DeepSeek-V3: كيف تتفوق شركة صينية ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي على شركات التكنولوجيا العملاقة من حيث التكلفة والأداء

يتطور الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة، مما يؤدي إلى تحويل الصناعات وخلق فرص جديدة يوميًا. وقد أدت هذه الموجة من الابتكار إلى تأجيج المنافسة الشديدة بين شركات التكنولوجيا التي تحاول أن تصبح رائدة في هذا المجال. وقد سيطرت شركات مقرها الولايات المتحدة مثل OpenAI وAnthropic وMeta على هذا المجال لسنوات. ومع ذلك، هناك منافس جديد، شركة ناشئة مقرها الصين ديب سيكتكتسب الشركة أرضية بسرعة. ومع أحدث طرازاتها، DeepSeek-V3، لا تنافس الشركة فقط شركات التكنولوجيا العملاقة الراسخة مثل OpenAI GPT-4o, كلود أنثروبيك 3.5و اللاما ميتا 3.1 ولكن في الوقت نفسه، تتفوق الشركة على الشركات الأخرى في الأداء، بل وتتفوق عليها أيضًا في كفاءة التكلفة. وإلى جانب تفوقها في السوق، تعمل الشركة على تعطيل الوضع الراهن من خلال إتاحة النماذج المدربة والتكنولوجيا الأساسية علنًا. وبعد أن كانت هذه الاستراتيجيات في السابق سرية لدى الشركات، أصبحت الآن مفتوحة للجميع. وتعمل هذه التطورات على إعادة تعريف قواعد اللعبة.

في هذه المقالة، نستكشف كيف برنامج DeepSeek-V3 يحقق هذا الابتكار إنجازاته ولماذا قد يساهم في تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي للشركات والمبتكرين على حد سواء.

القيود المفروضة على نماذج اللغة الكبيرة الحالية (LLMs)

مع تزايد الطلب على نماذج اللغات الكبيرة المتقدمة، تزداد التحديات المرتبطة بنشرها. تُظهر نماذج مثل GPT-4o وClaude 3.5 قدرات رائعة ولكنها تأتي مع عدم كفاءة كبيرة:

• الاستخدام غير الفعال للموارد:

تعتمد أغلب النماذج على إضافة طبقات ومعلمات لتعزيز الأداء. ورغم فعالية هذا النهج، فإنه يتطلب موارد هائلة من الأجهزة، مما يؤدي إلى ارتفاع التكاليف وجعل قابلية التوسع غير عملية بالنسبة للعديد من المؤسسات.

• اختناقات معالجة التسلسل الطويل:

تستخدم برامج التعلم العميق الحالية بنية المحول كتصميم نموذجي أساسي لها. تواجه برامج التعلم العميق صعوبات في تلبية متطلبات الذاكرة التي تنمو بشكل كبير مع إطالة تسلسلات الإدخال. ويؤدي هذا إلى استدلال كثيف الموارد، مما يحد من فعاليتها في المهام التي تتطلب فهم سياق طويل.

• اختناقات التدريب بسبب تكاليف الاتصال:

غالبًا ما يواجه تدريب النماذج واسعة النطاق عدم كفاءة بسبب تكاليف الاتصالات عبر وحدة معالجة الرسوميات. يمكن أن يؤدي نقل البيانات بين العقد إلى وقت خمول كبير، مما يقلل من نسبة الحوسبة إلى الاتصالات الإجمالية ويزيد من التكاليف.

تشير هذه التحديات إلى أن تحسين الأداء غالبًا ما يكون على حساب الكفاءة، واستغلال الموارد، والتكلفة. ومع ذلك، يُظهر DeepSeek إمكانية تحسين الأداء دون التضحية بالكفاءة أو الموارد. إليكم كيف تعالج DeepSeek هذه التحديات لتحقيق ذلك.

كيف يتغلب DeepSeek-V3 على هذه التحديات

يعالج DeepSeek-V3 هذه القيود من خلال التصميم المبتكر والاختيارات الهندسية، ويتعامل بفعالية مع هذا التوازن بين الكفاءة وقابلية التوسع والأداء العالي. وإليك الطريقة:

• التخصيص الذكي للموارد من خلال مزيج من الخبراء (وزارة التعليم)

على عكس النماذج التقليدية، يستخدم DeepSeek-V3 خليط من الخبراء (MoE) هندسة تنشط بشكل انتقائي 37 مليار معلمة لكل رمز. يضمن هذا النهج تخصيص الموارد الحسابية بشكل استراتيجي عند الحاجة، مما يحقق أداءً عاليًا دون متطلبات الأجهزة للنماذج التقليدية.

• معالجة تسلسل طويل بكفاءة باستخدام الانتباه الكامن متعدد الرؤوس (MHLA)

على عكس أنظمة LLM التقليدية التي تعتمد على بنيات المحولات التي تتطلب ذاكرة تخزين مؤقتة كثيفة الاستخدام لتخزين القيمة الأساسية الخام (KV)، يستخدم DeepSeek-V3 نظامًا مبتكرًا الانتباه الكامن متعدد الرؤوس آلية (MHLA). تحول آلية (MHLA) كيفية إدارة ذاكرة التخزين المؤقت KV عن طريق ضغطها في مساحة كامنة ديناميكية باستخدام "فتحات كامنة". تعمل هذه الفتحات كوحدات ذاكرة مضغوطة، وتقطير المعلومات الأكثر أهمية فقط مع التخلص من التفاصيل غير الضرورية. وبينما يعالج النموذج الرموز الجديدة، يتم تحديث هذه الفتحات ديناميكيًا، مما يحافظ على السياق دون تضخيم استخدام الذاكرة.

