چرا استارتاپ هوش مصنوعی چینی DeepSeek غوغا کرده؟

رونمایی از DeepSeek: نگاهی دقیق‌تر به شرکت

DeepSeek، که رسماً با نام DeepSeek Artificial Intelligence Fundamental Technology Research Co., Ltd. ثبت شده است، در جولای 2023 وارد صحنه شد. این شرکت خود را به عنوان یک نیروی پیشگام در دنیای استارت‌آپ‌های فناوری معرفی می‌کند، با تمرکز لیزری بر توسعه و پیشرفت مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و فناوری‌های مرتبط که به آن‌ها قدرت می‌دهد. ماموریت آن‌ها این است که مرزهای آنچه در قلمرو هوش مصنوعی ممکن است را جابجا کنند.

سفر این شرکت با انتشار اولین مدل خود، که به درستی ‘DeepSeek LLM’ نامگذاری شد، در ژانویه سال قبل آغاز شد. از آن زمان، DeepSeek تعهد خود را به تکرار سریع و بهبود مستمر نشان داده است. این شرکت مدل‌های خود را در معرض چندین دور پالایش قرار داده است و دائماً به دنبال افزایش قابلیت‌ها و عملکرد آن‌ها است.

یک نقطه عطف مهم در مسیر DeepSeek در دسامبر رخ داد، زمانی که این استارت‌آپ از LLM متن‌باز خود، با نام ‘V3’، رونمایی کرد. طبق گزارش‌های منتشر شده در رسانه‌های ایالات متحده، این مدل به یک شاهکار قابل توجه دست یافت: از تمام LLMهای متن‌باز Meta در معیارهای عملکرد پیشی گرفت. این دستاورد به خودی خود قابل توجه است، اما گزارش‌ها ادعا کردند که ‘V3’ حتی با GPT4-o متن‌بسته OpenAI، مدلی که در خط مقدم فناوری هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود، رقابت می‌کند. این امر DeepSeek را مستقیماً در کانون توجه قرار داد و صنعت را مجبور کرد تا به این بازیگر نوظهور توجه کند.

بیایید عمیق‌تر به این موضوع بپردازیم که چه چیزی رویکرد DeepSeek را اینقدر جذاب و بالقوه مخرب می‌کند:

پارادایم کارایی

یکی از قانع‌کننده‌ترین جنبه‌های ادعاهای DeepSeek، تاکید آن بر کارایی است. توسعه و آموزش مدل‌های زبانی بزرگ، فرآیندهای بسیار پرهزینه‌ای هستند. آن‌ها معمولاً به مقادیر زیادی از قدرت محاسباتی نیاز دارند، که اغلب شامل سخت‌افزارهای تخصصی مانند GPU (واحدهای پردازش گرافیکی) یا TPU (واحدهای پردازش تنسور) می‌شود و مقادیر قابل توجهی انرژی مصرف می‌کنند. این امر به هزینه‌های مالی هنگفتی تبدیل می‌شود و مانع بزرگی برای ورود بسیاری از سازمان‌هایی که به دنبال توسعه مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته هستند، ایجاد می‌کند.

ادعای DeepSeek مبنی بر اینکه می‌تواند به عملکردی قابل مقایسه با رهبران صنعت دست یابد، در حالی که از ‘کسری’ از منابع استفاده می‌کند، یک تغییر دهنده بازی است. اگر این ادعا درست باشد، نشان می‌دهد که DeepSeek تکنیک‌ها یا معماری‌های نوآورانه‌ای را توسعه داده است که امکان آموزش و عملکرد کارآمدتر مدل‌هایش را فراهم می‌کند. این امر می‌تواند پیامدهای عمیقی برای دموکراتیزه کردن توسعه هوش مصنوعی داشته باشد، و به طور بالقوه سازمان‌های کوچکتر و گروه‌های تحقیقاتی با منابع محدود را قادر می‌سازد تا در بالاترین سطوح رقابت کنند.

مزیت متن‌باز

تصمیم DeepSeek برای انتشار برخی از مدل‌های خود، مانند ‘V3’، به صورت متن‌باز، یکی دیگر از عوامل کلیدی است که به نفوذ روزافزون آن کمک می‌کند. در دنیای توسعه نرم‌افزار، متن‌باز به معنای در دسترس قرار دادن آزادانه کد منبع یک برنامه برای عموم است. این امر به هر کسی اجازه می‌دهد تا کد را بررسی، اصلاح و توزیع کند و همکاری و نوآوری را در جامعه تقویت کند.

