AI ක්ෂේත්රය අලුත්ම අතුරුදන්වීමකට ලක්වී තිබේ. DeepSeek සමාගමේ CEO ලියන්ග් වෙන්ෆෙන්ග් මහතාගේ අභ්යන්තර රහස් හෙළිවීමක් වාර්තා වී, ‘open‑weights’ ආකෘති ප්රසිද්ධ කරන සමාගමකට මේ වගේ තර්ජනයක් අසමත් බව අමුතුම ආකාරයකින් පෙනේ.
මෙම හෙළිවීමේදී ප්රධාන ගැටළුව මොඩල වෙයිට්ස් නොව, ඒවා නිපදවන ඉන්ෆ්රාස්ට්රක්චර්, දත්ත සකස් කිරීමේ පද්ධති, RL‑අලයින්මන්ට් රෙසිපී (GRPO) සහ FP8 මූලික කෝඩ් බේස් වැනි තාක්ෂණික රහස් විය. DeepSeek, බහු‑පරාස මොඩල (MLA, DualPipe, FP8) භාවිතා කරමින්, සම්මත GPU කුලක වල මත පදනම් වූ පරිගණක ශක්තියට වඩා අඩු වියදමෙන් අති උසස් AI මොඩල පුහුණු කරයි.
කොහොමද මේ තොරතුරු වැදගත්? 671 බිලියන් පරාමිතීන්ගෙන් යුත් MoE (Mixture‑of‑Experts) මොඩලයක් පුහුණු කිරීමේදී, සම්මත ව්යාප්ත පුහුණු ක්රමවේද වල බොහෝ bottleneck (මතක පටිපාටිය, ජාල සම්බන්ධතා) අඩු කරයි. මෙම පද්ධතියේ කේතය අන් සමාගම්ට ලැබුනොත්, ඔවුන්ට වසර ගණනාවක් ගත නොකර, ඉතා කාර්යක්ෂම AI පුහුණු පද්ධතියක් ලබා ගත හැක.
ආයතනික පාරිභෝගිකයින්ට DeepSeek‑වෙතින් ලබා දෙන API මිල US හයිපර්ස්කේලර් වලට වඩා 90% කින් අඩුයි. එහෙත්, තමන්ගේම දත්ත කේන්ද්රය හා GPU කුලකයක් සකස් කරගෙන, DeepSeek‑V3 වැනි මොඩලය හෝස්ට් කරන්නේ නම්, ඉන්ෆ්රාස්ට්රක්චර් සකස් කිරීමේ වියදම, නෙට්වර්ක් ලේටන්සි, සේවාදායක අලුත්වැඩියා වියදම් ආදී අතිරික්ත පිරිවැය ගණනාවක් වේ.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ AI සංවර්ධනයේ නව පරම්පරාවට මෙය විශාල අවස්ථාවකි. විශ්වවිද්යාල සිසුන්ට, DeepSeek‑ගේ ඉන්ෆ්රාස්ට්රක්චර් රහස් අධ්යයනය කරමින්, පරිගණක ඉංජිනේරු, දත්ත විද්යාව, මැෂින් ලර්නින් යන විෂයයන්හි ප්රායෝගික දැනුම ලැබීමට හැකියාව ලැබේ. තවත් පැත්තට, ස්ථානික සමාගම්ට, අධික පරිගණක ආධාරයකින් තොරව, කුඩා GPU කුලකයක් පමණක් භාවිතා කරමින්, ලෝක තලයේ AI සේවාවන් ලබා ගත හැකි වේ. ඒත්, DeepSeek‑ගේ පද්ධති කේතය රහසිගතව පවතින නිසා, ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික සමාජය ඒවා අනුකරණය කර, නව නිර්මාණාත්මක AI නිෂ්පාදන හෝ සේවා ඉදිරිපත් කරන්නේ කෙසේද යන්න ගැන තීරණාත්මක අවස්ථාවක් ලැබේ.
අවසන් වශයෙන්, DeepSeek රහස් හෙළිවීම AI තාක්ෂණයේ “කේතය” වඩා “කාර්යක්ෂම ඉංජිනේරු” මත පදනම් වූ බව පෙන්වා දෙයි. ශ්රී ලංකාවේ ආරම්භක AI සමාගම්ට, පරිගණක ආධාරය, දත්ත ගුණාත්මක කිරීම, සහ නව අලයින්මන්ට් ක්රමවේදයන් පිළිබඳව ඉගෙන ගැනීමට මෙය හොඳම අවස්ථාවක්.
