لطالما كان تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي عمليةً مكلفةً ومستهلكةً للموارد. ومع تزايد الطلب على نماذج ذكاء اصطناعي أكثر قوة، تزداد تكاليف تدريبها. بدءًا من مجموعات البيانات الضخمة وصولًا إلى القدرة الحسابية اللازمة لخوارزميات التعلم العميق، قد تصل تكلفة تدريب الذكاء الاصطناعي إلى ملايين الدولارات. بالنسبة للشركات الصغيرة أو الناشئة، غالبًا ما تُشكّل هذه التكاليف عائقًا كبيرًا أمام دخول السوق.
ومع ذلك، ديب سيكشركة DeepSeek، وهي شركة ذكاء اصطناعي حظيت باهتمام كبير بفضل ابتكاراتها الرائدة، نجحت في خفض تكلفة تدريب الذكاء الاصطناعي بمقدار مذهل قدره 30 ضعفًا. ومن خلال الاستفادة من مزيج من التقنيات المتطورة واستراتيجيات حل المشكلات الإبداعية، نجحت DeepSeek في خفض العوائق المالية والتشغيلية أمام تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. في هذه المقالة، نستكشف كيف حققت DeepSeek هذا الإنجاز المذهل، ونستعرض التقنيات والأساليب التي مكّنت من تحقيق هذا الإنجاز.
ما الذي يجعل تدريب الذكاء الاصطناعي مكلفًا للغاية؟
قبل الخوض في كيفية نجاح DeepSeek، من المهم فهم الأسباب الكامنة وراء التكلفة العالية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. هناك عدة عوامل رئيسية تُسهم في هذه التكاليف.
1. متطلبات طاقة حسابية هائلة
يتطلب تدريب الذكاء الاصطناعي، وخاصةً نماذج التعلم العميق، طاقة حاسوبية هائلة. تحتوي نماذج التعلم العميق على ملايين، إن لم يكن مليارات، من المعلمات التي تحتاج إلى تعديل وضبط دقيق عبر سلسلة من التكرارات. كلما زاد تعقيد النموذج، زادت طاقة المعالجة المطلوبة. هذا يدفع العديد من الشركات إلى الاستثمار بكثافة في مراكز البيانات المجهزة بوحدات معالجة رسوميات قوية (GPUs) أو أجهزة متخصصة مثل وحدات معالجة Tensor (TPUs).
2. تكاليف الحصول على البيانات وتخزينها
تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على مجموعات بيانات ضخمة للتدريب. ويترتب على جمع هذه البيانات ومعالجتها وتخزينها تكاليف خاصة. فغالبًا ما تضطر الشركات إلى شراء مجموعات بيانات، وهو أمر قد يكون مكلفًا، أو إنفاق موارد كبيرة على جمع البيانات ومعالجتها مسبقًا. وبمجرد الحصول عليها، يجب تخزين هذه البيانات وإدارتها على خوادم أو بنى تحتية سحابية قوية، مما يزيد من التكلفة الإجمالية.
3. استهلاك الطاقة
يتطلب تشغيل الأجهزة اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي قدرًا كبيرًا من الطاقة. كلما طالت عملية التدريب، زاد استهلاك الكهرباء. في كثير من الحالات، تُعدّ تكاليف الطاقة من أهم العوامل المساهمة في إجمالي تكاليف تدريب الذكاء الاصطناعي.
4. تكاليف الوقت والموظفين
لا يقتصر تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على الأجهزة والبيانات فحسب، بل يتطلب متخصصين مهرة يدركون الفروق الدقيقة في خوارزميات التعلم الآلي، وتحسين النماذج، وإدارة البيانات. كلما طالت عملية التدريب، زاد الوقت الذي يحتاجه هؤلاء الخبراء، مما يؤدي إلى ارتفاع تكاليف العمالة.
كيف تمكنت شركة DeepSeek من تدريب الذكاء الاصطناعي بتكلفة أقل بـ 30 مرة؟
نهج DeepSeek لخفض تكلفة تدريب الذكاء الاصطناعي متعدد الجوانب. من خلال إعادة النظر في الأساليب التقليدية لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي وتدريبها، استفادت الشركة من العديد من الابتكارات الرئيسية التي مكّنتها من خفض نفقاتها بشكل كبير.
1. الحوسبة الحافة اللامركزية
من أهم الإنجازات التي حققتها شركة DeepSeek التحول من التدريب المركزي القائم على السحابة إلى نموذج حوسبة حافة لامركزي. تقليديًا، تُدرّب نماذج الذكاء الاصطناعي على خوادم مركزية ضخمة أو في مراكز بيانات. تتطلب هذه المرافق قدرات حوسبة هائلة وتستهلك قدرًا كبيرًا من الطاقة.