رویکرد متن‌باز در تضاد با مدل متن‌بسته است، جایی که کد منبع اختصاصی نگه داشته می‌شود و دسترسی به آن محدود است. در حالی که مدل‌های متن‌بسته می‌توانند مزایای خاصی مانند کنترل بیشتر بر مالکیت معنوی را ارائه دهند، جنبش متن‌باز در سال‌های اخیر، به ویژه در زمینه هوش مصنوعی، شتاب قابل توجهی پیدا کرده است.

DeepSeek با پذیرش متن‌باز، به یک اکوسیستم هوش مصنوعی شفاف‌تر و مشارکتی‌تر کمک می‌کند. این امر به محققان و توسعه‌دهندگان در سراسر جهان اجازه می‌دهد تا مدل‌های آن را بررسی کنند، نقاط ضعف بالقوه را شناسایی کنند و در بهبود آن‌ها مشارکت کنند. این رویکرد مشارکتی می‌تواند سرعت نوآوری را تسریع کند و منجر به توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی قوی‌تر و قابل اعتمادتر شود.

عامل چین

ظهور DeepSeek به عنوان یک بازیگر اصلی در چشم‌انداز هوش مصنوعی، همچنین برجسته کننده اهمیت روزافزون چین در این زمینه است. در سال‌های اخیر، چین سرمایه‌گذاری‌های قابل توجهی در تحقیق و توسعه هوش مصنوعی انجام داده است و هدف آن تبدیل شدن به یک رهبر جهانی در این فناوری استراتژیک مهم است.

شرکت‌ها و موسسات تحقیقاتی چینی پیشرفت‌های سریعی در زمینه‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین داشته‌اند. موفقیت DeepSeek گواهی بر توانایی‌های رو به رشد اکوسیستم هوش مصنوعی چین و پتانسیل آن برای به چالش کشیدن سلطه بازیگران تثبیت شده در غرب است.

کاربردها و پیامدهای بالقوه

پیشرفت‌های DeepSeek پیامدهای گسترده‌ای برای طیف وسیعی از کاربردها دارد. مدل‌های زبانی بزرگ، پایه و اساس بسیاری از ابزارها و خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی هستند که صنایع مختلف را متحول می‌کنند. برخی از نمونه‌ها عبارتند از:

• درک زبان طبیعی: LLM ها می‌توانند برای تقویت چت‌بات‌ها، دستیاران مجازی و سایر برنامه‌هایی که نیاز به درک و پاسخ به زبان انسان دارند، استفاده شوند.
• تولید متن: LLM ها می‌توانند فرمت‌های مختلف متن خلاقانه، مانند شعر، کد، اسکریپت، قطعات موسیقی، ایمیل، نامه و غیره را تولید کنند و به سوالات شما به روشی آموزنده پاسخ دهند.
• ترجمه ماشینی: LLM ها می‌توانند برای ترجمه متن بین زبان‌های مختلف با دقت و روان بودن فزاینده استفاده شوند.
• تولید کد: LLM ها به طور فزاینده‌ای برای کمک به توسعه‌دهندگان نرم‌افزار با تولید قطعه کد، تکمیل کد و حتی اشکال‌زدایی کد استفاده می‌شوند.
• تحقیقات علمی: LLM ها می‌توانند برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ، شناسایی الگوها و تولید فرضیه‌ها استفاده شوند و سرعت اکتشافات علمی را تسریع کنند.

پیشرفت‌های DeepSeek در فناوری LLM می‌تواند به طور بالقوه عملکرد و کارایی این برنامه‌ها را افزایش دهد و منجر به ابزارهای قدرتمندتر و در دسترس‌تر مبتنی بر هوش مصنوعی شود.

چالش‌ها و ملاحظات

در حالی که پیشرفت DeepSeek بدون شک چشمگیر است، مهم است که چالش‌ها و ملاحظاتی را که در پیش است، تصدیق کنیم.

• تایید ادعاها: ادعاهای DeepSeek در مورد عملکرد و کارایی مدل‌هایش باید به طور مستقل توسط جامعه تحقیقاتی گسترده‌تر هوش مصنوعی تایید شود. آزمایش و محک‌زنی دقیق برای اطمینان از صحت و قابلیت اطمینان این ادعاها ضروری است.
• ملاحظات اخلاقی: مانند هر فناوری قدرتمند هوش مصنوعی، توسعه و استقرار LLM ها ملاحظات اخلاقی مهمی را ایجاد می‌کند. مسائلی مانند سوگیری، انصاف، شفافیت و پاسخگویی باید به دقت مورد توجه قرار گیرند تا اطمینان حاصل شود که این مدل‌ها به طور مسئولانه استفاده می‌شوند و نابرابری‌های اجتماعی موجود را تداوم نمی‌بخشند یا تقویت نمی‌کنند.
• رقابت و همکاری: ظهور DeepSeek احتمالاً رقابت در چشم‌انداز هوش مصنوعی را تشدید خواهد کرد. در حالی که رقابت می‌تواند نوآوری را هدایت کند، همچنین مهم است که همکاری و به اشتراک گذاری دانش را برای تسریع پیشرفت و رسیدگی به چالش‌های اخلاقی و اجتماعی ناشی از هوش مصنوعی تقویت کنیم.
• نگرانی‌های امنیتی: استفاده از مدل‌های متن‌باز ممکن است مشکلات امنیتی به همراه داشته باشد. از آنجایی که کد منبع در دسترس همگان است، عوامل مخرب ممکن است از برخی اشکالات ناشناخته سوء استفاده کنند.

نگاهی عمیق‌تر به رویکرد فنی DeepSeek (حدس و گمان):

در حالی که DeepSeek جزئیات دقیق نوآوری‌های فنی خود را به طور عمومی فاش نکرده است، می‌توانیم بر اساس روندهای فعلی در تحقیقات هوش مصنوعی، در مورد برخی از مسیرهای احتمالی که ممکن است در حال بررسی باشند، حدس و گمان بزنیم:

• بهینه‌سازی معماری مدل: DeepSeek ممکن است معماری‌های مدل جدیدی را توسعه داده باشد که از نظر محاسباتی و مصرف حافظه کارآمدتر هستند. این می‌تواند شامل تکنیک‌هایی مانند:

  • مکانیزم‌های توجه پراکنده (Sparse Attention Mechanisms): مکانیزم‌های توجه سنتی در ترانسفورماتورها (معماری غالب برای LLM ها) نیاز به محاسبه وزن توجه بین تمام جفت کلمات در یک دنباله دارند. از سوی دیگر، مکانیزم‌های توجه پراکنده بر زیرمجموعه‌ای از این اتصالات تمرکز می‌کنند و هزینه محاسباتی را کاهش می‌دهند.
  • تقطیر دانش (Knowledge Distillation): این تکنیک شامل آموزش یک مدل ‘دانش‌آموز’ کوچکتر و کارآمدتر برای تقلید رفتار یک مدل ‘معلم’ بزرگتر و قدرتمندتر است.
  • کوانتیزاسیون (Quantization): این شامل کاهش دقت مقادیر عددی مورد استفاده برای نمایش پارامترهای مدل است که منجر به اندازه کوچکتر مدل و استنتاج سریعتر می‌شود.

• تکنیک‌های آموزش کارآمد: DeepSeek ممکن است از تکنیک‌های آموزشی پیشرفته‌ای استفاده کند که به آن‌ها اجازه می‌دهد مدل‌های خود را به طور موثرتری آموزش دهند. این می‌تواند شامل:

  • تجمع گرادیان (Gradient Accumulation): این تکنیک امکان آموزش با اندازه‌های دسته بزرگتر موثر را فراهم می‌کند، حتی در سخت‌افزارهایی با حافظه محدود.
  • آموزش با دقت ترکیبی (Mixed Precision Training): این شامل استفاده از فرمت‌های عددی با دقت کمتر برای برخی از بخش‌های فرآیند آموزش است که محاسبات را بدون کاهش قابل توجه دقت تسریع می‌کند.
  • افزایش داده (Data Augmentation): این شامل ایجاد داده‌های آموزشی مصنوعی برای افزایش اندازه و تنوع مجموعه آموزشی است که تعمیم مدل را بهبود می‌بخشد.

• بهینه‌سازی سخت‌افزار: DeepSeek ممکن است از سخت‌افزار تخصصی استفاده کند یا نرم‌افزار خود را بهینه کند تا از سخت‌افزار موجود نهایت استفاده را ببرد. این می‌تواند شامل:

  • شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری سفارشی: طراحی تراشه‌های سفارشی که به طور خاص برای بارهای کاری هوش مصنوعی طراحی شده‌اند.
  • بهینه‌سازی‌های کامپایلر کارآمد: بهینه‌سازی نرم‌افزاری که توضیحات مدل سطح بالا را به کد ماشین سطح پایین برای اجرا در سخت‌افزار خاص ترجمه می‌کند.

این‌ها فقط برخی از احتمالات حدس و گمان هستند و میزان واقعی نوآوری‌های DeepSeek هنوز به طور کامل آشکار نشده است. با این حال، واضح است که آن‌ها مرزهای آنچه در توسعه LLM ممکن است را جابجا می‌کنند و پیشرفت آن‌ها توسط جامعه هوش مصنوعی به دقت دنبال خواهد شد.