أحدثت الذكاء الاصطناعي ضجة قبل أيام بإطلاق DeepSeek-R1، وهو نموذج استدلال مفتوح المصدر يضاهي أداء النماذج الأساسية الأُخرى رغم ادعائه بأنه بُني بميزانية تدريب منخفضة وتقنيات جديدة بعد التدريب. لا يتحدى إصدار DeepSeek-R1 الحكمة التقليدية فحسب بشأن قوانين توسع النماذج الأساسية التي تتطلب عادةً ميزانيات تدريب ضخمة، بل يفعل ذلك في أكثر المجالات نشاطًا في البحث: الاستدلال.
طبيعة DeepSeek-R1 ذات الأوزان المفتوحة جعلته متاحًا بسهولة لمجتمع الذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى ازدياد الاستنساخات في غضون ساعات. كما ترك DeepSeek-R1 بصمته على السباق المستمر بين الصين والولايات المتحدة في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يدعم التأكيد بأن النماذج الصينية ذات جودة عالية وقادرة على قيادة الابتكار بأفكار أصيلة.
على عكس معظم التطورات في الذكاء الاصطناعي التوليدي التي تبدو وكأنها توسع الفجوة بين Web2 وWeb3 في مجال النماذج الأساسية، يحمل إصدار DeepSeek-R1 آثارًا حقيقية ويقدم فرصًا مثيرة للويب 3 والذكاء الاصطناعي. لتقييم هذه الفرص، علينا أولاً إلقاء نظرة فاحصة على الابتكارات الرئيسية والميزات الفارقة لـ DeepSeek-R1.
داخل DeepSeek-R1
جاء DeepSeek-R1 كنتيجة لإدخال ابتكارات تدريجية ضمن إطار عمل تدريب مسبق معروف للنماذج الأساسية. بشكل عام، يتبع DeepSeek-R1 نفس منهجية التدريب مثل معظم النماذج الأساسية المرموقة. يتضمن هذا النهج ثلاث خطوات رئيسية:
- تدريب نموذج الأساس
- تطبيق تقنيات التعلم المعزز
- تحسين الأداء باستخدام بيانات استدلال كبيرة النطاق
على عكس النماذج الأخرى، استخدم R1 نموذج أساس سابق اسمه DeepSeek-v3-base، الذي يحتوي على 617 مليار مُعلمة. يأتي الابتكار الحقيقي في بناء مجموعات بيانات الاستدلال، التي تصعب عادةً.
الخطوة الأولى: DeepSeek-R1-Zero
أحد أهم جوانب DeepSeek-R1 هو أنه لم ينتج نموذجًا واحدًا فقط بل اثنان. كان أبرز ابتكارات DeepSeek-R1 هو إنشاء نموذج متوسط يُسمى R1-Zero، متخصص في مهام الاستدلال. هذا النموذج دُرب تقريبًا بالكامل باستخدام التعلم المعزز، مع اعتماد طفيف على البيانات المعلَّمة.
التعلم المعزز هو تقنية يُكافأ فيها النموذج على إنتاج إجابات صحيحة، مما يُمكنه من تعميم المعرفة مع مرور الوقت. على الرغم من أن R1-Zero لم يتفوق في المهام العامة، إلا أنه يثبت إمكانية تحقيق قدرات استدلال متقدمة باستخدام التعلم المعزز فقط.
الخطوة الثانية: DeepSeek-R1
تم تصميم DeepSeek-R1 ليكون نموذجًا عامًا يبرع في الاستدلال. لتحقيق ذلك، بدأ DeepSeek مرة أخرى مع نموذجه v3، لكنه قام بتحسينه على مجموعة بيانات استدلال صغيرة. هنا لعب R1-Zero دورًا حاسمًا، حيث استخدم لإنشاء مجموعة بيانات استدلال اصطناعية لتحسين DeepSeek v3.
- تم استخدام تقنية التعلم المعزز بشكل كبير.
- أدى إلى تقليل الفجوة بين الأداء العالي والانفاق المُرتفع.
يعتبر R1 معلمًا بارزًا في تاريخ الذكاء الاصطناعي التوليدي، ومن المحتمل أن يعيد تشكيل طريقة تطوير النماذج الأساسية. مع الويب 3، سيكون من الممتع استكشاف كيف يؤثر R1 على مستقبل الذكاء الاصطناعي المرتبط بالويب 3.
DeepSeek-R1 والويب 3 والذكاء الاصطناعي
حتى الآن، كافح الويب 3 لتقديم حالات استخدام مثيرة تضاف إلى إنشاء واستغلال النماذج الأساسية. لكن إصدار DeepSeek-R1 قد سلط الضوء على فرص يمكن أن تتماشى بشكل طبيعي مع الويب 3 والذكاء الاصطناعي.
- تعزيز التعلم عبر شبكات تحسين قائمة على التعلم المعزز: يظهر R1-Zero أن تعزيز التعلم يمكن أن يتناسب مع شبكات لامركزية.
- توليد مجموعات بيانات الاستدلال الاصطناعية: يمكن تنفيذ ذلك في شبكات لامركزية، حيث تُنفَّذ عقد الشبكات مهام توليد البيانات وتُعوض.
- الاستدلال اللامركزي للنماذج المصغرة: توفر النماذج المصغرة فرصًا لاستغلال الويب 3 بشكل كفء في بيئات الاستدلال اللامركزية.
- تتبع بيانات الاستدلال: تعزز DeepSeek-R1 أهمية أصل البيانات وإمكانية تتبعها في مهام الاستدلال.
يعد إصدار DeepSeek-R1 نقطة تحول في تطور الذكاء الاصطناعي التوليدي. من خلال المزج بين الابتكارات الذكية والنهج التقليدية، يفتح هذا النموذج حقبة جديدة في الذكاء الاصطناعي الذي يركز على الاستدلال. بخلاف النماذج الأساسية السابقة، يقدم DeepSeek-R1 عناصر تقرب الذكاء الاصطناعي التوليدي من الويب 3، مما يدعو للتفاؤل بمستقبل أكثر تأثيرًا للويب 3 في عالم الذكاء الاصطناعي.
الأسئلة الشائعة
- ما هو DeepSeek-R1؟
DeepSeek-R1 هو نموذج استدلال مفتوح المصدر يضاهي أداء النماذج الأساسية الأخرى ولكن بميزانية تدريب منخفضة ويستخدم تقنيات مبتكرة بعد التدريب.
- كيف يؤثر DeepSeek-R1 على الويب 3 والذكاء الاصطناعي؟
يفتح DeepSeek-R1 فرصًا جديدة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الويب 3 من خلال تعزيز التعلم عبر شبكات لامركزية وتوليد البيانات الاصطناعية والاستدلال اللامركزي.
- ما هي أهم ابتكارات DeepSeek-R1؟
تشمل ابتكارات DeepSeek-R1 استخدام التعلم المعزز بشكل موسع وتوليد مجموعات بيانات استدلال اصطناعية وإضافة إمكانية تتبع أصل بيانات الاستدلال.