من خلال تقليل استخدام الذاكرة، يجعل MHLA برنامج DeepSeek-V3 أسرع وأكثر كفاءة. كما يساعد النموذج على التركيز على ما يهم، مما يحسن قدرته على فهم النصوص الطويلة دون أن يغرق في التفاصيل غير الضرورية. يضمن هذا النهج أداءً أفضل مع استخدام موارد أقل.

• تدريب الدقة المختلطة مع FP8

غالبًا ما تعتمد النماذج التقليدية على تنسيقات عالية الدقة مثل FP16 أو FP32 للحفاظ على الدقة، ولكن هذا النهج يزيد بشكل كبير من استخدام الذاكرة وتكاليف الحوسبة. يتخذ DeepSeek-V3 نهجًا أكثر ابتكارًا مع إطار الدقة المختلطة FP8، والذي يستخدم تمثيلات الفاصلة العائمة ذات 8 بتات لحسابات محددة. من خلال ضبط الدقة بذكاء لتتناسب مع متطلبات كل مهمة، يقلل DeepSeek-V3 من استخدام ذاكرة وحدة معالجة الرسومات ويسرع التدريب، كل ذلك دون المساس بالاستقرار العددي والأداء.

• حل مشكلة تكاليف الاتصالات باستخدام DualPipe

لمعالجة مشكلة تكاليف الاتصال، يستخدم DeepSeek-V3 إطار عمل مبتكرًا DualPipe لتداخل الحوسبة والاتصال بين وحدات معالجة الرسوميات. يسمح هذا الإطار للنموذج بأداء كلتا المهمتين في وقت واحد، مما يقلل من فترات الخمول عندما تنتظر وحدات معالجة الرسوميات البيانات. مقترنًا بنوى اتصال متقدمة بين العقد تعمل على تحسين نقل البيانات عبر تقنيات عالية السرعة مثل بتقنية InfiniBand و NVLinkيتيح هذا الإطار للنموذج تحقيق نسبة ثابتة بين الحساب والاتصال حتى مع توسع النموذج.

ما الذي يجعل DeepSeek-V3 فريدًا من نوعه؟

توفر ابتكارات DeepSeek-V3 أداءً متطورًا مع الحفاظ على بصمة حسابية ومالية منخفضة بشكل ملحوظ.

• كفاءة التدريب وفعاليته من حيث التكلفة

من أبرز إنجازات DeepSeek-V3 عملية تدريبه الفعالة من حيث التكلفة. فقد تم تدريب النموذج على مجموعة بيانات شاملة تضم 14.8 تريليون رمز عالي الجودة على مدار ما يقرب من 2.788 مليون ساعة عمل لوحدة معالجة الرسومات (GPU) على وحدات معالجة الرسومات Nvidia H800. وقد أُنجزت عملية التدريب هذه بتكلفة إجمالية بلغت حوالي 5.57 مليون دولار أمريكي، وهو جزء بسيط من النفقات التي تكبدتها نظيراتها. على سبيل المثال، أفادت التقارير أن برنامج GPT-4o من OpenAI تطلب أكثر من 100 مليون دولار أمريكي للتدريب. ويؤكد هذا التباين الصارخ كفاءة DeepSeek-V3، حيث حقق أداءً متطورًا مع تقليل كبير في الموارد الحاسوبية والاستثمار المالي.

• قدرات تفكيرية متفوقة:

تزود آلية MHLA DeepSeek-V3 بقدرة استثنائية على معالجة التسلسلات الطويلة، مما يسمح لها بإعطاء الأولوية للمعلومات ذات الصلة بشكل ديناميكي. هذه القدرة حيوية بشكل خاص لفهم السياقات الطويلة المفيدة لمهام مثل التفكير متعدد الخطوات. يستخدم النموذج التعلم التعزيزي لتدريب MoE باستخدام نماذج أصغر حجمًا. يتيح هذا النهج المعياري مع آلية MHLA للنموذج التفوق في مهام التفكير. تُظهر المعايير باستمرار أن DeepSeek-V3 يتفوق GPT-4o، وClaude 3.5، وLlama 3.1 في حل المشكلات متعددة الخطوات والفهم السياقي.

• كفاءة الطاقة والاستدامة:

بفضل دقة FP8 والتوازي ثنائي الأنابيب، يقلل DeepSeek-V3 من استهلاك الطاقة مع الحفاظ على الدقة. تعمل هذه الابتكارات على تقليل وقت وحدة معالجة الرسومات الخاملة، وتقليل استخدام الطاقة، والمساهمة في نظام بيئي أكثر استدامة للذكاء الاصطناعي.

الخلاصة

يجسد DeepSeek-V3 قوة الابتكار والتصميم الاستراتيجي في الذكاء الاصطناعي التوليدي. من خلال التفوق على قادة الصناعة في كفاءة التكلفة والقدرات المنطقية، أثبتت DeepSeek أن تحقيق تقدم رائد دون متطلبات موارد مفرطة أمر ممكن.

يقدم DeepSeek-V3 حلاً عمليًا للمؤسسات والمطورين يجمع بين القدرة على تحمل التكاليف والقدرات المتطورة. ويشير ظهوره إلى أن الذكاء الاصطناعي لن يصبح أكثر قوة في المستقبل فحسب، بل سيكون أيضًا أكثر سهولة في الوصول إليه وشاملاً. ومع استمرار تطور الصناعة، يعمل DeepSeek-V3 كتذكير بأن التقدم لا يجب أن يأتي على حساب الكفاءة.