نموذج AI صيني ينافس أقوى أنظمة OpenAI!
في خطوة أذهلت كثيرين في مجتمع الذكاء الاصطناعي (AI)، طور باحثون صينيون نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر يُعرف بـ DeepSeek-R1-Zero، تفوق على أقوى أنظمة OpenAI مثل «تشات جي بي تي-4o» الذي تبلغ تكلفة استخدامه 20 دولار أميركي شهرياً، و«تشات جي بي تي برو» الذي تصل تكلفته إلى 200 دولار شهرياً (تفوّق عليه في حل المهام المعقدة مثل البرمجة والألغاز المنطقية وغيرها). المثير للاهتمام هو الطريقة التي استخدمها الباحثون لتحقيق هذا الإنجاز، إذ دُرّب النموذج عبر التعلم التجريبي الذاتي، وهو أسلوب يشبه الطريقة التي يتعلم بها البشر.
كيف يعمل DeepSeek-R1-Zero؟
دُرّب النموذج باستخدام تقنية «التعلم المعزّز» (Reinforcement Learning) التي تعتمد على مكافأة النموذج عند اتخاذ قرارات صحيحة ومعاقبته على القرارات الخاطئة دون تقديم توجيهات مباشرة.
عادةً ما تمر نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية بمرحلة «التدريب الموجه» (Supervised Fine-Tuning)، إذ يمدّ البشر النموذج بإجابات محددة لإرشاده نحو ما هو صحيح. بعد ذلك، يُنتقل إلى مرحلة التعلم المعزز لتحسين أداء النموذج من خلال تقييم الإجابات المختلفة واختيار الأفضل. أما DeepSeek-R1-Zero، فتخطى إلى حد كبير الحاجة إلى «التدريب الموجه»، واعتمد بشكل شبه كامل على «التعلم الذاتي».
ووفقاً للباحثين، أدى هذا الأسلوب إلى ظهور قدرات منطقية متقدمة للنموذج دون برمجته صراحةً للقيام بذلك، بما في ذلك التحقق الذاتي من الأخطاء والتفكير الانعكاسي لإعادة تقييم الحلول.
إنجازات AI استثنائية
أظهرت نتائج الاختبارات أنّ نموذج DeepSeek-R1-Zero حقق نجاحاً مذهلاً في اختبارات التفكير المنطقي، من بينها:
– اختبار الرياضيات AIME 2024: حقق معدل نجاح بنسبة 79.8%، متفوّقاً على نموذج OpenAI الأكثر تطوّراً في هذا المجال.
– اختبارات البرمجة القياسية: سجل أداءً بمستوى «خبير»، مع تصنيف 2029 Elo على منصة Codeforces، متفوّقاً على 96.3% من المبرمجين البشر.
– في بعض الاختبارات الأخرى، أظهر النموذج قدرات مشابهة لعروض «تشات جي بي تي»، مما دفع OpenAI لتقديم نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد «جي بي تي-3o-ميني» مجاناً للمستخدمين.
اختبارات الأداء العملية
وفي ما يتعلق بالاختبارات المباشرة، فأظهر DeepSeek-R1-Zero أداءً مميزاً في المهام المعقدة، مثل:
– عدّ الأحرف في كلمة Strawberry، إذ قدم الإجابة الصحيحة بطريقة مشابهة للبشر مع عبارات مثل: «دعنا نفكر قليلاً» و«لنُعد التحقق».
– حل لغز خيالي تطلب التفكير المطول وإعادة تقييم الإجابات، متفوّقاً على «جي بي تي-4o» الذي تعطّل أثناء الاختبار.
سهولة الوصول والاستخدام المحلي
إحدى الميزات الإضافية لـ DeepSeek-R1-Zero هي إمكانية تشغيل نسخ مبسطة منه على أجهزة محلية، بما في ذلك الحواسيب الصغيرة مثل «ماك ميني» وحتى الهواتف الذكية القوية. يوفر هذا ميزة كبيرة للمطورين والباحثين الذين قد لا يمتلكون الموارد اللازمة لتشغيل نماذج ضخمة.
ميزة الكلفة المنخفضة والمصدر المفتوح
ما يميز DeepSeek-R1-Zero ليس فقط أداؤه القوي، بل أيضاً كلفته المنخفضة للغاية. إذ يمكن تشغيل النموذج بتكلفة 0.14 دولار أميركي لكل مليون رمز (Token)، مقارنة بـ 7.50 دولار أميركي لنماذج OpenAI، مما يجعله أرخص بنسبة تصل إلى 98%. بالإضافة إلى ذلك، النموذج مفتوح المصدر بالكامل تحت ترخيص MIT، مما يتيح لأي شخص استخدامه وتعديله بحرية.
رد فعل المجتمع العلمي
لقي إطلاق النموذج ترحيباً واسعاً من الخبراء في مجال الذكاء الاصطناعي. إذ وصف كبير الباحثين في «إنفيديا»، جيم فان، هذا التطور بأنه يمثل «الروح الأصلية» لـ OpenAI التي كانت تهدف إلى تمكين الجميع من استخدام الذكاء الاصطناعي.
أما مؤسس Stability AI، إيماد موستاق، فأشار إلى أنّ هذا النموذج قد يشكل تحدياً كبيراً أمام الشركات العملاقة، مضيفاً: «تخيلوا هاتفاً ذكياً بجودة الآيفون يُباع مقابل 30 دولاراً فقط؛ هذا هو التأثير الذي نتحدث عنه».
مستقبل الذكاء الاصطناعي المفتوح
مع إطلاق DeepSeek-R1-Zero ونماذج مشابهة، يبدو أن مستقبل الذكاء الاصطناعي يتجه نحو المصدر المفتوح، مما يتيح تقنيات التفكير المنطقي للجميع بتكلفة زهيدة. هذا التطوّر قد يشكّل ضغطاً كبيراً على الشركات الكبرى لتقديم نماذج أكثر شفافية وكفاءة، وربما يعيد تشكيل الصناعة بأكملها.
لمن يرغب في تجربة النموذج، يمكن تنزيله من Github أو Hugging Face، أو تجربته مباشرة عبر بوابة DeepSeek الإلكترونية.
صحيفة الأخبار اللبنانية
