مفاجآت في تطوير ديب سيك DeepSeek وكيف تفوق على شات جي بي تي؟
تشهد الساحة التقنية تطور كبير في مجال الذكاء الاصطناعي، ومع تزايد المنافسة، ظهر ديب سيك DeepSeek ليكون منافس شرس لـ ChatGPT، حيث تطور هذا ديب سيك DeepSeek الصيني ليصبح أحد أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة، مستند إلى تقنيات متطورة تعتمد على التعلم المعزز، مما ساعده في التفوق على العديد من النماذج الأخرى.
مفاجآت في تطوير ديب سيك DeepSeek
لم يكن تطبيق ديب سيك DeepSeek مشروع وليد اللحظة، بل عملت عليه الشركة المطورة لأكثر من عام ونصف، منذ أن أطلقت شركة OpenAI روبوت المحادثة الشهير ChatGPT وتطمح الصين من خلاله إلى السيطرة على سوق الذكاء الاصطناعي ومنافسة الهيمنة الأمريكية على هذا المجال.
ووفقا لورقة بحثية نشرتها وكالة الصين الرسمية وأتاحتها الشركة المطورة للتطبيق على موقعها، فقد شارك في تطوير ديب سيك DeepSeek أكثر من 200 خبير ومهندس، مما يعكس حجم الجهود المبذولة لتقديم نموذج ذكاء اصطناعي قوي قادر على تقديم أداء استثنائي كما كشفت الورقة البحثية أن التطبيق تسبب في خسائر تقدر بأكثر من 600 مليار دولار من القيمة السوقية للشركات الأمريكية.
كيف يعمل ديب سيك DeepSeek؟
يعتمد ديب سيك DeepSeek على نموذجين رئيسيين، وهما:
- DeepSeek-R1-Zero: يعتمد على التعلم المعزز دون الحاجة إلى تدريب مسبق، مما يتيح له تطوير مهارات التفكير بشكل طبيعي.
- DeepSeek-R1: يستخدم نهجًا تدريبيًا متعدّد المراحل، يبدأ بالتدريب تحت الإشراف، ثم ينتقل إلى مرحلة التعلم المعزز لتحسين أدائه.
وقد تم تطوير نماذج مصغرة منه بأحجام مختلفة (من 1.5 مليار إلى 70 مليار متغير) باستخدام معمارية متطورة مثل Qwen وLlama.
كيف تفوق ديب سيك DeepSeek على ChatGPT؟
- يعتمد ديب سيك DeepSeek على نماذج مفتوحة المصدر مثل نموذج ميتا وكوين، لكنه يختلف في طريقة تعلمه، حيث يعتمد على التعلم المعزز (Reinforcement Learning – RL)، مما يتيح له تحسين أدائه باستمرار دون الحاجة إلى تعديل النماذج المستخدمة كمصادر بيانات.
- كما يتميز التطبيق بقدرته على تحليل النص المدخل بالكامل، حيث يحدد العناصر الأساسية مثل نوع الجملة (سؤال، خبر، رأي…)، ثم يضعها في إطار مناسب لتقديم استجابة دقيقة، وهي تقنية تعرف باسم Frame.
طريقة تفكير ديب سيك DeepSeek
يعتمد ديب سيك DeepSeek على عدة أساليب متطورة في التفكير:
- ديب سيك DeepSeek يقوم بتحليل المشكلات بطريقة فرق تسد (Divide and Conquer): يتم تقسيم المشكلة إلى أجزاء صغيرة، ثم حل كل جزء بشكل منفصل قبل دمج الحلول للحصول على استجابة متكاملة.
- نظام التقييم الذاتي (Feedback Loop): يعيد التطبيق مراجعة إجابته وتحسينها إذا تطلب الأمر، حيث يقوم بإعادة التفكير لإنتاج رد أكثر دقة باستخدام نظام التقييم بالمكافآت (Reward System).
- مراجعة الإجابة وتنقيحها: بعد توليد الردود، يتم جمعها وتحليلها وفقًا لمعايير التقييم، ثم يتم تعديلها بناء على الإطار المناسب للسؤال، وهي عملية تعرف باسم هندسة الموجهات (Prompt Engineering)، حيث يتم دمج المعلومات والسياق والخطوات لإنشاء إجابة أكثر دقة وشمولية.
