
هوش مصنوعی deepseek، بازیگر نوظهور در صنعت هوش مصنوعی، در حال به چالش کشیدن کنترل ایالات متحده بر صنعت هوش مصنوعی است. این ربات متن باز هوش مصنوعی که توسط استارتاپ چینی دیپ سیک ((DeepSeek توسعه یافته است، نه تنها در چین مورد توجه قرار گرفته است، بلکه توجه بازارهای جهانی از جمله ایالات متحده را نیز به خود جلب کرده است.
در این مقاله از صرافی وانفینکس هر آنچه باید در مورد هوش مصنوعی دیپ سیک را بدانید به شما خواهیم گفت، همراه ما باشید.
هوش مصنوعی deepseek چیست؟
دیپ سیک یک آزمایشگاه تحقیقاتی هوش مصنوعی است که از فایر فلایر (Fire-Flyer)، شرکت یادگیری عمیق High-Flyer، یک صندوق مالی چینی، پدید آمده است. های فلایر (High-Flyer) که در سال 2015 تأسیس شد، با استفاده از محاسبات پیشرفته برای تجزیه و تحلیل دادههای مالی شهرت یافت. تا سال 2023، بنیانگذار آن، لیانگ ونفنگ، منابع مالی خود را به سمت ایجاد هوش مصنوعی DeepSeek هدایت کرد و در آرزوی توسعه مدلهای هوش مصنوعی پیشگامانه بود.
برخلاف اکثر شرکتهای چینی هوش مصنوعی، دیپ سیک مستقل از غولهای فناوری بزرگ مانند بایدو (Baidu) و علی بابا ((Alibaba عمل میکند. انگیزه لیانگ برای این سرمایه گذاری بلندپروازانه به جای کسب سود فوری، ریشه در کنجکاوی علمی او داشت. او خاطرنشان کرد: «سود ناشی از تحقیقات علوم پایه هیچ وقت به اندازی سرمایه گذاری نیست».
دیپ سیک DeepSeek)) اخیرا مدل هوش مصنوعی متن باز خود را به نام DeepSeek-R1 راهاندازی کرد که با اوپن ایآی OpenAI)) در زمینههای حیاتی مانند استدلال ریاضی، تولید کد و راهحلهای بهرهوری رقابت میکند.
آزمایشگاه تحقیقاتی چینی دیپ سیک هفته گذشته با انتشار مدل متن باز هوش مصنوعی خود، DeepSeek-R1، توجه جهان را به خود جلب کرد. این شرکت میگوید این مدل با غولهای صنعت هوش مصنوعی مانند OpenAI در زمینههای حیاتی مانند استدلال ریاضی، تولید کد و کارایی هزینه رقابت میکند، امری که که نشاندهنده تغییر و تحول بزرگ در چشمانداز جهانی هوش مصنوعی است.
DeepSeek-R1 چیست؟
DeepSeek-R1 یک مدل استدلال پیشرفته هوش مصنوعی است که ادعا میکند از دیگر مدلهای موجود پیشی میگیرد. این مدل و زیرشاخههای آن، مانند DeepSeek-R1-Zero، از تکنیکهای یادگیری تقویتی (RL) در مقیاس بزرگ و آموزش چندمرحلهای برای دستیابی به قابلیتهای خود استفاده میکنند.
دیپ سیک همچنین با متن باز کردن نه تنها مدلهای استدلال AI پرچمدار خود، بلکه مدلهای کوچکتر، گام قابل توجهی برداشته است. این مدلها دارای مجوز MIT هستند و به محققان و توسعهدهندگان این امکان را میدهند تا آزادانه محصولات خود را تجاری کنند.
مقایسه هوش مصنوعی Deepseek و OpenAI
Open AI و Deepseek هر دو از هوش مصنوعی برای ایجاد مدلهای LLM (مدلهای زبان بزرگ) خود استفاده کردهاند. با این حال، برخلاف مدلهای مرسوم که به نظارت و اصلاح دقیق نیاز دارند، DeepSeek-R1-Zero ادعا میکند که فقط با آموزش دیدن توسط تکنیک RL، به تواناییهای استدلالی قوی دست پیدا کرده است. با این حال، برای افزایش خوانایی و رفع تناقضات زبان، این شرکت مدل DeepSeek-R1 را معرفی کرد که با مدل o1 شرکت OpenAi در عملکرد استدلالی مطابقت دارد.
