مدل DeepSeek-R1

مدل هوش مصنوعی ارزان و متن بازDeepSeek-R1 دانشمندان را به وجد آورده است

در دنیای هوش مصنوعی، مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به‌سرعت در حال پیشرفت‌اند و هر روز شاهد ظهور رقبای جدید و هیجان‌انگیز هستیم. در این میان، مدل DeepSeek-R1 توجه بسیاری از پژوهشگران و متخصصان را به خود جلب کرده است. این مدل با رویکرد «زنجیره تفکر» (Chain of Thought) که شباهت زیادی به فرایند تفکر انسانی دارد، در حل مسائل پیچیده ریاضی، شیمی و کدنویسی عملکردی چشمگیر نشان می‌دهد. آنچه DeepSeek-R1 را متمایز می‌کند، علاوه بر قدرت استدلال بالا، هزینه‌ی به‌مراتب کمتر برای اجرا و نیز نحوه انتشار آن به‌صورت «open-weight» است که می‌تواند مسیر پژوهش در این حوزه را دگرگون کند.

در این مقاله وبلاگی، قصد داریم نگاهی جامع به نحوه کارکرد DeepSeek-R1، مزیت‌ها، نقاط قوت، و آینده این مدل بیندازیم. همچنین به اهمیت رویکرد «زنجیره تفکر» در حل مسائل پیچیده و مقایسه آن با رقبایی همچون مدل «o1» و «o3» از OpenAI می‌پردازیم.

مدلDeepSeek-R1 چیست و چرا مهم است؟

مدلDeepSeek-R1 جدیدترین مدل زبانی بزرگ است که توسط استارتاپی به نام DeepSeek در هانگژو چین توسعه یافته و در تاریخ ۲۰ ژانویه منتشر شده است. آزمایش‌های اولیه نشان می‌دهد این مدل در رشته‌هایی نظیر شیمی، ریاضیات و کدنویسی عملکردی هم‌تراز و گاه بهتر از o1 دارد؛ مدلی که پیش‌تر توسط شرکت آمریکایی OpenAI عرضه شد و موجی از تحسین را در دنیای هوش مصنوعی برانگیخت.

نکته‌ی جذاب درباره R1 این است که به‌صورت «open-weight» منتشر شده؛ یعنی در حالی که کد مدل آزادانه در دسترس قرار گرفته، داده‌های خام آموزش آن (Training Data) هنوز کاملاً عمومی نیست. به‌گفته‌ی متخصصان، همین شفافیت تا حد زیادی می‌تواند به فهم بهتر روش استدلال مدل و بهبود آن در پژوهش‌های آتی کمک کند. در حالی که بسیاری از مدل‌های مطرح دنیا، به‌ویژه o1 و o3 شرکت OpenAI، به‌صورت «جعبه سیاه» (Black Box) باقی مانده‌اند، DeepSeek-R1 فرصتی استثنایی برای محققان فراهم می‌کند تا سازوکار درونی و «زنجیره تفکر» مدل را بررسی و آن را ارتقا دهند.

رویکرد «زنجیره تفکر» چیست؟

مدل‌هایی مانند مدلDeepSeek-R1 از فرآیندی موسوم به Chain of Thought بهره می‌برند. در این روش، مدل پاسخش را مرحله‌به‌مرحله می‌سازد و در صورت لزوم، عقب‌گرد می‌کند و روند استدلالش را دوباره ارزیابی می‌نماید. این شیوه شباهت زیادی به نحوه تفکر انسان دارد؛ یعنی به‌جای ارائه پاسخ تک‌مرحله‌ای، به‌صورت گام‌به‌گام پیش می‌رود:

  1. درک مسئله: مدل ابتدا مسئله را می‌خواند و سعی می‌کند تمام اجزای آن را بفهمد.
  2. تجزیه و تحلیل: مدل فرایند استدلال را فعال کرده و از رویه‌های خاص خود برای رسیدن به پاسخ استفاده می‌کند.
  3. بازنگری: در صورت رسیدن به بن‌بست یا خطا، مدل امکان ارزیابی مجدد مراحل پیشین را دارد.
  4. ارائه راه‌حل: در نهایت راه‌حل نهایی به‌صورت مشروح یا خلاصه در اختیار کاربر قرار می‌گیرد.

