ما هو DeepSeek؟ التحليل التكنولوجي الأكثر شمولاً وكيفية استخدامه!
تحديث في
أطلقت شركة صينية نموذج DeepSeek-V3. اكتشف لماذا يجذب هذا النموذج الكثير من الانتباه مقارنة بمنافسيه...
مؤخرًا، أثارت الشركة الصينية ضجة كبيرة بإطلاقها DeepSeek V3. فما هو DeepSeek V3؟ باختصار، هو نموذج لغوي ضخم (LLM) يعتمد على بنية MoE ويحتوي على 671 مليار من المعاملات، حيث يتم تنشيط 37 مليار معاملة لكل رمز. ووفقًا للتقييمات، فإن DeepSeek V3 يتفوق على النماذج المفتوحة المصدر الأخرى وقادر على المنافسة مع النماذج المغلقة المصدر الرئيسية.
في السنوات الأخيرة، شهدت النماذج اللغوية الضخمة (LLM) تطورًا سريعًا، مما ساهم في تقليص الفجوة مع الذكاء الاصطناعي العام (AGI). ويشهد مجال النماذج مفتوحة المصدر تقدمًا كبيرًا، بما في ذلك DeepSeek AI وLLaMA وQwen وMistral، حيث تعمل جميعها على سد الفجوة في الأداء مع النماذج المغلقة المصدر. يمثل ظهور DeepSeek-V3 علامة فارقة في هذا المجال.
بعد ذلك، سنقدم لك شرحًا تقنيًا تفصيليًا حول ما هو DeepSeek وكيفية استخدامه والمزيد!
- على هذه الصفحة
- ما هو DeepSeek AI وDeepSeek V3؟
- ما الذي يمكننا فعله باستخدام DeepSeek V3؟
- المزايا الحصرية لـ DeepSeek V3
- كيفية استخدام DeepSeek V3؟
- ميزة إضافية – كيف تتعامل مع القيود في ميزات DeepSeek AI؟
ما هو DeepSeek AI وDeepSeek V3؟
DeepSeek هي شركة رائدة في مجال النماذج اللغوية الكبرى، مقرها الصين هانغتشو. أطلقت نماذج مثل DeepSeek-Coder وDeepSeek-V2 وغيرها من النماذج اللغوية الكبرى للجمهور. تأسست الشركة رسميًا في 17 يوليو 2023، وتتلقى دعمها المالي من شركة High-Flyer Quant، وهي شركة صناديق تحوط تعتمد على الذكاء الاصطناعي. تأسست DeepSeek بهدف استكشاف طبيعة الذكاء الاصطناعي العام (AGI) وتعزيز تقدم وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي من خلال البحث وتطوير تقنيات مبتكرة مثل النماذج اللغوية الكبرى.
في 26 ديسمبر، تم إطلاق النسخة الأولى من سلسلة جديدة من النماذج، DeepSeek-V3، وتم فتح الكود الخاص بها للجمهور في نفس الوقت. يحتوي DeepSeek V3 على 671 مليار معلمة، مما يجعله أحد أكبر نماذج الذكاء الاصطناعي في العالم. تمثل هذه المعلمات متغيرات داخلية تساعد الذكاء الاصطناعي على فهم المهام والرد عليها بدقة أكبر. كلما زاد عدد المعلمات، زادت قدرات النموذج. وفي هذا الصدد، يتميز V3 بحجمه الذي يبلغ 1.6 مرة أكبر من Llama 3.1 من Meta، الذي يحتوي على 405 مليارات معلمة. (المصدر: منتدى)
الجدير بالذكر أن DeepSeek-V3 يتميز بتكاليف تدريب تنافسية للغاية. بناءً على سعر استئجار وحدة معالجة الرسوميات GPU H800 بمقدار 2 دولار في الساعة، بلغت التكلفة الإجمالية للتدريب 5.58 مليون دولار فقط، وهو مبلغ منخفض بشكل مدهش مقارنة بالنماذج الأخرى في السوق مثل GPT-4 من OpenAI.
ويُفهم أيضًا أن فريق DeepSeek AI يتميز بطابع فريد: معظم أعضائه شباب وطلاب جامعيون، خاصة من جامعة تسينغهوا وجامعة بكين، حيث يتمتعون بنشاط كبير ضمن الفريق.
ما الذي يمكننا فعله باستخدام DeepSeek V3؟
DeepSeek V3 هو نموذج لغوي متقدم يمكن استخدامه للعديد من المهام المستندة إلى النصوص، مثل البرمجة، الترجمة، كتابة النصوص ورسائل البريد الإلكتروني، وكل ذلك بناءً على أوامر وصفية. على عكس بعض منتجات الذكاء الاصطناعي التي تحول النص الى فيديو، فهو أشبه بروبوت محادثة قوي!