دیپ سیک همچنین طراحیهای فنی پیشرفتهای مانند MLA ((Multi-head latent attention را ارائه کرده است. بر اساس گزارشها، آخرین مدل هوش مصنوعی DeepSeek تنها به یک دهم توان محاسباتی مدل Llama 3.1 شرکت متا نیاز دارد.
بنیانگذاران دیپ سیک چه کسانی هستند؟
لیانگ ونفنگ (Liang Wenfeng)، متولد 1985، یک کارآفرین چینی و بنیانگذار و مدیر عامل دیپ سیک است. او همچنین یکی از بنیانگذاران صندوق پوشش ریسک High-Flyer است. سوابق تحصیلی لیانگ شامل لیسانس مهندسی در مهندسی اطلاعات الکترونیک و کارشناسی ارشد مهندسی اطلاعات و ارتباطات از دانشگاه ژجیانگ است.
در سال 2016، او شرکت سرمایه گذاری Ningbo High-Flyer را تأسیس کرد که از ریاضیات و هوش مصنوعی برای استراتژیهای سرمایه گذاری استفاده میکرد. لیانگ با تأسیس هوش مصنوعی High-Flyer در سال 2019 که در الگوریتمها و برنامههای کاربردی هوش مصنوعی تخصص داشت، تمرکز خود را به هوش مصنوعی معطوف کرد.
لیانگ در سال 2023 اظهار نمود که نیروهای فنی شرکت دیپ سیک متشکل از فارغ التحصیلان تازه وارد از دانشگاههای معتبر چینی مانند دانشگاه پکن و دانشگاه شینگوا است. وی گفت، محققان جوان شرکت دیپ سیک کار خود را راهی برای غلبه بر موانع تکنولوژیکی جهانی و ارتقای جایگاه چین به عنوان یک رهبر در بخش نوآوری میدانند.
غلبه بر تحریمهای آمریکا با Deepseek
دستاورد دیپسیک به ویژه با توجه به محدودیتهای ناشی از رقابت مداوم بین ایالات متحده و چین در حوزه فناوری قابل توجه است.
در اکتبر 2022، دولت ایالات متحده محدودیتهای صادراتی را با هدف محدود کردن دسترسی شرکتهای چینی هوش مصنوعی به سختافزارهای محاسباتی پیشرفته، از جمله تراشههای H100 انویدیا، اعمال کرد. در حالی که DeepSeek با ذخیره 10000 H100 شروع به کار کرد، به سرعت آشکار شد که برای رقابت با رهبران جهانی مانند OpenAI و Meta به تعداد بیشتری نیاز است.
لیانگ موسس DeepSeek در مصاحبهای در سال 2023 با 36Kr توضیح داد: «مشکل ما هرگز تامین مالی نبوده، بلکه کنترل صادرات بر روی تراشههای پیشرفته است.»
با دسترسی محدود به تراشههای پیشرفته به دلیل محدودیتهای صادراتی، شرکتهای فناوری چینی اغلب توسعه مبتنی بر برنامه را به جای تحقیقات بنیادی هوش مصنوعی در اولویت قرار دادهاند. با این حال، DeepSeek با بازنگری در معماری زیربنایی هوش مصنوعی و بهینه سازی بهرهوری منابع، همانطور که در گزارشی توسط Wired اشاره شده است، این روند را به چالش کشید.
یک تحلیلگر صنعت فناوری با تاکید بر اهمیت این موضوع به Wired گفت: «DeepSeek نشان دهنده موج جدیدی از شرکتهای چینی است که بر نوآوری بلندمدت در مقابل دستاوردهای کوتاه مدت متمرکز شدهاند.»
