تحول عظیم در صنعت هوش مصنوعی با مدل R1 شرکت DeepSeek چگونه رخ داد ؟

33

در دنیای پرشتاب هوش مصنوعی، پیشرفت‌های جدید به‌طور مداوم صنعت را دگرگون می‌کنند. انتشار مدل هوش مصنوعی استدلالی R1 توسط شرکت DeepSeek موجی از تغییرات را در حوزه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) ایجاد کرده است.

تغییرات هزینه و قدرت پردازش در صنعت هوش مصنوعی

مدل جدید DeepSeek-R1 با وعده عملکرد بالا و هزینه کم، بازاری را که قبلاً در اختیار شرکت‌های بزرگ با منابع مالی گسترده بود، با چالش بزرگی مواجه کرد. این تغییر باعث کاهش ارزش سهام شرکت‌هایی مانند انویدیا شد و اکنون سرمایه‌گذاران در حال بازنگری در میزان سودآوری این صنعت هستند. شرکت‌هایی مانند Meta و OpenAI هم در حال ارزیابی مجدد توانایی‌های فنی خود در توسعه نرم‌افزارهای هوش مصنوعی هستند.

مدلی که هزینه‌ها را متحول می‌کند

مدل DeepSeek-R1 نه تنها عملکردی مشابه مدل‌های پیشرو مانند OpenAI’s o1 دارد، بلکه این کار را با هزینه‌ای بسیار پایین‌تر انجام می‌دهد. این مدل با استفاده از معماری Mixture-of-Experts (MoE) توانست 37 میلیارد پارامتر از میان 671 میلیارد پارامتر خود را فعال کند و به سطحی از استدلال برسد که قبلاً تنها با روش‌های یادگیری نظارت‌شده قابل دستیابی بود.

این مدل در آزمون AIME 2024 به امتیاز 79.8٪ دست یافت که معادل عملکرد مدل o1 در نظر گرفته می‌شود. همچنین، فرآیند آموزشی آن ترکیبی از یادگیری تقویتی خالص (DeepSeek-R1-Zero) و بهینه‌سازی تدریجی بوده که امکان اجرای آن را روی سخت‌افزارهای معمولی فراهم می‌کند.

رویکرد نوآورانه در آموزش مدل

ویژگی بارز DeepSeek-R1 روش آموزشی خاص آن است. برخلاف مدل‌های سنتی که وابسته به مجموعه داده‌های بزرگ و برچسب‌گذاری‌شده هستند، این مدل ابتدا از یادگیری تقویتی استفاده کرده است.

در این روش، مدل از طریق آزمون و خطا و بدون نیاز به نمونه‌های اولیه انسانی، مهارت‌های استدلالی را یاد می‌گیرد. این امر باعث شده که مدل به طور مستقل استراتژی‌های حل مسئله را توسعه دهد و عملکرد قابل توجهی را در آزمون‌ها ارائه کند.

موفقیت مدل DeepSeek-R1 بر پایه سه اصل کلیدی:

1. پیش‌آموزش و بهینه‌سازی تدریجی: مدل ابتدا با استفاده از مجموعه‌های داده متنی و کدهای برنامه‌نویسی آموزش دیده است.
2. بازخورد انسانی: کارشناسان انسانی بازخوردهایی را برای بهبود پاسخ‌های مدل ارائه کرده‌اند.
3. یادگیری تقویتی: مدل برای تولید خروجی‌های بهینه‌تر، با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی آموزش داده شده است.