إليك بعض الوظائف الرئيسية التي يمكنك استكشافها:
1. المساعدة في البحث
- البحث عن المعلومات: احصل على إجابات سريعة ودقيقة عن أسئلة حول مواضيع متنوعة.
- تلخيص المحتوى: استخدم الذكاء الاصطناعي لتلخيص المقالات أو الكتب أو الوثائق الطويلة بطريقة واضحة وموجزة.
- تحليل البيانات: يساعد في تفسير البيانات، الرسوم البيانية، أو الدراسات العلمية.
2. الدعم التعليمي
- شرح تعليمي: فهم المفاهيم المعقدة بطريقة بسيطة ومفهومة.
- تمارين عملية: حل مسائل رياضية، فيزيائية، كيميائية وغيرها.
- مراجعة النصوص: تصحيح المقالات، الأبحاث أو الأعمال الأكاديمية.
3. تطوير المحتوى
- الكتابة الإبداعية: إنشاء قصص، قصائد، سيناريوهات أو نصوص مقنعة.
- توليد الأفكار: العصف الذهني للمشاريع، الحملات أو الأعمال.
- الترجمة والتكييف: ترجمة النصوص بين اللغات أو تعديل نبرة الرسالة.
4. الدعم الفني
- البرمجة: المساعدة في كتابة، تصحيح أو تحسين الأكواد بلغات مختلفة (Python، JavaScript، وغيرها).
- شرح تقني: فهم مفاهيم في تكنولوجيا المعلومات، الهندسة، التصميم وغيرها.
- أتمتة المهام: اقتراح أدوات أو سكريبتات لتبسيط العمليات.
5. الأعمال والتسويق
- الاستراتيجيات: اقتراح أفكار لحملات تسويقية أو نمو الأعمال.
- تحليل السوق: المساعدة في تفسير الاتجاهات أو بيانات المنافسة.
- الكتابة المهنية: إعداد رسائل البريد الإلكتروني، التقارير أو العروض التجارية.
نلاحظ أن استخدامات DeepSeek V3 متنوعة للغاية لدرجة أن الجميع تقريبًا يمكنهم العثور على طريقة تناسبهم لاستخدامه. وبالمقارنة مع المنتجات المماثلة، يُظهر DeepSeek أيضًا مزاياه المطلقة!
اقرا ايضا: كيفية تحويل البوربوينت إلى فيديو - طرق سهلة ومجانية >>
المزايا الحصرية لـ DeepSeek V3
جذب نموذج DeepSeek V3 الانتباه على المستوى العالمي، خاصة في وادي السيليكون، بعد إطلاقه. وقد أشاد العديد من الشخصيات البارزة في مجال الذكاء الاصطناعي به. فما الذي يجعل هذا النموذج يحظى بكل هذا التقدير؟ وما هي مزاياه التقنية الحصرية؟
وفقًا للتقرير الفني لـ DeepSeek، يتفوق DeepSeek V3 على النماذج مفتوحة المصدر الأخرى، مثل Qwen2.5-72B (من Alibaba) وLlama-3.1-405B (من Meta) في العديد من التقييمات، ويضاهي أداء النماذج الرائدة مغلقة المصدر مثل GPT-4o وClaude-3.5-Sonnet.
المصدر: https ://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/DeepSeek_V3.pdf
نقاط قوته الحصرية تشمل:
1. استراتيجية مبتكرة لتحقيق التوازن في الحمل
على عكس النماذج التقليدية المستندة إلى MoE والتي تعتمد على خسائر إضافية، يعتمد DeepSeek V3 على آلية توازن الحمل بدون خسائر إضافية، مما يقلل بشكل كبير من قيود الأداء التي تواجهها النماذج الأخرى.
2. هدف التنبؤ متعدد العلامات (MTP)
بفضل تقنية MTP، يمكن للنموذج تحسين دقة التنبؤ بمخرجات متعددة أثناء التدريب. كما تسهم هذه التقنية بشكل كبير في تسريع عمليات التفكير (مثل فك التشفير التخميني).
3. تدريب عالي الكفاءة باستخدام دقة مختلطة FP8
يُعد DeepSeek-V3 أول نموذج يُثبت إمكانية تدريب النماذج واسعة النطاق باستخدام دقة FP8. ومن خلال دمج التصميم المشترك بين الأجهزة والبرمجيات، تمكن من تجاوز عنق الزجاجة في الاتصالات بين العقد، وتحقيق تداخل شبه كامل بين العمليات الحسابية والاتصالات. هذه الابتكارات خفضت تكلفة تدريب النموذج إلى 2.788 مليون ساعة GPU H800، وهو أقل بكثير من تكلفة تدريب النماذج المماثلة.
