في مجال الذكاء الاصطناعي سريع التطور، برزت شركة DeepSeek كمنافس قوي، متحديةً عمالقةً راسخةً مثل OpenAI وGoogle. تأسست DeepSeek في يوليو 2023 على يد ليانغ وينفينغ، وهي شركة صينية متخصصة في الذكاء الاصطناعي حظيت باهتمام واسع بفضل مناهجها المبتكرة في نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) والتزامها بتطوير البرمجيات مفتوحة المصدر. تتناول هذه المقالة بنية نماذج DeepSeek وابتكاراتها وآثارها، مع التركيز بشكل خاص على إطار عمل "مزيج الخبراء" (MoE) والتطورات في نموذجي DeepSeek-V2 وDeepSeek-R1.
ما هو DeepSeek ولماذا هو مهم؟
شهد الذكاء الاصطناعي تطورًا سريعًا، ويبرز مشروع DeepSeek كأحد أكثر المشاريع طموحًا حتى الآن. يُمثل DeepSeek، الذي طوره فريق من مهندسي وباحثي الذكاء الاصطناعي السابقين من الطراز الأول، جيلًا جديدًا من نماذج اللغات مفتوحة المصدر، التي تهدف إلى سد الفجوة بين النماذج الملكية الكبيرة (مثل GPT-4) ومجتمع البحث المفتوح.
تم إطلاق DeepSeek في أواخر عام 2024، وقدم العديد من الأفكار الجديدة حول كفاءة التدريب والتوسع واسترجاع الذاكرة، مما دفع حدود ما يمكن أن تحققه النماذج المفتوحة.
كيف يختلف هيكل DeepSeek عن النماذج التقليدية؟
ما هو وزارة التعليم؟
في الشبكات العصبية الكثيفة التقليدية، يمر كل مُدخل عبر الشبكة بأكملها، مُفعّلاً جميع المعلمات بغض النظر عن طبيعة المُدخل. هذا النهج، وإن كان بسيطاً، إلا أنه يُؤدي إلى انخفاض الكفاءة، خاصةً مع توسّع النماذج.
تعالج بنية "مزيج الخبراء" هذه المشكلة بتقسيم الشبكة إلى شبكات فرعية متعددة، أو "خبراء"، يتخصص كل منها في مهام أو أنماط بيانات مختلفة. تختار آلية بوابات ديناميكيًا مجموعة فرعية من هؤلاء الخبراء لكل مُدخل، مما يضمن تفعيل الأجزاء الأكثر صلة فقط من الشبكة. يُقلل هذا التفعيل الانتقائي من التكلفة الحسابية ويسمح بتخصص أكبر للنموذج.
بنية مزيج الخبراء هي تقنية مصممة لتحسين كفاءة وقابلية توسع الشبكات العصبية الكبيرة. فبدلاً من تفعيل جميع المعلمات لكل مُدخل، تُشغّل MoE بشكل انتقائي مجموعة فرعية من شبكات "الخبراء" المتخصصة بناءً على بيانات الإدخال. يُقلّل هذا النهج من الحمل الحسابي ويتيح معالجة أكثر دقة.
تنفيذ MoE من DeepSeek
تستخدم نماذج DeepSeek، مثل DeepSeek-R1 وDeepSeek-V2، إطار عمل متقدمًا لتحليل البيانات (MoE). على سبيل المثال، يتألف DeepSeek-R1 من 671 مليار معلمة، ولكن يتم تنشيط 37 مليار منها فقط خلال أي تمرير أمامي. يُدار هذا التنشيط الانتقائي بواسطة آلية بوابة متطورة تُوجّه المُدخلات إلى الخبراء الأكثر صلة، مما يُحسّن كفاءة الحوسبة دون المساس بالأداء.
كيف يبدو محول DeepSeek المبسط؟
فيما يلي مثال مبسط للكود حول كيفية قيام DeepSeek بتنفيذ آلية مزيج متفرق من الخبراء:
pythonimport torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Expert(nn.Module):
def __init__(self, hidden_dim):
super(Expert, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
def forward(self, x):
return F.relu(self.fc(x))
class SparseMoE(nn.Module):
def __init__(self, hidden_dim, num_experts=8, k=2):
super(SparseMoE, self).__init__()
self.experts = nn.ModuleList()
self.gate = nn.Linear(hidden_dim, num_experts)
self.k = k
def forward(self, x):
scores = self.gate(x)
topk = torch.topk(scores, self.k, dim=-1)
output = 0
for idx in range(self.k):
expert_idx = topk.indices
expert_weight = F.softmax(topk.values, dim=-1)
expert_output = torch.stack((x) for j, i in enumerate(expert_idx)])
output += expert_weight.unsqueeze(-1) * expert_output
return output
# Example usage
batch_size, hidden_dim = 16, 512
x = torch.randn(batch_size, hidden_dim)
model = SparseMoE(hidden_dim)
out = model(x)
print(out.shape) # Output shape: (16, 512)
يحاكي هذا المثال الأساسي اختيار خبيرين بشكل ديناميكي استنادًا إلى المدخلات وتجميع مخرجاتهما.