DeepSeek-V3 و تحول جدید در مدل‌های استدلالی

نسخه جدید این مدل، DeepSeek-V3، بر پایه موفقیت R1 ساخته شده و نوآوری‌های متعددی را در کارایی و بهینه‌سازی ارائه کرده است:

• معماری Mixture-of-Experts (MoE): شامل شبکه‌های عصبی تخصصی می‌شود که وظایف خاصی را انجام می‌دهند و پردازش را کارآمدتر می‌کنند.
• پیشبینی چندتوکنی (MTP): برخلاف مدل‌های سنتی که متن را به‌صورت کلمه‌به‌کلمه تولید می‌کنند، DeepSeek-V3 می‌تواند چندین توکن را به‌طور همزمان پیشبینی کند.
• استفاده از دقت مختلط FP8: با استفاده از اعداد اعشاری 8 بیتی، مصرف حافظه را کاهش داده و سرعت پردازش را افزایش می‌دهد.

غلبه بر محدودیت‌های سخت‌افزاری

با توجه به محدودیت‌های صادراتی ایالات متحده بر پردازنده‌های گرافیکی پیشرفته مانند NVIDIA H800، شرکت DeepSeek از روش‌های جایگزین مانند Parallel Thread Execution (PTX) برای بهینه‌سازی مدل‌های خود بهره برده است.

Janus Pro: گامی در جهت مدل‌های کوچک اما قدرتمند

DeepSeek با ارائه مدل Janus Pro-7B، مسیری جدید را برای توسعه مدل‌های کارآمدتر و کم‌حجم‌تر در پیش گرفته است.

ویژگی‌های کلیدی Janus Pro-7B:

• سبک و قابل‌دسترس: بهینه‌سازی‌شده برای اجرا روی سخت‌افزارهای معمولی و سازمان‌های کوچک.
• چندکاره و قدرتمند: عملکرد بالا در حوزه‌هایی مانند استدلال، تولید محتوا، و حل مسائل خاص.
• آموزش کارآمد: استفاده از یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی برای دستیابی به خروجی‌های دقیق‌تر.
• متن‌باز بودن: انتشار در Hugging Face برای همکاری بیشتر در جامعه هوش مصنوعی.

این مدل نشان‌دهنده روندی‌ست که در آن مدل‌های کوچک‌تر و خاص، نقش کلیدی را در آینده هوش مصنوعی ایفا خواهند کرد.

آینده مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

موفقیت DeepSeek-R1 در یادگیری تقویتی و بازخورد انسانی نشان می‌دهد که مسیر پیشرفت این حوزه به سمت موارد زیر خواهد بود:

✅ مدل‌های پیچیده‌تر با قدرت استدلال و حل مسئله بیشتر
✅ مدل‌های شخصی‌سازی‌شده برای نیازهای خاص کاربران
✅ بهینه‌سازی سخت‌افزاری برای اجرای مؤثر روی منابع محدود
✅ کارایی بالاتر از طریق معماری‌های نوآورانه
✅ کاربرد گسترده‌تر در صنایع مختلف مانند سلامت، آموزش و مالی
✅ همکاری‌های متن‌باز برای تسریع نوآوری و توسعه هوش مصنوعی

رقابت جهانی: ورود چین به عرصه هوش مصنوعی

انتشار مدل‌های پیشرفته توسط DeepSeek نشان می‌دهد که چین به رقیبی جدی در عرصه هوش مصنوعی تبدیل شده است. این تغییرات تأثیرات قابل‌توجهی بر شرکت‌های فناوری در سطح جهانی داشته و منجر به کاهش ارزش بازار به میزان 1 تریلیون دلار شده است.

بااین‌حال، بسیاری از فعالان صنعت این تحول را یک چالش موقتی می‌دانند و آن را فرصتی برای نوآوری بیشتر در مدل‌های ارزان‌تر و قوی‌تر تلقی می‌کنند. در نهایت، این رقابت به نفع کاربران خواهد بود، چراکه مدل‌های بهتر با هزینه کمتر در دسترس قرار می‌گیرند.

ما اینجا در رسانه خبری بنچیمو آخرین اخبار مرتبط با تکنولوژی را پوشش می‌دهیم، پس حتماً با ما همراه باشید. شما در مورد موفقیت مدل هوش مصنوعی DeepSeek-R1 چه نظری دارید؟ با ما به اشتراک بگذارید.