Apple ने हाल ही में कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकास के प्रति अपने दृष्टिकोण में विश्वासघातक बदलाव की जानकारी दी है जिसमें वह सांप्रदायिक विधियों के बजाय सतत समाधानों का चयन कर रहा है। व्यापक रूप से प्रयुक्त Nvidia GPUs पर विश्वस्त न होकर, टेक जायंट ने Google के Tensor Processing Units (TPU) का उपयोग करने को स्वीकार किया है जो उसके AI की पारिस्थितिकी के महत्वपूर्ण घटकों के लिए बादरयान प्रस्तुत कर रहे हैं।
खुलासा दर्शाता है कि Apple ने AI मॉडल निर्माण के लिए 2048 Google TPUv5p चिप्स का उपयोग किया और AI सर्वर मॉडल्स के लिए 8192 TPUv4 प्रोसेसर का उपयोग किया। Nvidia हार्डवेयर जानकारी की रणनीतिक गोपनात्मकता दिखाने वाले गूगल प्रौद्योगिकी की पसंद का सुझाव देता है, जो अपने उच्च प्रदर्शन और कुशलता के लिए प्रसिद्ध AI प्रोसेसर बाजार में Nvidia की प्रमुख स्थिति का पालन करता है।
Nvidia के स्वायत्त चिप और सिस्टम बिक्री के बिरुद्ध, Google टीपीयू एक्सेस को बादल प्रदान करता है जुरुआइ सेवाओं के जरिए, जिससे ग्राहकों को अपने पारिस्थितिकी के अंदर सॉफ़्टवेयर विकसित करने की आवश्यकता होती है। Apple के इंजिनियरों ने बताया कैसे TPUs बड़े, जटिल AI मॉडल के प्रशिक्षण को सुगम बनाते हैं, जिसके साथ ही अगले दो साल में AI सर्वर सुधारों के लिए $5 अरब का निवेश योजना सुनिश्चित करने के लिए, क्षमताओं को बढ़ावा देना और बाह्य हार्डवेयर और आपूर्तिकर्ताओं पर निर्भरता को कम करने के लिए।
तकनीकी अग्रिम के अतिरिक्त, Apple के AI विकास सूचनाएं नैतिक विचारों पर जोर देती है, आंकड़ा प्रबंधन अभ्यासों को महत्व देती है। कंपनी ने यह आश्वासन दिया कि उपयोगकर्ता गोपनीयता प्रमुख है, जिसमें AI मॉडल सिर्फ सार्वजनिक, लाइसेंसिंग, और ओपन-सोर्स डेटा की एक संयोजना पर प्रशिक्षित होती है, स्रोतित जानकारी की गोपनीयता सुनिश्चित करते हैं। Apple द्वारा जिम्मेदारी से निर्मित प्रशिक्षण डेटासेट, सार्वजनिक वेब डेटा और लाइसेंस होने वाली सामग्री का हिस्सा है, जो डेटा गोपनीयता और नैतिक AI विकास को आगे बढ़ाने का संकल्प पुनरावृत्त करता है।
Apple की सतत AI विकास: नए सामन्य की ओर स्वागत
Apple की प्रणाली का सुस्ताई AI विकास में प्रवेश ने तकनीकी उद्योग में एक उत्तेजनापूर्ण और सजीव माहौल पैदा किया है। जबकि प्रारंभिक लेख कंपनी के सटीक रूप से Google की TPUs का रणनीतिक अपनाने और नैतिक डेटा प्रथाओं की पुष्टि करती है, कुछ महत्वपूर्ण पहलुओं हैं जो आगे अध्ययन करने लायक हैं।
AI पारिस्थितिकी में नई आयामों की उड़ान
Apple के सतत AI विकास की ओर का यह प्रश्न उठता है कि यह परिवर्तन उसकी AI पारिस्थितिकी की मापनीयता और विविधता पर कैसा प्रभाव डालेगा। Google की TPUs का उपयोग करके, Apple ने पारंपरिक हार्डवेयर पर आधारित प्रयोग पर किया है, लेकिन उसकी मौजूदा पारिस्थितिकी के अंदर इन नए घटकों को समाहित करने और जोडने की कौन कौन सी चुनौतियां सामने आ सकती हैं?
एप्पल के AI सर्वर सुधारों में की गई भव्य निवेश ने एक और महत्वपूर्ण सवाल उठाया है – यह इस भीड़ी वित्तीय प्रतिबद्धता को AI क्षमताओं में जानकारी में सुधार करने में कैसे परिणत होगा? क्या प्रत्यार्थित प्रशिक्षण की कुशलता और प्रदर्शन में अनुमानित सुधार सचमुच होंगे, या क्या प्रौद्योगिकी उपयोग में इस प्रकार की भारी पिवट के साथ आगे बढ़ने से कुछ गहरी खतरे हो सकते हैं?
AI विकास के नैतिक सीमा का निर्देशन करना
आमतौर पर अंकित क्षेत्र विकास के नैतिक प्रभाव के चारों ओर एक महत्वपूर्ण विवाद विचार के आंकड़े को घेरने के लिए नियामक उदाहरण होता है, खासकर डेटा गोपनीयता और उपयोग प्रथाएँ का। जबकि Apple ने उपयोगकर्ता गोपनीयता की सुरक्षा में अपनी प्रतिबद्धि को हावी किया है मिनी डेटा एकत्रण के माध्यम से प्रशिक्षित AI मॉडल, क्या सुनिश्चित करने के लिए सुरक्षा है कि आकस्मिक डेटा उल्लंघन या ऐसी प्रतिबद्धताओं से कैसे बचाव हैं जो संवेदनशील जानकारी पर प्रशिक्षित एआई मॉडलों का दुरुपयोग कर सकती हैं?
इसके अतिरिक्त, जब Apple AI नवाचार में गहराई से तकनीकी नवाचार में धावे करती है, कंपनी कैसे तकनीकी सीमाओं को धकेलने और नैतिक एआई व्यवस्थापन को सुनिश्चित करने में संतुलन करेगी? क्या एक्नै में वृद्धि होते आई लागत नियय के वलयन उद्मित में कैसे समर्थन की अदाः खमे में से क्या मयय भागणे सुरंविली दता करेंवे लेने विभिपोणों कोखी-स्थिति कि-अहांनि जमी-आभाग-घोधन्योकी ? हैं? मेंरे को सुपीतों करें कि एआई लागत कों से के होगा के के कारग रंवादियोंे से कषी सक क्ायेंगा ?
सतत AI विकास को अपनाने की फायदे और नुक्सान
सतत AI विकास को अपनाने में, Apple को मॉडल प्रशिक्षण में प्रदर्शन में वृद्धि, बाह्य हार्डवेयर आपूर्तिकर्ताओं पर कम निर्भरता, और नैतिक डेटा प्रथाओं पर अधिक जोर रखने की प्राथमिकता है। पर्यावरणीय सत्यपन को प्राथमिकता देकर, Apple बड़ी प्रदर्शन क्षमता के साथ उपयोग में सुपीता निरणांलम की धीमि विध्रिति ते हेतै।
हालांकि, सतत AI की ओर ध्यान छोटा पेशा तो भी आपन खंडानियों का मुकाबला करना होगा। उनमें से सबसे उनकूदत है कि अभोपान्यं की जटिलताओं म न सानी-आयथियों की कै-जावंना||एलि की हेतु Amir की लंहिती जसहात। जनएडकत्रि, उ अटि-लंहम हेँ यगत्कटिकी orं कुत्रो
