لقد قامت مختبرات الذكاء الاصطناعي في الصين بأكثر من مجرد بناء نموذج ذكاء اصطناعي أرخص- فقد كشفت عن عدم كفاءة أسلوب صناعة التكنولوجيا بالكامل.
كيف تحقق شركة DeepSeek نتائج مذهلة
أوضحت DeepSeek كيف أن فريق صغير، بهدف توفير المال، تمكن من إعادة التفكير في كيفية بناء نماذج الذكاء الاصطناعي. بينما تنفق شركات التكنولوجيا العملاقة مثل OpenAI وAnthropic عدة مليارات من الدولارات على قوة المعالجة فقط، فإن DeepSeek ادَّعت تحقيق نتائج مماثلة بأقل من 5 مليون دولار.
يضاهي نموذج الشركة أو يتفوق على GPT-4o (أفضل نموذج لـ OpenAI)، و OpenAI o1— (أفضل نموذج للتفكير العميق متاح حاليًا لـ OpenAI) وعلى Claude 3.5 Sonnet من Anthropic في العديد من اختبارات القياس، باستخدام حوالي 2.788 مليون ساعة وحدة معالجة رسومية H800 لاتمام التدريب بالكامل. وهذا جزء صغير جدًا من الأجهزة التقليدية اللازمة عادة.
- استخدام تقنيات لم يفكر بها المطورون في أمريكا.
- تدريب بنظام FP8 لتقليل متطلبات الذاكرة بنسبة 75%.
- نظام “العدة المتعددة” لمعالجة العبارات كاملة بدلاً من الكلمات الفردية، مما جعل النظام أسرع مرتين ويحافظ على دقة تصل إلى 90%.
- تقنية “التقطير” لإنشاء نماذج أصغر بكفاءة عالية.
- استخدام “خليط من الخبراء” للارتقاء بكفاءة النموذج.
تأثير التغيير الذي أحدثته DeepSeek
تجاوزت تكلفة التعليمات المكتسبة 95% في التوفير، وتفرض DeepSeek رسومًا لا تتجاوز 10 سنتات لكل مليون رمز، مقارنةً بـ 4.40 دولار للخدمات المماثلة.
“DeepSeek Effect” أصبح واضحًا؛ لأن بناء نماذج الذكاء الاصطناعي أصبح فخًا ماليًا، حسبما قال المستثمر Chamath Palihapitiya. وبعد الجمود ضد DeepSeek، قام المدير التنفيذي لـ OpenAI، سام ألتمان، بالوقوف عن محاولاته لتحصيل المال من المستخدمين.
وفي الوقت نفسه، تصدرت تطبيقات DeepSeek قوائم التحميل، والصناديق الاستثمارية في Github ترتبط بها.
- هبوط أغلب أسهم الذكاء الاصطناعي مع تشكيك المستثمرين في مستوى الفقاعات السوقية.
- تأثر كل من أسهم أجهزة الذكاء الاصطناعي “مثل نيفيديا وAMD”، وبرمجيات الذكاء الاصطناعي “مثل مايكروسوفت وميتا وجوجل”.
- ظهور محتالين يحاولون استغلال الوضع بإطلاق رموز مزيفة تحمل اسم DeepSeek.
الأسئلة الشائعة
- كيف حققت DeepSeek هذا الإنجاز بكفاءة عالية؟
باستخدام تقنية FP8 لتقليل الذاكرة وطرق مثل “التقطير” و”خليط من الخبراء” لزيادة الكفاءة.
- ما هو تأثير DeepSeek على السوق؟
أدى إلى شكوك في سوق الذكاء الاصطناعي وانخفاض في أسهم الشركات.
- ما الفرق بين نماذج SLM وLLM؟
نماذج SLM تتطلب حوسبة أقل ويمكن تشغيلها على أجهزة ضعيفة، بينما نماذج LLM تحتاج حوسبة أكثر.
