چین نے امریکہ کے مقابلے میں AI تخمینہ لاگت میں 90% کمی کی۔

ٹیک کمپنیاں Alibaba, Baidu اور ByteDance "Inference" AI کی لاگت کو کم کرنے کی دوڑ میں لگ گئی ہیں، جو ان کے امریکی ہم منصبوں کی پیش کردہ قیمتوں سے 90% کم ہیں۔

01.ai کے بانی اور گوگل چائنا کے سابق سربراہ لی کائی فو نے کہا کہ مین لینڈ کمپنیاں ڈیٹا کی کم مقدار پر تربیت یافتہ ماڈلز بنا کر لاگت میں کمی کرتی ہیں، جس کے لیے کم کمپیوٹنگ پاور کی ضرورت ہوتی ہے لیکن آپٹمائزڈ ہارڈویئر۔

UC Berkeley SkyLab اور LMSYS کی طرف سے حال ہی میں اعلان کردہ درجہ بندی کے مطابق، Startup 01.ai کا Yi-Lingtning ماڈل OpenAI اور Google کے پیچھے، x.AI کے Grok-2 کے ساتھ تیسرے نمبر پر ہے۔ یہ درجہ بندی استفسارات کے جوابات کے لیے صارفین کے اسکور پر مبنی ہے۔

اے آئی آپریشنز کی لاگت کو کم کرنا چین کے لیے امریکہ سے مقابلہ کرنے کا ایک طریقہ ہے۔ تصویر: ایف ٹی

01.ai اور DeepSeek مین لینڈ AI کمپنیاں ہیں جو سستی، انتہائی ہنر مند افرادی قوت کی خدمات حاصل کرتے ہوئے ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے چھوٹے ڈیٹا سیٹس پر توجہ مرکوز کرنے کی حکمت عملی اپنا رہی ہیں۔

FT نے کہا کہ Yi-Lightning کی تخمینہ لاگت 14 سینٹ فی ملین ٹوکن ہے، اس کے مقابلے OpenAI کے GPT o1-mini کے 26 سینٹ کے مقابلے میں۔ دریں اثنا، GPT 4o کی قیمت $4.40 فی ملین ٹوکن تک ہے۔ جواب پیدا کرنے کے لیے استعمال ہونے والے ٹوکنز کی تعداد ہر سوال کی پیچیدگی پر منحصر ہے۔

Yi-Lightning کے بانیوں نے انکشاف کیا کہ کمپنی نے مختلف استعمال کے معاملات کے لیے ٹھیک ٹیوننگ سے پہلے "ابتدائی تربیت" پر $3 ملین خرچ کیے ہیں۔ لی نے کہا کہ ان کا مقصد "بہترین ماڈل بنانا نہیں" بلکہ ایک مسابقتی ماڈل بنانا تھا جو "5-10 گنا سستا" تھا۔

01.ai، DeepSeek، MiniMax، اور Stepfun نے جس طریقہ کا اطلاق کیا ہے اسے "ماہر ماڈلنگ" کہا جاتا ہے - جس کا سیدھا مطلب ہے ڈومین کے مخصوص ڈیٹا سیٹس پر تربیت یافتہ متعدد نیورل نیٹ ورکس کو ملانا۔

محققین اس نقطہ نظر کو بڑے ڈیٹا ماڈلز جیسی ذہانت کے حصول کے لیے ایک کلیدی طریقہ کے طور پر دیکھتے ہیں لیکن کم کمپیوٹنگ طاقت کے ساتھ۔ تاہم، نقطہ نظر کے ساتھ مشکل یہ ہے کہ انجینئرز کو صرف ایک عام ماڈل کے بجائے "متعدد ماہرین" کے ساتھ تربیتی عمل کو ترتیب دینا چاہیے۔

اعلیٰ درجے کی AI چپس تک رسائی میں دشواریوں کی وجہ سے، چینی کمپنیوں نے اعلیٰ معیار کے ڈیٹا سیٹ تیار کرنے کی طرف رجوع کیا ہے، جنہیں ماہر ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، اس طرح مغربی حریفوں کا مقابلہ کیا جا سکتا ہے۔

لی نے کہا کہ 01.ai کے پاس ڈیٹا اکٹھا کرنے کے غیر روایتی طریقے ہیں، جیسے کتابیں سکین کرنا یا WeChat میسجنگ ایپ پر مضامین جمع کرنا جو کھلی ویب سائٹ پر قابل رسائی نہیں ہیں۔

بانی کا خیال ہے کہ چین امریکہ سے بہتر پوزیشن میں ہے، اس کے سستے تکنیکی ٹیلنٹ کے بڑے تالاب کے ساتھ۔

(FT، بلومبرگ کے مطابق)

میٹا نے 'سیلف لرننگ' AI ماڈل لانچ کیا سوشل میڈیا دیو میٹا نے ابھی سیلف لرننگ ایویلیویشن (STE) فیچر کے ساتھ ایک نئے AI ماڈل کا اعلان کیا ہے، جو AI کی ترقی کے عمل میں انسانی مداخلت کو کم کر سکتا ہے۔

ماخذ: https://vietnamnet.vn/trung-quoc-giam-90-chi-phi-ai-suy-luan-so-voi-my-2334520.html