في عالم الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر الذي يتطور بسرعة كبيرة، يصعب أحيانًا مواكبة أحدث الابتكارات. ولكن يبدو أن نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد DeepSeek-V2.5 قد أثار إعجاب الخبراء وأصبح الرائد الجديد في هذا المجال بعد فترة وجيزة من إطلاقه.
ما هو DeepSeek-V2.5؟
DeepSeek-V2.5 هو أحدث إصدار من نماذج الذكاء الاصطناعي التي طورتها شركة DeepSeek، التابعة لصندوق التحوط الكمي الصيني High-Flyer Capital Management.
تم إصدار النموذج في 6 سبتمبر 2024 ويجمع بين قدرات معالجة اللغة الطبيعية وبرمجة الأكواد، ليصبح بذلك أداة قوية للاستخدامات المتعددة.
🚀 Exciting news! We’ve officially launched DeepSeek-V2.5 – a powerful combination of DeepSeek-V2-0628 and DeepSeek-Coder-V2-0724! Now, with enhanced writing, instruction-following, and human preference alignment, it’s available on Web and API. Enjoy seamless Function Calling,… pic.twitter.com/dXF2hFvnKK
— DeepSeek (@deepseek_ai) September 6, 2024
ميزات DeepSeek-V2.5 التي تم تحسينها
من أبرز نقاط قوة DeepSeek-V2.5 هي التحسينات التي تم إدخالها لضمان تماشيه مع تفضيلات المستخدمين.
حيث تم تحسين النموذج ليتبع التعليمات بشكل أكثر دقة ويوفر استجابات أكثر توافقًا مع متطلبات البشر، و هو ما يجعله خيارًا ممتازًا للاستخدامات التجارية.
١. تحسين الكتابة واتباع التعليمات: فقد تم تحسين قدرات النموذج على توليد نصوص طبيعية وفهم تعليمات معقدة. سواء في المحادثات أو لإنشاء تعليمات برمجية. لذا يُعتبر النموذج أداة مثالية يمكنها التعامل مع مختلف المهام بسلاسة.
٢. قدرات برمجة متقدمة: من خلال دمج قدرات DeepSeekV2-Chat و DeepSeek-Coder-V2-Instruct، يقدم DeepSeek-V2.5 نموذجًا يمكن استخدامه في مجالات متعددة مثل توليد الأكواد وتصحيح الأخطاء البرمجية.
3. تحسين سرعة الاستدلال: فعلى الرغم من أن تشغيل النموذج يتطلب موارد حسابية ضخمة – حيث يستخدم 236 مليار بارامتر – إلا أن أدائه يظل مذهلاً من حيث السرعة والدقة، خاصة مع الإمكانيات المطلوبة التي تشمل 80 جيجابايت من وحدات معالجة الرسومات (GPU)
مقارنة النموذج مع الإصدارات السابقة
أظهرت الاختبارات مع DeepSeek-V2.5 يتفوق في عدة مجالات رئيسية مقارنة بالإصدارات السابقة. حقق النموذج دقة ملحوظة في العديد من المقاييس مثل:
١. AlpacaEval 2.0 (اختبار يقيس مدى قدرة نموذج الذكاء الاصطناعي على فهم اللغة، مثل فهم معنى الكلمات والعبارات): حقق النموذج دقة 50.5 مقارنة بـ 46.6 في الإصدارات السابقة.
٢. ArenaHard (اختبار صعب جداً لقياس قدرة نموذج الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات، مثل حل المسائل الرياضية المعقدة): سجل النموذج دقة 76.2، متفوقًا على الإصدارات السابقة.
٣. HumanEval Python (اختبار لمعرفة قدرة نموذج الذكاء الاصطناعي على كتابة البرامج -الكود- بلغة البرمجة Python): حصل على درجة 89، مما يعكس تقدمه الكبير في القدرات البرمجية.
مقارنة DeepSeek-V2.5 مع النماذج الأخرى
في عالم الذكاء الاصطناعي، تُعد المقارنات بين النماذج المختلفة جزءًا أساسيًا لفهم كفاءة كل نموذج.
وفقًا للمقارنة التي نشرتها شركة DeepSeek AI عبر موقعها الرسمي، إذا نظرنا إلى النتائج الخاصة بـ DeepSeek-V2.5 مقارنةً بالنماذج الأخرى، سنجد أنه يتفوق في العديد من الجوانب المهمة.
١. الأداء العام في اللغتين الصينية والإنجليزية: حصل النموذج على 8.04 في اللغة الصينية و 9.02 في اللغة الإنجليزية، وهو ما يجعله من أفضل النماذج في هذا المجال مقارنة بنماذج أخرى مثل GPT-4 Turbo الذي حصل على 9.32 في الإنجليزية ولكنه أقل كفاءة في المجالات الأخرى.