4. عملية تدريب مستقرة
خلال عملية التدريب بأكملها، لم يواجه DeepSeek V3 أي تقلبات غير قابلة للاسترداد في الخسائر أو عمليات تراجع، مما يعني أن عملية تدريب النموذج ليست فعالة فحسب، بل أيضًا مستقرة بشكل استثنائي.
بالإضافة إلى ذلك، يتمتع النموذج بأداء متميز في تنفيذ المهام الرياضية والبرمجية، ودعم اللغات المتعددة، وتوليد التفسيرات والاستدلالات.
قد يعجبك أفضل 8 أدوات مجانية لجعل الصورة تتكلم بالذكاء الاصطناعي في 2025 >>
كيفية استخدام DeepSeek V3؟
أصبح DeepSeek V3 الآن مفتوحًا رسميًا للجمهور، فكيف يمكننا استخدامه؟ فقط بضع خطوات بسيطة!
الخطوة 1: قم بتسجيل الدخول إلى الموقع الرسمي لـ DeepSeek.
الخطوة 2: أكمل عملية التسجيل. لاحظ أنه يمكن استخدام أرقام الهواتف المحمولة فقط للتسجيل.
الخطوة 3: بعد ذلك، يمكنك كتابة النص في صندوق الإدخال وبدء الحوار مع الذكاء الاصطناعي.
ولكن هناك ميزتان مثيرتان للاهتمام يجب ملاحظتهما هنا:
- ميزة DeepThink تُستخدم لحل المشكلات المعقدة التي تتطلب التفكير والاستدلال.
- ميزة Search تُستخدم للبحث في الإنترنت عند الحاجة.
بالطبع، يمكنك بدء محادثات جديدة في أي وقت، وسيتم حفظ محتوى المحادثات السابقة دون أن تفقده.
ميزة إضافية – كيف تتعامل مع القيود في ميزات DeepSeek AI؟
هل توجد قيود في وظائف DeepSeek AI؟
نعم! أثناء الاستخدام، وجدنا أنه لا يدعم جميع تنسيقات الملفات؛ فهو يدعم فقط ملفات .docs والصور. أي إذا كان النص الخاص بنا في صيغة PDF، فلن يتمكن من قراءته أو مساعدتنا فيه.
إذن، ما الذي يجب علينا فعله؟ هل يمكننا العثور على أداة لقراءة ملفات PDF مثل DeepSeek، ولكن مع دعم لعدة لغات، وبنفس القوة، ومجانية؟ سواء كنت تريد تلخيص المقالة أو الحصول على إجابات لأسئلتك، الإجابة هي نعم! يمكننا استخدام Vidnoz ChatPDF كبديل مثالي!
كيفية استخدام Vidnoz Chat PDF للتحدث مع ملفات PDF؟
1. قم بتسجيل الدخول وابحث عن أداة Chat PDF المجانية في الجزء العلوي من القائمة من موقع Vidnoz.
2. قم بتحميل ملف PDF الخاص بك.
3. اكتب سؤالك في صندوق الحوار.
العملية بأكملها سريعة وسهلة للغاية؛ ستقرأ الأداة محتوى ملف PDF، ثم تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل المحتوى والإجابة على أسئلتك بدقة، مما يحل مشكلة عدم قدرة DeepSeek-V3 على تحميل ملفات PDF. ومع دعمه لعدة لغات، يمكنك أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لترجمة ملفات PDF الخاصة بك!
الخاتمة
تعلمنا ما هو DeepSeek وكيف يُظهر إنشاء DeepSeek V3 أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مقتصرًا على عمالقة التكنولوجيا فقط. يجمع بين سهولة الاستخدام والميزات المتقدمة والابتكار، مما يمثل مرحلة جديدة في المنافسة العالمية على ريادة الذكاء الاصطناعي. سواء من خلال روبوتات المحادثة مثل DeepSeek AI التي يمكنها الإجابة على أي سؤال، أو من خلال أدوات توليد الفيديو القوية مثل Vidnoz AI التي تخدم كل واحد منا في حياته اليومية، نرى بوضوح كيف يغير الذكاء الاصطناعي الطريقة التي نعيش بها بشكل عميق.
أحمد
أحمد دائمًا كان متحمسًا للكتابة. إنه متين في مجال تقنية المعلومات حيث أنه حاصل على درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر. لقد كتب عن البرمجيات السطحية وأدوات التعاون عبر الإنترنت لما يقرب من 8 سنوات.