हाल ही में हुई एक संस्थागत कॉन्फ्रेंस कॉल में, न्यू केप कंपनी ने अपने स्वयं के विकसित किए गए Xingpu बड़े भाषा मॉडल के नवीनतम मूल्यांकन परिणामों का खुलासा किया। इस मॉडल को SFT (पर्यवेक्षित ठीक ट्यूनिंग) और RL (प्रबलन अधिगम) प्रशिक्षण तकनीकों का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया है, और बुद्धिमान अनुमान के परिणामों में DeepSeek-R1 के समान है, और इसकी कम्प्यूटेशनल शक्ति की खपत DeepSeek-R1 का केवल 1/20 है। यह उपलब्धि न केवल कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में न्यू केप की अनुसंधान और विकास क्षमता को दर्शाती है, बल्कि हार्डवेयर निवेश को कम करने की भी संभावना प्रदान करती है।
Xingpu बड़े भाषा मॉडल की सफलता न केवल इसकी बुद्धिमान अनुमान क्षमता में सुधार पर निर्भर करती है, बल्कि इसकी कुशल कम्प्यूटेशनल शक्ति की खपत पर भी निर्भर करती है। इस प्रगति का अर्थ है कि इस तरह के मॉडल को तैनात करते समय, कंपनियों को आवश्यक हार्डवेयर निवेश में काफी कमी आएगी, और बचा हुआ कम्प्यूटेशनल शक्ति बजट सॉफ्टवेयर विकास और बुद्धिमान अनुप्रयोगों के विस्तार के लिए उपयोग किया जा सकता है। न्यू केप ने कहा कि वह भविष्य में अधिक आधिकारिक डेटा समर्थन प्राप्त करने और Xingpu बड़े भाषा मॉडल की बाजार प्रतिस्पर्धा को और अधिक साबित करने के लिए उद्योग मूल्यांकन में भाग लेगा।
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इसी समय, उद्योग में कम्प्यूटेशनल शक्ति की मांग लगातार बढ़ रही है, और अधिक कुशल समाधानों की तलाश में कंपनियों को अक्सर उच्च हार्डवेयर निवेश का सामना करना पड़ता है। न्यू केप की यह उपलब्धि समय पर है और कई कंपनियों के लिए एक नया विकल्प प्रदान करती है। उपयोगकर्ता अनुभव और सेवा सटीकता सुनिश्चित करने के आधार पर, कम्प्यूटेशनल शक्ति हार्डवेयर निवेश को कम करने से समग्र परिचालन दक्षता और आर्थिक लाभ में सुधार करने में मदद मिलेगी।
संक्षेप में, न्यू केप Xingpu बड़े भाषा मॉडल के परीक्षण परिणाम उद्योग में अधिक नवाचार और प्रतिस्पर्धा लाएंगे, और कंपनियों को डिजिटल परिवर्तन प्रक्रिया में बड़ी सफलता प्राप्त करने में मदद करेंगे। जैसे-जैसे तकनीक लगातार आगे बढ़ती और परिपक्व होती है, भविष्य में AI मॉडल के अनुप्रयोग अधिक व्यापक होंगे, और विभिन्न उद्योगों के बुद्धिमान विकास को बढ़ावा देंगे।
