كل ما تريد معرفته عن تقنية تدريب الذكاء الاصطناعى الصينى DeepSeek

تشهد شركات الذكاء الاصطناعي الأمريكي منافسة مكثفة من Deepsek R1 من الصين ، حيث وصل تأثير Deepseek إلى وول ستريت ، و Nvidia انخفض بنسبة 17 ٪ ، على سبيل المثال ، لذلك نحن نراقب طريقة Deepseek والتكنولوجيا المستخدمة لتدريب الذكاء الاصطناعي.

وفقًا لـ 9to5mac ، أسس Liang Winsing Deepseek في عام 2023 ، ومقرها في Hangzhou ، Zhejiang ، الصين ، مع التركيز على استثمارات الذكاء الاصطناعي.

بدأت Deepseek في تدريب نماذجها قبل تقييد الحكومة الأمريكية وصول الصين إلى قطاعات الذكاء الاصطناعي الأمريكي ، لذلك ، من المتوقع أن يكون لدى الشركة عرضًا جيدًا من وحدات معالجة الرسومات NVIDIA قبل فرض قيود.

ومع ذلك ، كان على Deepseek العمل تحت قيود الوصول المحدودة على أجهزة NVIDIA إضافية ، وربما اضطر هذا التقييد Deepseek إلى التركيز على الابتكار الذي يعززه من خلال نموذج V3.

أظهر Deepseek القدرة على التنافس مع طراز O3 الجديد من Openai ، حيث أنشأ Deepseek نموذجًا تنافسيًا تقريبًا مع الحاجة إلى موارد أقل بكثير وتكلفة تشغيله بنسبة مئوية صغيرة مقارنة ببرنامج الدردشة التلقائي Openai.

انتهى الأمر بـ Deepseek من خلال التركيز على النماذج الحالية بدلاً من نماذج الدوران باستخدام نفس الاستراتيجية التي تستخدمها الشركات الأمريكية ، حيث أظهر Deepseek كفاءة كبيرة في كيفية تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الحالي.

إن إعطاء الأولوية لنماذج تنقية ليس هو الشيء الوحيد الذي ساعد Deepseek في الوصول إلى سباق الذكاء الاصطناعي. اعتمد ديبسيك أيضًا على تدريب الذكاء الاصطناعي. لا تزال شركات الذكاء الاصطناعي الأمريكي تستخدم مشاركة بشرية ، والتي تعطي أهمية لمجموعات البيانات التي تحمل علامات بشرية.

يستفيد Deepseek بشكل كبير من العمل الذي تم الانتهاء منه حتى الآن من قبل شركات الذكاء الاصطناعي ، وفي الوقت نفسه ، كان من الضروري لـ Deepseek التركيز على تحسين النماذج الحالية بسبب القيود الأمريكية على تصدير رقائق الذكاء الاصطناعي الأمريكي إلى الصين.

اعتمد Deepseek على التدريب على الذكاء الاصطناعي ، وصالح طريقة تدريب الذكاء الاصطناعي هو أن التدريب أكثر قدرة على التطور لأنه يتطلب مدخلات بشرية أقل ، ومع ذلك ، فإن التحدي هو أن الأخطاء يمكن تضخيمها ، كما أنها تجعل التحقق من ذلك محاذاة الذكاء الاصطناعي أكثر صعوبة ، وهذا يعني أن نماذج الذكاء الاصطناعي لدينا يمكن أن تعكس قيمنا وعملنا كما نعتزم.