أخبار تقنية

ديب سيك الصينية تُحدث نقلة نوعية في كفاءة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي

Published

on

تتعاون شركة DeepSeek الناشئة، التي تتخذ من هانغتشو مقرًا لها، مع جامعة تسينغهوا في بكين، لتقليص كمية التدريب المطلوبة لنماذج الذكاء الاصطناعي، بهدف تقليل التكاليف التشغيلية وتحسين الكفاءة.

ديب سيك الصينية تُحدث نقلة نوعية في كفاءة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي

في إطار التعاون بين DeepSeek وباحثي جامعة تسينغهوا، تم إعداد ورقة بحثية تستعرض نهجًا جديدًا للتعلم المعزز يهدف إلى جعل النماذج الذكية أكثر توافقًا مع التفضيلات البشرية.
ويعتمد النهج الجديد على منح مكافآت للنموذج مقابل الاستجابات الدقيقة والواضحة، مما يعزز من قدرتها على محاكاة التفكير البشري وفهم السياق.

ديب سيك الصينية تُحدث نقلة نوعية في كفاءة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي

“ضبط نقدي ذاتي مبدئي”: تقنية واعدة

استعرضت الورقة البحثية مفهوم “Self-principled Critique Tuning” أو “الضبط النقدي الذاتي المبدئي”، كآلية لتطوير الذكاء الاصطناعي، حيث يقيّم النموذج نفسه ويوجه استجاباته ليقترب أكثر من توقعات المستخدمين.

وقد تفوقت هذه التقنية على الأساليب التقليدية من حيث الأداء مع استهلاك أقل لموارد الحوسبة، وفقًا لما أظهرته النتائج.

“DeepSeek-GRM”: نموذج جديد مفتوح المصدر

أطلقت الشركة على نهجها الجديد اسم “DeepSeek-GRM”، اختصارًا لـ “نمذجة المكافآت العامة”، وصرحت بأنها تعتزم إتاحة النموذج كمصدر مفتوح، في خطوة تهدف إلى تعزيز الابتكار وتوسيع دائرة الاستفادة من التقنيات المطورة.

السباق العالمي نحو ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة

تسعى DeepSeek، مثل نظرائها من عمالقة التكنولوجيا، إلى تحسين قدرة النماذج على التفكير والتحسين الذاتي أثناء تنفيذ المهام في الوقت الحقيقي.

وتتزامن هذه التحركات مع خطوات مشابهة من شركات مثل:

وتُعتبر تقنية مزيج الخبراء عنصرًا مشتركًا بين DeepSeek وMeta، حيث تساهم في تعزيز كفاءة استهلاك الموارد دون التأثير على الأداء.

فجوة الذكاء بين الصين وأميركا.. تتقلص

وفقًا لتقارير حديثة، قلّصت DeepSeek الفجوة بين تقنيات الذكاء الاصطناعي في الصين وتلك في الولايات المتحدة إلى ثلاثة أشهر فقط، وهو إنجاز لافت في سوق يشهد تنافسًا عالميًا متسارعًا.

Leave a Reply

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

Trending

Exit mobile version