برای غلبه بر محدودیتها، DeepSeek طیف وسیعی از استراتژیهای متمرکز بر کارایی را برای اصلاح معماری مدل خود اتخاذ کرد. این شرکت با ترکیب تکنیکهای مهندسی، موفق شد نیاز به منابع را بدون به خطر انداختن عملکرد هوش مصنوعی کاهش دهد. این نوآوریها عبارت بودند از:
- طرحهای ارتباطی سفارشی: بهبود تبادل داده بین تراشهها برای صرفهجویی در حافظه.
- بهینه سازی حافظه: کاهش اندازه زمینه (Field) برای به حداکثر رساندن کارایی.
- رویکرد ترکیب مدلها: Mix-of-models روشی منحصر به فرد برای ترکیب مدلهای کوچکتر برای دستیابی به نتایج بهتر است.
تأثیر جهانی DeepSeek دیپ سیک بر تحقیقات هوش مصنوعی
DeepSeek با متن باز کردن مدلهای خود تحت مجوز MIT و به اشتراکگذاری پیشرفتهای خود، در جامعه تحقیقاتی جهانی هوش مصنوعی به رسمیت شناخته شده است. با فراهم کردن دسترسی به خروجیهای مدل، این شرکت قصد دارد توسعهدهندگان در سراسر جهان را قادرسازد تا بر روی این فناوری محصولات خود را بسازند. این حرکت نه تنها دسترسی به ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی را دموکراتیک میکند، بلکه سلطه شرکتهای غربی در فضای هوش مصنوعی را نیز به چالش میکشد.
مشارکتهای استراتژیک تیم DeepSeek
موفقیت دیپ سیک تنها به دلیل تلاشهای داخلی آن نیست. این شرکت همچنین برای ارتقای قابلیتهای تکنولوژیکی و دسترسی به بازار، مشارکتهای استراتژیکی ایجاد کرده است. یکی از همکاریهای قابل توجه این شرکت با AMD، شرکت ارائهدهنده ابزارهای محاسباتی قدرتمند است. DeepSeek از پردازندههای گرافیکی AMD Instinct و نرمافزار ROCM در مراحل کلیدی توسعه مدل خود، به ویژه برای DeepSeek-V3 استفاده میکند. این مشارکت به دیپ سیک دسترسی به سخت افزارهای پیشرفته و یک استک نرمافزاری باز را فراهم میکند و عملکرد و مقیاسپذیری آن را بهبود میبخشد.
تکنیکهای نوآورانه هوش مصنوعی دیپ سیک
موفقیت دیپ سیک را میتوان به چندین نوآوری کلیدی نسبت داد:
یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
برخلاف روشهای سنتی که به شدت به مانیتورینگ و اصلاح دقیق الگوریتمها متکی هستند، دیپ سیک از RL خالص استفاده میکند و به مدلها اجازه میدهد به کمک آزمون و خطا یاد بگیرند و به واسطه پاداشهای الگوریتمی خود را بهبود بخشند. این رویکرد به ویژه در توسعه قابلیتهای استدلالی DeepSeek-R1 مؤثر بوده است. در اصل، مدلهای دیپ سیک از طریق تعامل با محیط خود و دریافت بازخورد در مورد اقدامات خود، مشابه نحوه یادگیری انسان از تجربیاتش، یاد میگیرند. این به آنها اجازه میدهد تا تواناییهای استدلالی پیچیدهتری را توسعه دهند و به طور مؤثرتری با موقعیتهای جدید سازگار شوند.
معماری Mixture-of-Experts
هوش مصنوعی دیپ سیک از معماری MoE (Mixture-of-Experts) بهره میبرد و درنتیجه تنها بخش کوچکی از پارامترهای خود را برای هر کار مشخصی فعال میکند. این تکنیک هزینههای محاسباتی را به طور قابل توجهی کاهش داده و کارایی هوش مصنوعی را افزایش میدهد. تیمی متشکل از متخصصان را تصور کنید که هر کدام در حوزهای متفاوت تخصص دارند. هنگام مواجهه با یک تسک یا وظیفه، فقط از کارشناسان مربوطه دعوت میشود که استفاده کارآمد از منابع و تخصص را تضمین میکنند. معماری MoE نیز به همین شکل عمل میکند و فقط پارامترهای لازم را برای هر کار یا تسکی فعال میکند و منجر به صرفهجویی قابل توجه در هزینه و بهبود عملکرد میشود.