ما هي استراتيجيات التدريب التي تستخدمها DeepSeek؟
كيف تمت معالجة عملية جمع البيانات ومعالجتها؟
وضع مبتكرو DeepSeek تركيزًا كبيرًا على جودة البيانات كمية هائلة. بينما جمعت OpenAI وشركات أخرى البيانات من الإنترنت العام، جمعت DeepSeek:
- مجموعات البيانات المفتوحة المنسقة (المكدس، أجزاء الزحف الشائعة)
- المجموعات الأكاديمية
- مستودعات التعليمات البرمجية (مثل GitHub)
- مجموعات بيانات تركيبية خاصة تم إنشاؤها باستخدام نماذج أصغر خاضعة للإشراف
وقد تضمن تدريبهم متعددة المراحل نهج التعلم المنهجي:
- المراحل المبكرة تم تدريبها على مجموعات بيانات أسهل وأكثر واقعية
- ركزت المراحل اللاحقة على المهام التي تعتمد على التفكير المنطقي والترميز
ما هي تقنيات التحسين التي تم استخدامها؟
لا يزال تدريب نماذج اللغات الكبيرة بكفاءة يُمثل تحديًا كبيرًا. وقد وظّف DeepSeek:
- التوازي ZeRO-3:تقسيم حالات المُحسِّن والتدرجات والمعلمات عبر وحدات معالجة الرسومات.
- التكميم Int8 أثناء التدريب:لتقليل استخدام الذاكرة دون الإضرار بجودة النموذج.
- معدلات التعلم التكيفية:استخدام تقنيات مثل التلدين بجيب التمام مع الإحماء.
فيما يلي مقتطف بسيط يوضح جدولة معدل التعلم التكيفي:
pythonfrom torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100)
for epoch in range(100):
train(model)
validate(model)
scheduler.step()
يقوم هذا الكود بضبط معدل التعلم بسلاسة أثناء التدريب.
كيف يحقق DeepSeek أداءً متفوقًا؟
ما هو الدور الذي يلعبه الاسترجاع؟
يدمج DeepSeek نظام استرجاع مُدمجًا، يُشبه ربط محرك بحث بشبكة عصبية. عند توجيه مُطالبة، يُمكن للنموذج:
- ترميز الاستعلام
- استرجاع المستندات ذات الصلة من ذاكرة خارجية
- دمج المستندات مع المعرفة الداخلية الخاصة بها
يتيح هذا لـ DeepSeek البقاء واقعيًا ومحدثًا بشكل أفضل بكثير من النماذج المغلقة التقليدية.
من الناحية النظرية، يبدو الأمر كالتالي:
pythonclass Retriever:
def __init__(self, index):
self.index = index # Assume some pre-built search index
def retrieve(self, query_embedding):
# Search based on similarity
return self.index.search(query_embedding)
class DeepSeekWithRetriever(nn.Module):
def __init__(self, model, retriever):
super().__init__()
self.model = model
self.retriever = retriever
def forward(self, query):
embedding = self.model.encode(query)
docs = self.retriever.retrieve(embedding)
augmented_input = query + " " + " ".join(docs)
output = self.model.generate(augmented_input)
return output
هذا النوع من الاسترجاع المعزز للجيل (RAG) يعمل على تعزيز قدرات التفكير طويلة المدى لدى DeepSeek بشكل كبير.
كيف يتم تقييم DeepSeek؟
تم معايرة النموذج باستخدام:
- MMLU:فهم اللغة متعدد المهام
- HumanEval:دقة توليد الكود
- صادق:القدرة على الإجابة بصدق
- مقعد كبير:تقييم عام واسع النطاق للذكاء الاصطناعي
في معظم الحالات، كانت نماذج DeepSeek الأكبر حجمًا (معلمات 30B و65B) مطابقة أو حتى متفوقة على GPT-4-turbo في مهام الاستدلال بينما ظلت أرخص بكثير في التشغيل.
ما هي التحديات المتبقية التي تواجه DeepSeek؟
على الرغم من كونه مثيرًا للإعجاب، فإن DeepSeek ليس خاليًا من العيوب:
- التحيز والسمية:حتى مجموعات البيانات المنسقة يمكن أن تسرب مخرجات إشكالية.
- زمن الوصول للاسترجاع:يمكن أن تكون أنظمة RAG أبطأ من نماذج التوليد النقية.
- حساب التكاليف:لا يزال تدريب هذه النماذج وتقديم الخدمات لها مكلفًا، حتى مع وجود وزارة التعليم.
يعمل فريق DeepSeek بشكل نشط على نماذج التقليم وخوارزميات الاسترجاع الأكثر ذكاءً وتخفيف التحيز.
الخاتمة
يمثل DeepSeek أحد أهم التحولات في تطوير الذكاء الاصطناعي المفتوح منذ ظهور النماذج القائمة على المحولات. فمن خلال ابتكارات معمارية مثل الخبراء المتفرقين، وتكامل الاسترجاع، وأهداف التدريب الأكثر ذكاءً، وضع معيارًا جديدًا لما يمكن أن تحققه النماذج المفتوحة.
مع تطور مشهد الذكاء الاصطناعي، نتوقع أن تلعب DeepSeek (ومشتقاتها) دورًا رئيسيًا في تشكيل الموجة التالية من التطبيقات الذكية.
كيف تبدأ
يمكن للمطورين الوصول واجهة برمجة تطبيقات DeepSeek R1 و واجهة برمجة تطبيقات DeepSeek V3 من خلال كوميت ايه بي اي. للبدء، استكشف قدرات النموذج في ساحة اللعب واستشر دليل واجهة برمجة التطبيقات للحصول على تعليمات مفصلة. يُرجى ملاحظة أن بعض المطورين قد يحتاجون إلى التحقق من مؤسستهم قبل استخدام النموذج.
