المؤلف: Jin Lei, Fa Zi, Ao Fei Si المصدر: Qubit
DeepSeek مثير، لا يزال؛ يحدث.
في نهاية الأسبوع الماضي فقط، تفوق DeepSeek على ChatGPT وتصدر قائمة التطبيقات المجانية في متجر تطبيقات Apple بالولايات المتحدة !
إنها شائعة جدًا لدرجة أن بعض مستخدمي الإنترنت وصفوها على هذا النحو:
ما أعتقد أنني لا أحب تطبيقات الذكاء الاصطناعي المساعدة، لكني قمت بتنزيل DeepSeek.
أما السبب، فهو نموذج الاستدلال مفتوح المصدر الخاص بـ DeepSeek R1 قبل بضعة أيام، وهو ما أثار موجات من الرأي العام.
لقد وصل R1، الذي كلف تدريبه 5.6 مليون دولار أمريكي فقط، إلى نموذج OpenAI o1 أو تجاوزه في العديد من اختبارات قياس الذكاء الاصطناعي.
و DeepSeek مجاني حقًا، وعلى الرغم من وجود ChatGPT في القائمة المجانية، إذا كنت تريد فتح نسخته الكاملة، فلا يزال بإمكانك عليك أن تنفق 200 دولار...
الآن إذا كنت تبحث عن "DeepSeek" على ، "وداعا ChatGPT" المواضيع:
ولم ينتبه الأشخاص في دائرة التكنولوجيا فقط، على سبيل المثال، أشاد الرأسمالي المغامر مارك أندريسن بشدة بما يلي:
يعد DeepSeek R1 واحدًا من أكثر الاكتشافات المذهلة التي رأيتها على الإطلاق.
حتى جملة واحدة ردًا على السؤال "كيف سيجني DeepSeek الأموال؟" - "DeepSeek هو مشروع صغير" أثار جنون مستخدمي الإنترنت... p>
حسنًا، الجو حار حقًا
< h2 style= "text-align: left;">لقد أثار أيضًا موجة من الظهور مرة أخرى
كان DeepSeek R1، وهو في حد ذاته نموذج مفتوح المصدر، متاحًا بالأمس فقط لقد أثار موجة من جنون التكاثر.
هذا المشروع Open R1 بدأه HuggingFace على GitHub.
تم إصدار المشروع لمدة يومين فقط وحصل بالفعل على 4.2 ألف نجمة.
قال المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي كليم ديلانج:
بدأ فريقنا العلمي العمل على النسخ الكامل للإصدار R1 وتوفيره مفتوح المصدر، بما في ذلك بيانات التدريب والنصوص التدريبية...
نأمل أن الاستفادة الكاملة منه تتيح قوة الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر للجميع في العالم الاستفادة من تقدم الذكاء الاصطناعي! أعتقد أن هذا سيساعد أيضًا في فضح بعض الأساطير.
في وثيقة مشروع Open R1، ذكر المسؤول أيضًا:
الغرض من هذا المشروع هو بناء الأجزاء المفقودة من خط أنابيب R1 بحيث يمكن لأي شخص نسخ وبناء R1 فوقه.
ذكرت HuggingFace أنها ستستخدم التقرير الفني لـ DeepSeek-R1 كدليل لإكمال المشروع في ثلاث خطوات:
< p style ="text-align: left;">الخطوة 1: استخدم DeepSeek-R1 لتقطير مجموعة عالية الجودة لتكرار نموذج R1-Distill.
الخطوة 2: انسخ خط أنابيب التعلم المعزز النقي (RL) الذي استخدمه DeepSeek لإنشاء R1-Zero. وقد يتضمن ذلك تنظيم مجموعات بيانات جديدة واسعة النطاق للرياضيات والاستدلال والترميز.
الخطوة 3: الانتقال من النموذج الأساسي إلى إصدار RL من خلال التدريب متعدد المراحل.
بالإضافة إلى اتجاه الظهور مرة أخرى، هناك أيضًا طرق لعب لا نهاية لها يشاركها مستخدمو الإنترنت.
على سبيل المثال، شارك أحد الأشخاص "Build Everything with DeepSeek R1"، والذي يعلمك خطوة بخطوة كيفية إنشاء الألعاب وتطويرها البرمجة، الخ.
امتدادًا لشعبية DeepSeek، لا تزال قيمة ضوء المنتجات المحلية في ارتفاع:
أولاً DeepSeek، والآن Kimi k1.5... الصين (النماذج الكبيرة) تتطور بسرعة كبيرة.
أما بالنسبة للموضوعات الساخنة التي أثارها DeepSeek، فقد وقف LeCun وقال:
النقطة الحقيقية التي يجب أن نركز عليها هي أن النموذج مفتوح المصدر يتجاوز النموذج الخاص.
ما هو نوع الجنون الذي سيثيره DeepSeek في المستقبل يستحق الاستمرار في الاهتمام به. ص>