غيّرت شركة DeepSeek هذا النموذج رأسًا على عقب باستخدام أجهزة طرفية، وهي عُقد حوسبة أصغر موزعة تقع أقرب إلى مكان توليد البيانات. تُعالج هذه الأجهزة البيانات محليًا، مما يُقلل الحاجة إلى خوادم مركزية للتعامل مع كامل الحمل الحسابي. ومن خلال توزيع عمل الحوسبة على آلاف الأجهزة الطرفية الأصغر حجمًا والمنخفضة التكلفة، تمكنت DeepSeek من خفض تكاليف البنية التحتية بشكل كبير.
تُوفر الحوسبة الطرفية أيضًا حلقة تغذية راجعة أسرع للتدريب، إذ لا يلزم نقل البيانات إلى خادم مركزي للمعالجة. تُساعد الطبيعة اللامركزية لنظام التدريب على تسريع تدريب النماذج مع تقليل التكاليف الحسابية والوقتية.
كيف يعمل:
تتكون شبكة الحوسبة الطرفية من DeepSeek من آلاف الأجهزة المتصلة التي تتولى مهامًا محددة في عملية التدريب. بدلاً من إرسال جميع البيانات الخام إلى خادم مركزي، تعالج هذه الأجهزة البيانات محليًا وترسل النتائج إلى المركز الرئيسي. يتيح ذلك تحديثات آنية ودورات تدريب أسرع.
2. نقل التعلم: التدريب على النماذج المُدرَّبة مسبقًا
تقنية رئيسية أخرى تستخدمها DeepSeek لخفض التكاليف هي نقل التعلمتتضمن هذه الطريقة الاستفادة من نماذج مُدرَّبة مُسبقًا على مجموعات بيانات عامة كبيرة، ثم ضبطها بدقة لمهام مُحددة. فبدلًا من تدريب نموذج ذكاء اصطناعي من الصفر، والذي يتطلب مجموعات بيانات ضخمة وموارد حسابية، يُتيح التعلم بالنقل لـ DeepSeek استخدام نموذج موجود مُسبقًا وتكييفه لتطبيقات جديدة ذات بيانات وعمليات حسابية أقل بكثير.
من خلال تطبيق التعلم الانتقالي، تجنب DeepSeek عملية تدريب النموذج من البداية، وهي عملية مكلفة ومستهلكة للوقت. وقد أدى ذلك إلى خفض كبير في كمية البيانات المطلوبة والقدرة الحسابية اللازمة للوصول إلى مستوى عالٍ من أداء النموذج.
كيف يعمل:
على سبيل المثال، بدلاً من البدء بنموذج جديد كليًا، يستخدم DeepSeek نموذجًا مُدرّبًا مسبقًا على مجموعة بيانات واسعة (مثل مجموعة بيانات كبيرة من الصور أو النصوص). ثم يُحسّن النموذج بتزويده بمجموعة بيانات أصغر مُخصصة لمهمة مُحددة. هذا يُمكّن النموذج من التكيف مع المهمة الجديدة بوقت وبيانات أقل بكثير مما كان سيستغرقه تدريب نموذج من الصفر.
3. تصميم الأجهزة الأمثل
حققت DeepSeek أيضًا خفضًا في التكاليف من خلال أجهزة مُحسّنة ومُصممة خصيصًا. غالبًا ما يعتمد تدريب الذكاء الاصطناعي التقليدي على أجهزة عامة الاستخدام، مثل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) ووحدات معالجة الطاقة (TPUs)، وهي أجهزة باهظة الثمن وتستهلك الكثير من الطاقة. بدلًا من الاعتماد كليًا على الأجهزة الجاهزة، طورت DeepSeek أجهزة مُصممة خصيصًا لنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، مما حسّن الأداء وخفض تكاليف التشغيل.
تم تصميم شرائح الذكاء الاصطناعي المخصصة هذه لإجراء العمليات الحسابية المحددة المطلوبة لنماذج DeepSeek بكفاءة أكبر، مما يقلل الحاجة إلى موارد حسابية مفرطة واستهلاك الطاقة.
كيف يعمل:
تُحسّن رقائق DeepSeek المُخصصة المعالجة المتوازية، مما يسمح لها بتنفيذ العديد من العمليات الحسابية دفعةً واحدة. تُقلل هذه الكفاءة عدد دورات المعالجة اللازمة لإنجاز مهمة، مما يُقلل من الوقت وتكاليف الطاقة.
4. كفاءة البيانات من خلال التعزيز والبيانات الاصطناعية
تزدهر نماذج الذكاء الاصطناعي على مجموعات البيانات الضخمة عالية الجودة، لكن جمع هذه البيانات غالبًا ما يكون مكلفًا ويستغرق وقتًا طويلاً. لحل هذه المشكلة، وظّفت DeepSeek زيادة البيانات و توليد البيانات التركيبية تقنيات لتحقيق أقصى استفادة من البيانات المحدودة.