Multi-Head Latent Attention
DeepSeek-V3 دارای MLA است که توانایی مدل را برای پردازش دادهها با شناسایی روابط ظریف و مدیریت چندین ورودی به طور همزمان بهبود میبخشد. آن را مثل یک مار چند سر در نظر بگیرید که هر سرش میتواند بر یک بخش مختلف از دادههای ورودی تمرکز کند؛ که به مدل اجازه میدهد تا درک جامع تری از اطلاعات بدست آورد. این مکانیسم به افزایش عملکرد چشمگیر DeepSeek-V3 در معیارهای مختلف کمک میکند.
تقطیر دانش (Distillation)
DeepSeek از تکنیکهای تقطیر (Distillation) برای انتقال دانش و قابلیتهای مدلهای بزرگتر به مدلهای کوچکتر و کارآمدتر استفاده میکند. این باعث میشود که هوش مصنوعی قدرتمندش برای طیف وسیعتری از کاربران و دستگاهها قابل دسترسی باشد؛ مانند معلمی که دانش خود را به دانشآموزی منتقل میکند و به دانش آموز اجازه میدهد تا وظایفی را با مهارت مشابه اما با تجربه یا منابع کمتر انجام دهد. فرآیند تقطیر DeepSeek مدلهای کوچکتر را قادر میسازد تا قابلیتهای استدلالی و پردازش زبان پیشرفتهتر همتایان بزرگتر خود را به ارث ببرند.
این تکنیکهای نوآورانه، همراه با تمرکز دیپ سیک بر کارایی و همکاری متن باز، این شرکت را به یک نیروی اخلالگر در فضای هوش مصنوعی تبدیل کرده است.
رویکرد مقرون به صرفه هوش مصنوعی DeepSeek
تعهد DeepSeek به مقرون به صرفه بودن در استراتژیهای توسعه و قیمتگذاری آن مشهود است:
کاهش هزینههای آموزشی
با استفاده از RL و معماریهای کارآمد مانند MoE، DeepSeek به طور قابل توجهی منابع محاسباتی مورد نیاز برای آموزش را کاهش میدهد و در نتیجه هزینههای کمتری را به همراه دارد. به عنوان مثال، DeepSeek-V3 برای کسری از هزینه مدلهای قابل مقایسه از متا آموزش دیده بود. در حالی که رقم گزارش شده 5.5 میلیون دلار نشان دهنده بخشی از هزینه کل آموزش است، توانایی DeepSeek برای دستیابی به عملکرد بالا با سرمایه گذاری مالی بسیار کمتر را نشان میدهد.
قیمت مقرون به صرفه API
قیمت API DeepSeek به طور قابل توجهی کمتر از قیمت رقبای خود است. این باعث میشود که مدلهای آن برای کسب و کارهای کوچکتر و توسعه دهندگانی که ممکن است منابع لازم برای سرمایه گذاری در راهحلهای اختصاصی گران قیمت را نداشته باشند، قابل دسترسی باشد. به عنوان مثال، API DeepSeek-R1 فقط 0.55 دلار به ازای هر میلیون توکن ورودی و 2.19 دلار برای هر میلیون توکن خروجی هزینه دارد، در مقایسه با API OpenAI که به ترتیب 15 و 60 دلار قیمت دارد.
مدل منبع باز deepseek
رویکرد منبع باز DeepSeek با حذف هزینههای صدور مجوز و تقویت توسعه جامعه محور، کارایی هزینه را بیشتر افزایش میدهد. این به توسعهدهندگان اجازه میدهد تا آزادانه به مدلهای DeepSeek دسترسی داشته باشند، آنها را اصلاح کرده و به کار گیرند، موانع مالی ورود را کاهش داده و پذیرش گستردهتر فناوریهای هوش مصنوعی پیشرفته را ترویج میکند.