٢. القدرات المعرفية (Knowledge): حقق النموذج نتيجة 80.4، متفوقًا على نماذج مثل Claude3 Sonnet و Gemini1.5 Pro. هذه النتائج تعكس قدرته على الإجابة عن الأسئلة التي تتطلب معرفة عامة وشاملة.
٣. القدرات الحسابية (Arithmetic): يُعتبر أداء DeepSeek-V2.5 في الحسابات رائعًا، حيث حصل على درجة 95.1، وهي من أعلى النتائج بين النماذج المفتوحة المصدر، متجاوزًا نماذج مثل Claude3 Opus الذي حصل على 95 ولكنه أقل في المجالات الأخرى.
٤. البرمجة وتصحيح الأكواد (Coding): في هذا المجال، حقق هذا الإصدار الجديد درجة 89، وهي من أفضل الدرجات، مما يجعله مفيدًا للمطورين الذين يبحثون عن مساعد في كتابة الأكواد وتصحيحها. بالمقارنة، نجد أن Claude3 Opus حصل على 84.9، مما يجعل DeepSeek-V2.5 خيارًا ممتازًا في هذا السياق.
و بفضل هذه النتائج، يمكننا أن نقول إن DeepSeek-V2.5 يقدم توازنًا ممتازًا بين القدرات اللغوية، المعرفية، والحسابية، مع تفوق ملحوظ في مهام البرمجة، و هذا ما يجعله خيارًا أمثل للمطورين والباحثين في مجالات مختلفة.
كما أشاد به خبراء الذكاء الاصطناعي مثل Maziyar Panahi، الذي وصفه بأنه "أفضل نموذج مفتوح المصدر في العالم". وأثبتت النتائج المستقلة أن DeepSeek-V2.5 يتفوق على نماذج مثل Llama 3-70B و Llama 3.1-405B Instruct، لكنه لا يزال دون مستوى أداء GPT-4o mini و Claude 3.5 Sonnet.
Now this is the world’s best open-source LLM! ❤️ I can’t believe it was overshadowed by that 💩 show!
— Maziyar PANAHI (@MaziyarPanahi) September 9, 2024
DeepSeek-V2.5 by @deepseek_ai 🙌🏼 pic.twitter.com/0n47Aqw3Yc
DeepSeek-V2.5: نموذج مفتوح المصدر ومتعدد الاستخدامات
تم إصدار DeepSeek-V2.5 كبرنامج مفتوح المصدر تحت رخصة مشابهة لرخصة MIT، مما يسمح للمطورين باستخدامه بحرية للأغراض التجارية بشرط الامتثال لبعض القيود مثل عدم استخدامه لأغراض عسكرية أو لإنشاء معلومات مضللة.
كما يتيح هذا الإصدار للشركات دمج النموذج في سير العمل الخاص بها لتطبيقات متعددة، بما في ذلك دعم العملاء، إنشاء المحتوى، تطوير البرمجيات، وتحليل البيانات.
حيث يمكن للمطورين أيضًا تحسين النموذج واستخدامه لإنشاء نماذج متخصصة لتطبيقات معينة.
الوصول إلى نموذج DeepSeek-V2.5
النموذج متاح الآن عبر منصة Hugging Face، حيث يمكن للمستخدمين الوصول إليه بسهولة سواء من خلال الويب أو API.
مستقبل واعد للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر
مع إطلاق DeepSeek-V2.5، تواصل شركة DeepSeek-AI تعزيز وصول الشركات والمطورين إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
و بفضل تقنيات متقدمة مثل Multi-Head Latent Attention (MLA)، يتمكن النموذج من تقليل حجم الذاكرة المستخدمة أثناء عمله، مما يُعرف باسم KV cache.
هذا يعني أن النموذج يمكنه التفكير أسرع، مع استخدام أقل للموارد مثل الذاكرة والطاقة.
وبالتالي، يُقدم أداءً قويًا وسريعًا دون الحاجة إلى الكثير من الموارد.
هذا الابتكار يجعل DeepSeek-V2.5 ليس فقط قويًا ولكنه أيضًا اقتصاديًا من حيث استهلاك الموارد. وبهذا، يضع نفسه كواحد من النماذج الرائدة في المهام المتعلقة باللغة الطبيعية والبرمجة على حد سواء.
بالختام، فإنني أري ان بفضل قدرات هذا الإصدار الجديد المتعددة ومرونته في التعامل مع مختلف المهام، فإنه خطوة كبيرة نحو مستقبل الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر.
كما يفتح هذا النموذج الباب أمام الباحثين والمطورين لاستكشاف إمكانيات جديدة وتحقيق تقدم في مجالات متعددة باستخدام التقنيات الذكية.
