नई स्टडी का दावा, डीपसीक की लागत-बचत तकनीक से गलतियां बढ़ सकती हैं

एक नई स्टडी में डीपसीक के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल्स के लिए जरूरी मेमोरी कम करने वाली तकनीक से जुड़ी भरोसे की एक संभावित समस्या सामने आई है।

इस स्टडी की अभी दूसरे विशेषज्ञों ने समीक्षा नहीं की है। इसमें कहा गया है कि लागत कम करने वाला यह तरीका मॉडल्स के लिए एक ही जानकारी को मिस करने की संभावना बढ़ा सकता है, जब वह जानकारी किसी दस्तावेज़ में कुछ खास जगहों पर दिखाई देती है।

डीपसीक के कम लागत वाले तरीके के लिए चुनौती

इन नतीजों को उस बड़ी कामयाबी के लिए एक दुर्लभ चुनौती माना जा रहा है, जिसने कम लागत वाले तरीके के जरिए चीनी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लैब डीपसीक को अमेरिका की प्रतिद्वंद्वी कंपनियों OpenAI और Anthropic के बीच का अंतर कम करने में मदद की।

रिसर्च में लंबे इनपुट को प्रोसेस करने के लिए जरूरी मेमोरी कम करने की डीपसीक की कोशिशों पर ध्यान दिया गया। यह तकनीक मेमोरी की जरूरत घटा सकती है, लेकिन स्टडी में कहा गया है कि इसके बदले मॉडल की भरोसेमंद तरीके से काम करने की क्षमता प्रभावित हो सकती है।

एक उदाहरण में, कंप्यूटर कोड के उसी हिस्से से पहले गैर-जरूरी टेक्स्ट जोड़ने पर सही जवाब चुनने की डीपसीक की क्षमता कमजोर हो गई। इससे संकेत मिला कि जरूरी कोड में कोई बदलाव नहीं होने के बावजूद मॉडल का प्रदर्शन बदल सकता है।

पेपर में कहा गया कि यह घटना “DeepSeek-V4, V4.1, and all compressed models we pretrained” में दिखाई दी। इसलिए इन नतीजों से यह सवाल उठता है कि मेमोरी बचाने वाली तकनीक अलग-अलग दस्तावेज़ी जगहों और मॉडल वर्जन में एक जैसे तरीके से काम करती है या नहीं।

स्रोत: South China Morning Post