تعمل شركة “ديب سيك” الصينية على تطوير نماذج ذكاء اصطناعي جديدة أطلقت عليها (DeepSeek-GRM)، وذلك بالتعاون مع جامعة “تسينجهوا” في بكين.
وتسعى الشركة الصينية الناشئة إلى تقليل التدريب الذي تحتاجه نماذج الذكاء الاصطناعي التي تطورها الشركة، سعيًا لخفض تكاليف التشغيل.
وتعاونت “ديب سيك”، مع باحثين من الجامعة في إعداد ورقة بحثية تُفصّل نهجًا جديدًا للتعلم المُعزّز لجعل النماذج أكثر كفاءة.
وبحسب تقرير لوكالة “بلومبرج” تهدف الطريقة الجديدة إلى مساعدة نماذج الذكاء الاصطناعي على الالتزام بشكل أفضل بالتفضيلات البشرية من خلال تقديم مكافآت مقابل استجابات أكثر دقة وسهولة في الفهم.
وقد أثبت التعلم المُعزّز فعاليته في تسريع مهام الذكاء الاصطناعي في تطبيقات ومجالات محدودة. ومع ذلك، فقد ثبت أن توسيعه ليشمل تطبيقات عمومية أكثر يُمثّل تحديًا، وهذه هي المشكلة التي يحاول فريق “ديب سيك” حلها من خلال ما يُطلق عليه “self-principled critique tuning” أي “الضبط النقدي الذاتي المبدئي”.
وقد تفوقت هذه الاستراتيجية على الأساليب والنماذج الحالية في مختلف المعايير، وأظهرت النتيجة أداءً أفضل بموارد حوسبة أقل، وفقًا لما جاء في الورقة البحثية.
وتستعد “ديب سيك” لإطلاق النماذج الجديدة “DeepSeek-GRM”، وهو اختصار لعبارة “نمذجة المكافآت العامة” في شكل مفتوح المصدر، وفقًا لما ذكرته الشركة.
