चीनी ई-कॉमर्स और टेक दिग्गज अलीबाबा ने गुरुवार को एक नया आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) मॉडल पेश किया. इसका दावा है कि यह जटिल समस्याओं को हल करने में डीपसीक को टक्कर दे सकता है, लेकिन यह बेहतर है क्योंकि यह अपने संचालन के लिए बहुत कम डेटा का उपयोग करता है. अलीबाबा ने कहा कि इसका नया कॉम्पैक्ट रीजनिंग मॉडल, QwQ-32B, अन्य बड़े अत्याधुनिक मॉडलों, जैसे कि OpenAI के o1-mini से “तुलनीय” है.
अरबपति जैक मा द्वारा स्थापित अलीबाबा समूह द्वारा एक एक्स पोस्ट में कहा गया, “आज, हम QwQ-32B जारी करते हैं, जो केवल 32 बिलियन मापदंडों वाला हमारा नया रीजनिंग मॉडल है, जो अन्य बड़े अत्याधुनिक मॉडलों के बराबर प्रदर्शन प्रदान करता है.”
Exciting news! Today, we release QwQ-32B, our new reasoning model with only 32 billion parameters, delivering performance comparable to other larger cutting edge models.
Explore it and share your thoughts with us! Let’s drive innovation together! 🚀#OpenSource #Qwen https://t.co/wvpJqr69ft
— Alibaba Group (@AlibabaGroup) March 6, 2025
इस खबर ने अलीबाबा के हांगकांग में सूचीबद्ध शेयरों को उस दिन 8% अधिक बंद करने के लिए प्रेरित किया और हैंग सेंग के चाइना एंटरप्राइजेज इंडेक्स को बढ़ावा देने में मदद की.
अलीबाबा का AI मॉडल एक अन्य चीनी कंपनी, डीपसीक के बाद आया है, जिसने जनवरी 2025 में अपना कम लागत वाला AI मॉडल जारी किया था, जिसने ओपनएआई के चैट GPT को टक्कर दी थी, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में अग्रणी है. अलीबाबा का नया मॉडल Qwen 2.5 पर बनाया गया है, जो इसका नवीनतम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस भाषा मॉडल है, जिसे जटिल डेटा का विश्लेषण करने, पैटर्न की पहचान करने और मनुष्यों की तरह समाधान उत्पन्न करने के लिए टेक्स्ट, इमेज और ऑडियो को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है. कंपनी के AI मॉडल पर ब्लॉग पोस्ट Qwen पर एक पोस्टिंग के अनुसार, ओपन सोर्स पर जारी किए गए मॉडल ने गणित, कोडिंग और सामान्य समस्या-समाधान जैसे क्षेत्रों में डीपसीक के R1 से बेहतर प्रदर्शन किया, जिसमें 671 बिलियन पैरामीटर हैं. आम भाषा में, AI मॉडल के तीन मुख्य प्रकार हैं: पर्यवेक्षित शिक्षण, अपर्यवेक्षित शिक्षण और सुदृढीकरण शिक्षण.
अलीबाबा एआई मॉडल की देखरेख करने वाली टीम ने कहा, “हमारा शोध रीइनफोर्समेंट लर्निंग (RL) की मापनीयता और बड़े भाषा मॉडल की बुद्धिमत्ता को बढ़ाने पर इसके प्रभाव का पता लगाता है.” उन्होंने कहा, “इसके अलावा, हमने एजेंट से संबंधित क्षमताओं को रीजनिंग मॉडल में एकीकृत किया है, जिससे यह टूल का उपयोग करते समय गंभीर रूप से सोचने में सक्षम हो जाता है और पर्यावरण प्रतिक्रिया के आधार पर अपने तर्क को अनुकूलित करता है.”
उन्होंने कहा, “ये प्रगति न केवल RL की परिवर्तनकारी क्षमता को प्रदर्शित करती है, बल्कि आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस की खोज में आगे के नवाचारों का मार्ग भी प्रशस्त करती है.” कंपनी ने कहा कि उसे विश्वास है कि भविष्य में वह “स्केल्ड कम्प्यूटेशनल संसाधनों द्वारा संचालित RL के साथ मजबूत नींव मॉडल को जोड़कर” आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) प्राप्त करने के करीब पहुंच सकती है. “इसके अतिरिक्त, हम लंबी-क्षितिज तर्क को सक्षम करने के लिए RL के साथ एजेंटों के एकीकरण की सक्रिय रूप से खोज कर रहे हैं, जिसका उद्देश्य अनुमान समय स्केलिंग के साथ अधिक बुद्धिमत्ता को अनलॉक करना है.”
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