زيادة البيانات يتضمن تعديل البيانات الموجودة (على سبيل المثال، تدوير الصور، وتغيير الألوان، وإضافة الضوضاء) لتوليد أمثلة تدريبية جديدة، مما يقلل الحاجة إلى مجموعة بيانات ضخمة. توليد البيانات التركيبية يتضمن إنشاء مجموعات بيانات جديدة تمامًا باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لـ DeepSeek بتوليد كميات هائلة من البيانات مقابل جزء بسيط من تكلفة الحصول على البيانات في العالم الحقيقي.
كيف يعمل:
على سبيل المثال، استخدمت شركة DeepSeek توليد البيانات الاصطناعية لإنشاء بيانات واقعية لنماذج التدريب دون الحاجة إلى الاعتماد على بيانات واقعية. مكّن هذا النهج الشركة من توسيع مجموعات بياناتها بشكل كبير دون تكبد تكلفة الحصول على كميات كبيرة من البيانات أو تخزينها.
5. موازاة التدريب النموذجي
وأخيرًا، استخدمت DeepSeek تقنية تُعرف باسم التوازي النموذجي، الذي يُقسّم نموذجًا كبيرًا إلى أجزاء أصغر يُمكن تدريبها في آنٍ واحد عبر أجهزة أو أنظمة متعددة. قلّلت استراتيجية المعالجة المتوازية هذه بشكل كبير الوقت اللازم لتدريب النماذج الكبيرة والمعقدة، وسمحت لـ DeepSeek بتدريب النماذج بسرعة أكبر، مما قلّل من تكاليف التشغيل.
كيف يعمل:
بدلاً من تدريب نموذج كبير بالتتابع على جهاز واحد، يُقسّم DeepSeek النموذج إلى أجزاء يُمكن معالجتها بشكل مستقل. ثم تُدرّب هذه الأجزاء على أجهزة مختلفة في الوقت نفسه. تُدمج النتائج لاحقًا لإنشاء النموذج النهائي. يُتيح هذا التوازي تدريبًا أسرع وكفاءة أعلى.
ما هي التأثيرات الأوسع نطاقا لابتكار DeepSeek؟
نهج DeepSeek المبتكر لخفض تكاليف تدريب الذكاء الاصطناعي قادر على إحداث نقلة نوعية في صناعة الذكاء الاصطناعي. مع انخفاض تكلفة تدريب الذكاء الاصطناعي، أصبحت الشركات الصغيرة والناشئة قادرة على تطوير حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بها دون الحاجة إلى ميزانيات ضخمة.
1. خفض حواجز الدخول
من أهم آثار استراتيجيات DeepSeek لخفض التكاليف إمكانية تعميم الذكاء الاصطناعي. فمن خلال خفض تكلفة التدريب، مكّنت DeepSeek الشركات الصغيرة في مختلف القطاعات من الاستفادة من الذكاء الاصطناعي، مما عزز الابتكار في جميع المجالات.
2. تسريع البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي
انخفاض التكاليف يعني أيضًا إمكانية تخصيص المزيد من الموارد لأبحاث وتجارب الذكاء الاصطناعي. مع توفير تدريب بتكلفة أقل، تستطيع الشركات ومؤسسات البحث تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي الجديدة واستكشافها بسرعة، مما يُسهم في تسريع وتيرة التقدم في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
للمطورين: الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات
يقدم CometAPI سعرًا أقل بكثير من السعر الرسمي لمساعدتك على دمج واجهة برمجة تطبيقات Deepseek (اسم الطراز: deepseek-chat؛ deepseek-reasoner)، وستحصل على دولار واحد في حسابك بعد التسجيل وتسجيل الدخول! مرحبًا بك في CometAPI وتجربة استخدامك.
يعمل CometAPI كمركز مركزي لواجهات برمجة التطبيقات الخاصة بالعديد من نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة، مما يزيل الحاجة إلى التعامل مع العديد من موفري واجهات برمجة التطبيقات بشكل منفصل.
يرجى الرجوع إلى واجهة برمجة تطبيقات DeepSeek R1 للحصول على تفاصيل التكامل.
الخاتمة
يُعدّ إنجاز DeepSeek الملحوظ في خفض تكاليف تدريب الذكاء الاصطناعي بمقدار 30 ضعفًا مثالًا بارزًا على قدرة الابتكار على إحداث نقلة نوعية في الصناعات القائمة. فمن خلال توظيف مزيج من الحوسبة الطرفية، والتعلم الانتقالي، والأجهزة المخصصة، وتقنيات كفاءة البيانات، والتوازي، مهدت DeepSeek الطريق لتطوير ذكاء اصطناعي أكثر سهولةً وكفاءةً وفعاليةً من حيث التكلفة. ومع استمرار تطور مشهد الذكاء الاصطناعي، قد تصبح التقنيات التي ابتكرتها DeepSeek المعيار الجديد، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بالوصول إلى مستويات جديدة من الأداء، وسهولة الوصول، وقابلية التوسع.