چالشهای هوش مصنوعی DeepSeek
محدودیت محاسباتی DeepSeek
هوش مصنوعی دیپ سیک علیرغم دستاوردهای قابل توجه خود، در مقایسه با همتایان آمریکایی خود با یک نقطه ضعف محاسباتی قابل توجه مواجه است. این شکاف با کنترلهای ایالات متحده بر روی صادرات تراشههای پیشرفته، که دسترسی DeepSeek را به آخرین سختافزار لازم برای توسعه و استقرار مدلهای هوش مصنوعی قویتر محدود میکند، بیشتر میشود. اگرچه DeepSeek کارایی قابل توجهی را از خود نشان داده است، دسترسی به منابع محاسباتی پیشرفته تر میتواند پیشرفت آن را تسریع کند و رقابت آن را در برابر شرکتهایی با قابلیتهای محاسباتی بیشتر افزایش دهد. پر کردن این شکاف محاسباتی برای دیپ سیک ضروری است تا نوآوریهای خود را افزایش دهد و به طور مؤثرتری در صحنه جهانی رقابت کند.
جلب اعتماد مردم
دیپ سیک ممکن است در جلب اعتماد مردم برخلاف پلتفرمهای تثبیت شدهای همچون OpenAI و Google با مشکلاتی مواجه شود. برندسازی و غلبه بر شک و تردید در مورد راهحلهای مقرون به صرفه آن برای موفقیت بلندمدت DeepSeek بسیار مهم است. برای به دست آوردن پذیرش گسترده تر و جذب کاربران بیشتر، دیپ سیک باید سابقه خوبی از قابلیت اطمینان و عملکرد بالا را نشان دهد. شناساندن خود به بازار از طریق برندسازی موثر در متمایز کردن دیپ سیک از رقبا و جذب یک پایگاه مشتری وفادار بسیار مهم خواهد بود.
فضای رقابتی DeepSeek
بازار هوش مصنوعی به شدت رقابتی است و بازیگران اصلی به طور مداوم در حال نوآوری و عرضه مدلهای جدید هستند. برای پیشروی، هوش مصنوعی دیپ سیک باید سرعت توسعه سریع خود را حفظ کند و به طور مداوم محصولات خود را متمایز کند. این امر مستلزم نوآوری مداوم و تمرکز بر قابلیتهای منحصربهفردی است که DeepSeek را از سایر شرکتهای این حوزه متمایز میکند. با اولویتبندی توسعه ویژگیهای متمایز و انعطافپذیری در پاسخ به روندهای بازار، این شرکت میتواند مزیت رقابتی خود را حفظ کند و چالشهای این صنعت به سرعت در حال تحول را پشت سر بگذارد.
سانسور DeepSeek
مدلهای DeepSeek تحت سانسور قرار میگیرند تا از انتقاد از حزب کمونیست چین جلوگیری شود که چالش مهمی برای پذیرش جهانی آن است. در کشورهایی که آزادی بیان ارزش زیادی دارد، این سانسور میتواند جذابیت و پذیرش هوش مصنوعی دیپ سیک را محدود کند. پرداختن به این نگرانیها برای گسترش بینالمللی DeepSeek حیاتی است. ایجاد تعادل بین الزامات سانسور و نیاز به توسعه راهحلهای هوش مصنوعی باز و بی طرفانه بسیار مهم خواهد بود. یافتن راههایی برای عبور از این محدودیتها با حفظ یکپارچگی و عملکرد مدلهایش، به هوش مصنوعی دیپ سیک کمک میکند تا به پذیرش و موفقیت گستردهتری در بازارهای مختلف دست یابد.
نتیجه گیری مقاله Deepseek
ظهور هوش مصنوعی DeepSeek به عنوان یک بازیگر اخلالگر در فضای هوش مصنوعی غیرقابل انکار است. تکنیکهای نوآورانه، راهحلهای مقرونبهصرفه و استراتژیهای بهینه شده آن، وضعیت موجود را به چالش کشیده و بازیگران شناختهشده مانند Chatgpt را وادار به ارزیابی مجدد رویکردهای خود کرده است. در حالی که هوش مصنوعی دیپ سیک با چالش هایی مواجه است، تعهد آن به متن باز بودن و توسعه کارآمد هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که آینده این صنعت را تغییر دهد.
مقالهی خوبی بود، تشکر از شما
راحله سلام: بابت کامنتی که برای ما ارسال کردی سپاسگزاریم.