هندسة DeepSeek-R1
تعرف على كيفية استخدام DeepSeek-R1 لبيانات التعلم المعزز متعددة المراحل وسلسلة الأفكار المنظمة لإنتاج تفكير أكثر شفافية وقوة في نماذج اللغة الكبيرة.
سنغطي ما يلي...
في مجال الذكاء الاصطناعي سريع التطور، يتمثل أحد التحديات الرئيسية في جعل نماذج اللغة الكبيرة تشرح كيفية وصولها إلى الحلول، بدلاً من مجرد تقديم نتيجة نهائية. فبدون أي عملية استدلال مدمجة، تميل النماذج إلى تقديم إجابات نهائية - صحيحة أو خاطئة - دون الكشف عن المنطق الكامن وراءها. وهذا يُمثل قيدًا كبيرًا للمستخدمين الذين يرغبون في الثقة بنتائج النموذج والتحقق منها، خاصةً في السيناريوهات عالية المخاطر مثل البرمجة أو الرياضيات أو قرارات السياسات. يهدف DeepSeek-R1 إلى سدّ هذه الفجوة من خلال التركيز على الاستدلال التسلسلي. ويهدف إلى إنتاج أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على:
أظهر الأساس المنطقي خطوة بخطوة وراء كل استنتاج.
تحسين دقتهم من خلال التعلم التعزيزي، الذي يكافئ التفكير السليم والصحيح بدلاً من التخمين فقط.
تقديم مخرجات أكثر شفافية وسهولة في الاستخدام - بحيث لا يكون المنطق الأساسي عبارة عن اختبار صندوق معتم.
بعبارة أخرى، تم تصميم DeepSeek-R1 لحل المشكلة الأساسية المتمثلة في التفكير غير الشفاف للذكاء الاصطناعي - مما يجعل هذه النماذج أفضل في التفكير بصوت عالٍ ، والتحقق الذاتي، والتكيف مع المهام الجديدة بطريقة جديرة بالثقة.
تخيل أنك تحاول حل مفارقة مثل معضلة البيضة والدجاجة الكلاسيكية. للوهلة الأولى، يبدو الأمر بسيطًا، لكن حله يتطلب التفكير المسبق - التشكيك في الافتراضات، ودراسة السبب والنتيجة، وحتى تحدي البديهيات. هذا هو بالضبط جوهر التفكير المنطقي في نماذج اللغة الكبيرة. فهو لا يقتصر على التنبؤ بالكلمة التالية؛ بل يشمل أيضًا بناء سلسلة منطقية من الأفكار تعكس طريقة تعاملنا مع الألغاز والمفارقات المعقدة.
في GenAI، يُعرّف الاستدلال بأنه عملية هيكلة البيانات الخام إلى حلول متماسكة ومدروسة للمشكلات. لنفترض مثلاً التخطيط لرحلة برية: قد يُرشدك نموذج بسيط إلى المنعطف التالي، لكن النموذج المُتعقل بدقة يُحدد المسار بالكامل. فهو يتوقع الطرق البديلة، ويُقيّم المسارات البديلة، ويتكيف مع تغير الظروف. يُمكّن هذا النهج الشامل الذكاء الاصطناعي من معالجة كل شيء، من المسائل الرياضية المعقدة إلى السرد الإبداعي، باتساق يُشبه الإنسان.
DeepSeek‑V3 مقابل DeepSeek‑R1‑Zero
قبل أن نرى كيف يعمل DeepSeek-R1 على تحسين سلسلة الأفكار، دعونا نلقي نظرة على حجر الأساس: DeepSeek-V3 الذي ناقشناه سابقًا والنموذج الوسيط R1-Zero.
كما رأينا، يُعد DeepSeek‑V3 نموذجًا لغويًا رائعًا، مُدرَّبًا في الغالب عبر الضبط الدقيق المُشرف (SFT) على مجموعة واسعة من الأمثلة المُختارة بعناية، مثل الأكواد البرمجية والمقالات والأسئلة والأجوبة وغيرها. على الرغم من أنه يُنتج إجابات نهائية مُتقنة، إلا أنه عادةً لا يُقدم النتائج المطلوبة: