங்களுக்கூடிய আৰু ஆராய்ச்சி சமூகங்களுக்கு முன்னணி தொழில்நுட்பங்களைப் பெறுதிப் பந்து சண்டை தடுப்பதால் புதியது மற்றும் உட்பத்துவாக்கத்தை ஊக்குவிக்கின்றது, மேலும் AI வளர்ச்சியில் வெளிச்சம் அளிக்கிறது. ஆனால், DeepSeek அமெரிக்க போட்டியாளர்களுடன் ஒப்பிட்டால் கணினி வளங்களில் ஒரு குறிப்பிடத்தகுந்த பங்கை குறையாக இருக்கிறதற்காக சவால்களை எதிர்கொள்கிறது, சந்தை உணர்வுகளில் சந்தேகத்துடன் சிக்கலான நிலங்களை தெரிந்துகொள்ள ஒத்துழைப்பதற்கான தேவையை முன்வைக்கும் என்பது முக்கியஸ்தானம். மேலும், சீன அரசின் விமர்சனங்களை அடக்குவதற்கான censorship, அதன் சர்வமக்களும் அணுகுமுறையை தடுக்கும், உலகளாவிய சந்தைகளில் ஏற்றத்திற்கு சரியான சமநிலையை தேவை படுத்துகிறது. பல்குறிப்பு, DeepSeek-ன் புதுமை நடைமுறைகள் மற்றும் செயல்திறனை பங்களிக்கும்முறை தொழில்நுட்ப நிலையை மறுசீரமைத்துவிடுத்து, தொழில்துறை இயல்புகளை மறுஉருவாக்கும் குழப்பங்களை அழிக்கக்கூடும். போட்டி தீவிரமடைவதற்கிண்ட், DeepSeek-ன் பயணம் மற்றும் தாக்கம் மிக முக்கியமான கவனத்தை பெறுகின்றது.