تتعاون شركة ديب سيك الصينية الناشئة مع جامعة تسينغهوا في بكين على تقليل التدريب الذي تحتاجه نماذج الذكاء الاصطناعي التي تطورها الشركة، سعيًا لخفض تكاليف التشغيل.
وتعاونت الشركة الناشئة، التي أحدثت صدمة في الأسواق بنموذجها منخفض التكلفة للتفكير الذي ظهر في يناير، مع باحثين من الجامعة في إعداد ورقة بحثية تُفصّل نهجًا جديدًا للتعلم المُعزّز لجعل النماذج أكثر كفاءة.
ووفقًا للورقة البحثية، تهدف الطريقة الجديدة إلى مساعدة نماذج الذكاء الاصطناعي على الالتزام بشكل أفضل بالتفضيلات البشرية من خلال تقديم مكافآت مقابل استجابات أكثر دقة وسهولة في الفهم، بحسب تقرير لوكالة بلومبرغ، اطلعت عليه «العربية Business».
وقد أثبت التعلم المُعزّز فعاليته في تسريع مهام الذكاء الاصطناعي في تطبيقات ومجالات محدودة. ومع ذلك، فقد ثبت أن توسيعه ليشمل تطبيقات عمومية أكثر يُمثّل تحديًا، وهذه هي المشكلة التي يحاول فريق «ديب سيك» حلها من خلال ما يُطلق عليه «self-principled critique tuning» أي «الضبط النقدي الذاتي المبدئي». وقد تفوقت هذه الاستراتيجية على الأساليب والنماذج الحالية في مختلف المعايير، وأظهرت النتيجة أداءً أفضل بموارد حوسبة أقل، وفقًا لما جاء في الورقة البحثية.
وأطلقت «ديب سيك» على هذه النماذج الجديدة اسم «DeepSeek-GRM»، وهو اختصار لعبارة «نمذجة المكافآت العامة»، وستطلقها في شكل مفتوح المصدر، وفقًا لما ذكرته الشركة.
ويتجه مطورو الذكاء الاصطناعي الآخرون، بما في ذلك عملاق التكنولوجيا الصيني مجموعة علي بابا وشركة «OpenAI» ومقرها سان فرانسيسكو، نحو آفاق جديدة لتحسين قدرات التفكير والتحسين الذاتي أثناء أداء نموذج الذكاء الاصطناعي للمهام في الوقت الآني.
وأصدرت شركة ميتا، ومقرها مينلو بارك بولاية كاليفورنيا، أحدث سلسلة من نماذج الذكاء الاصطناعي، «Llama 4»، خلال عطلة نهاية الأسبوع، واعتبرتها أول نماذجها التي تستخدم تقنية مزيج الخبراء (MoE).
وتعتمد نماذج «ديب سيك» بشكل كبير على تقنية مزيج الخبراء لزيادة كفاءة استخدام الموارد، وقد أجرت «ميتا» مقارنة بين إصدارها الجديد والشركة الناشئة ومقرها هانغتشو.
ولم تحدد «ديب سيك» موعد إصدار نموذجها الرائد التالي.
