نموذج DeepSeek-V3 للذكاء الاصطناعي يتفوق على Llama

أعلنت شركة DeepSeek الصينية الناشئة عن إطلاق نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد DeepSeek-V3، الذي يعد خطوة كبيرة في عالم الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر. 

يتميز النموذج بقدرات معالجة عالية وكفاءة تفوق العديد من النماذج مفتوحة المصدر مثل Llama-3.1، ويقترب من أداء النماذج المغلقة مثل GPT-4 وClaude 3.5، ويأتي هذا التطور مع تكلفة تدريب منخفضة نسبياً، مما يجعل النموذج خياراً مثيراً للعديد من الشركات والمطورين.

تقنيات مبتكرة لأداء استثنائي

يُعتبر DeepSeek-V3 نموذجاً ضخماً يحتوي على 671 مليار معامل، وهو يعتمد على هندسة مبتكرة تسمى “مزيج الخبراء”، هذه الهندسة تسمح بتفعيل معاملات محددة فقط عند الحاجة، مما يساهم في تحسين كفاءة المعالجة وتقليل استهلاك الموارد.

• تقنية موازنة الحمل المتقدمة: توزع العمل بين وحدات المعالجة لتحقيق أقصى كفاءة.
• التنبؤ متعدد الرموز (MTP): يتيح سرعة معالجة تصل إلى 60 رمزًا في الثانية.
• السياق النصي الطويل: يدعم النموذج معالجة نصوص تصل إلى 128 ألف رمز، مما يعزز من قدرته على التعامل مع سياقات واسعة ومعقدة.

تكلفة تدريب منخفضة وتقنيات متطورة

أحد أبرز العوامل التي تميز DeepSeek-V3 هو تكلفة التدريب المنخفضة نسبياً التي بلغت 5.57 مليون دولار فقط، بالمقارنة مع النماذج الكبيرة الأخرى مثل Llama-3.1، التي تتطلب مئات الملايين من الدولارات لتدريبها، يعد هذا الفرق في التكلفة نقطة فارقة.

• 14.8 تريليون رمز: تدرب النموذج على مجموعة ضخمة من الرموز المتنوعة والعالية الجودة.
• تحسينات برمجية وأجهزة متطورة: أسهمت هذه التحسينات في خفض التكلفة وتحقيق أداء ممتاز.

تفوق على النماذج مفتوحة المصدر

حقق DeepSeek-V3 أداءً متميزًا في العديد من الاختبارات، بما في ذلك الاختبارات الصينية والرياضيات. في اختبار Math-500، سجل النموذج 90.2، مما يعكس قوته في حل المشاكل المعقدة.

• تفوق على Llama-3.1-405B وQwen 2.5-72B: أظهر النموذج أداءً أفضل من هذه النماذج مفتوحة المصدر في العديد من المهام.
• تقارب مع النماذج المغلقة: يُظهر النموذج مستوى أداء قريبًا من GPT-4 وClaude 3.5 في بعض الاختبارات.

إتاحة النموذج للاستخدام العام

النموذج DeepSeek-V3 متاح الآن عبر عدة منصات للاستخدام الأكاديمي والتجاري.

• GitHub: يُمكن للمطورين الوصول إلى الكود المصدري برخصة MIT، مما يتيح لهم التعديل والمساهمة في تطوير النموذج.
• DeepSeek Chat: يمكن للمستخدمين اختبار النموذج عبر هذه المنصة.
• API تجاري: تُتاح واجهة برمجة التطبيقات للاستخدام التجاري بأسعار تنافسية.

الآفاق المستقبلية

يمثل DeepSeek-V3 خطوة مهمة في تقليص الفجوة بين النماذج مفتوحة المصدر والنماذج المغلقة، بفضل تكلفة تدريب منخفضة وأداء عالي، يُتوقع أن يُحدث هذا النموذج تأثيراً كبيراً في صناعة الذكاء الاصطناعي، مما يعزز من التنافسية ويمنع احتكار تقنيات الذكاء الاصطناعي من قبل الشركات الكبرى.