DeepSeek
لم يكن تطبيق DeepSeek وليد اللحظة، إذ تعمل الشركة الصينية الناشئة على تطويره منذ أكثر من عام ونصف، تحديدا منذ إطلاق شركة أوبن آي الأمريكية روبوت المحادثة الخاص بها ChatGPT، لتفكر الصين في السيطرة على سوق الذكاء الاصطناعي، ليكون ديب سيك ضربة قاضية للشركات الأمريكية، بحسب ورقة بحثيه نشرتها وكالة الصين الرسمية وأتاحتها الشركة الرسمية لتطبيق على موقعها الرسمي.
الدكتور ماركو ممدوح، أستاذ الحاسبات والذكاء الاصطناعي بإحدى الجامعات، قدم تحليلا تقنيا للورقة البحثية الخاصة بتطبيق ديب سيك والتي جاءت تحت عنوان deebseek ri research paper- explanation and reviewK بعدما كبد التطبيق أمريكا خسائر تقدر بأكثر من 600 مليار دولار في البورصة من القيمة السوقية للشركات، كاشفا مفاجأة أن نحو 200 شخص شاركوا في إنشاء تطبيق DeepSeek.
يهدف البحث إلى تقديم نموذجين جديدين DeepSeek-R1-Zero وDeepSeek-R1 مصممين لتحسين قدرات التفكير في النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) باستخدام التعلم المعزز (Reinforcement Learning - RL، حيث يعتمد النموذج الأول DeepSeek-R1-Zero على التعلم المعزز مباشرة دون أي تدريب مسبق بالإشراف (SFT)، ما يسمح للنموذج بتطوير قدرات التفكير الناشئة بشكل طبيعي، أما النموذج الثاني DeepSeek-R1، فيستخدم استراتيجية تدريب متعددة المراحل، تبدأ بمرحلة تدريب بالإشراف تليها مرحلة التعلم المعزز لتحسين الأداء.
وبحسب ماركو، فيُقدم البحث مجموعة من النماذج المصغرة المستخلصة من DeepSeek-R1 بأحجام مختلفة (1.5B إلى 70B) باستخدام معماريات مثل Qwen وLlama.
اعتمد نموذج DeepSeek على نماذج موجودة مفتوحة المصدر مثل نموذج ميتا وكوين، حيث يعتمد DeepSeek في هذه النقطة على تكنولوجيا تسمى التعلم المعزز والتي يشار اليها دائماً في الورقة باختصار (RL) مثلاً في نموذج DeepSeek-R1-Zero، تم تطبيق التعلم المعزز مباشرة دون الاعتماد على التدريب المسبق او التعديل على النماذج (Supervised Fine-Tuning) التي يستخدمها كمصدر معلومات له.
يقوم نموذج DeepSeek بتحليل النص المدخل كاملاً لتحديد العناصر الأساسية مثل هل هو سؤال أو جملة خبرية أو حكاية ومطلوب الرأي فيها؟ لتحديد إطار عام لهذه الجملة، أو وضع عنوان مناسب لهذه الجملة، وبعدما يعرف العنوان يتعرف عليها ويعدل إجابته بما يناسب العنوان لهذه الجملة وهذه الخطوة تسمى Frame إشارة لوضع السؤال في إطاره المناسب.
بحسب أستاذ هندسة الحاسبات والذكاء الاصطناعي، فإنه يتم تحديد الاتجاه أو المسار الذي سيسلكه الذكاء الاصطناعي سواء في البحث عن المعلومة أو التفكير على سبيل المثال تحديد طريقة التفكير، حل المشكلات الرياضية، البرمجة أو الإجابة على عدة اختيارات أو وصف شيء بما يسمى Computer vision.
يستخدم النموذج طريقة التفكير وحل المشكلة خطوة بخطوة عن طريق تفكيك المشكلة لمشكلات صغيرة وهي جزء من علم حل المشكلات تعرف باسم divide and conquer «طريقة تفكير فرق تسد»، كما يتبع النموذج طريقة يعتمد على التفكير الممنهج ويقسم المشكلة إلى مشكلات أصغر ويحل كل مشكلة بشكل منفصل ويدمج الحلول لتكوين الإجابة النهائية.
طريقة أخرى قدمتها الورقة البحثية، وهي أنه في حالة أن الرد يحتاج لتطوير وتسمى هذه المرحلة Feedback Loop وهي خطوة اختيارية للذكاء الاصطناعي إذا شعر أنه يحتاج لتطوير الرد فيعيد التفكير مره أخرى لإنتاج رد جديد ويعتمد على نظام برمجي يسمى reward system وهي طريقة مميزة لتقييم النتائج.
بعد الانتهاء من التفكير، يجمع النموذج كل الردود التي أعجبته بعد نظام التقييم السابق وتجميعها في رد واحد وتعديله بحسب العنوان الذي وضعناه للجملة أو السؤال المطلوب، ثم يبدأ في مرحلة prompt engineering وهي رحلة بداخل عقل نموذج الذكاء الاصطناعي، حيث يعتمد DeepSeek على عدة أشكال للتفكير، منها التفكير العام في الوصف والتعليمات والسياق والخطوات ثم تجميعها في نموذج إجابةبعدما يعمل على تجزئة المشكلات لمشكلات أصغر وحل المشكلة الصغيره لكي تُحل المشكلة الكبيرة الأساسية تلقائياً بالتبعية.
تعليقات الفيسبوك