این شیوه باعث می‌شود مدل‌ها در مقایسه با نسخه‌های قبلی که تنها بر پیش‌بینی کلمه‌ی بعدی تمرکز داشتند، دقت و توانایی بیشتری در حل مسائل پیچیده داشته باشند. همچنین، احتمال «توهم» (Hallucination) یا ایجاد داده‌های جعلی را می‌توان با این متد تا حدودی کاهش داد.

عملکرد مدلDeepSeek-R1 در تست‌های تخصصی

در مقاله فنی که هم‌زمان با انتشار این مدل ارائه شد، DeepSeek-R1 در مجموعه‌ای از بنچمارک‌ها نتایج درخشانی ثبت کرده است:

  • MATH-500: این مجموعه شامل ۵۰۰ مسئله پیچیده ریاضی است که توسط دانشگاه کالیفرنیا در برکلی طراحی شده. R1 با کسب امتیاز ۹۷.۳٪ عملکرد فوق‌العاده‌ای نشان داده است.
  • Codeforces: در رقابت کدنویسی Codeforces، R1 موفق شد از ۹۶.۳٪ شرکت‌کنندگان انسانی پیشی بگیرد که نشان می‌دهد توانایی کدنویسی و استدلال الگوریتمی آن بسیار بالاست.

در مقایسه با مدل o1، نتایج R1 در بیشتر آزمون‌ها هم‌تراز یا حتی بالاتر گزارش شده است؛ اگرچه در برخی موارد، مثل رتبه‌بندی ایده‌های پژوهشی، همچنان o1 کمی بهتر عمل کرده است. با این حال، توانایی R1 در حوزه کوانتوم اپتیک و حل محاسبات پیچیده آن نیز بسیار چشمگیر بوده است.

هزینه‌ی کمتر، کارایی بیشتر

یکی از مهم‌ترین مزایای مدلDeepSeek-R1 هزینه‌ی پایین آن در اجراست. طبق گزارش‌ها، هزینه‌ی استفاده از DeepSeek-R1 تقریباً یک‌سی‌ام هزینه‌ی اجرای o1 است. این تفاوت زمانی اهمیت بیشتری می‌یابد که پژوهشگران نیاز به اجرای طولانی‌مدت مدل، پردازش حجم بالایی از داده یا آزمون آزمایش‌های متعدد دارند.

به گفته‌ی ماریو کرن (Mario Krenn)، محقق در مؤسسه ماکس پلانک، او آزمایشی را که با مدل o1 بیش از ۳۰۰ پوند هزینه داشت، با R1 تنها با ۱۰ دلار انجام داده است. همین اختلاف چشمگیر نشان می‌دهد مدل‌های جایگزین می‌توانند نقشی کلیدی در دموکراتیزه‌شدن هوش مصنوعی ایفا کنند؛ به‌ویژه برای استارتاپ‌ها و دانشگاه‌هایی که بودجه محدودی دارند.

چه چیزی باعث مقرون‌به‌صرفه شدن R1 شده است؟

1. معماری «ترکیب متخصصان» (Mixture-of-Experts)

DeepSeek در توسعه R1 از رویکرد Mixture-of-Experts استفاده کرده که تنها بخش‌های مربوط به هر وظیفه فعال می‌شوند. در نتیجه، مدل از لحاظ منابع پردازشی بهینه‌تر عمل می‌کند.

2. رویکرد ابتکاری در آموزش تقویتی (RL)

تیم DeepSeek در مرحله آموزش از یادگیری تقویتی استفاده کرد اما به‌جای استفاده از شبکه‌ای جداگانه برای ارزیابی خروجی در هر مرحله، ارزیابی مدل را در همان فرایند لحاظ نمود. این کار ضمن کاهش هزینه، سرعت یادگیری را بالا برده و به مدل کمک می‌کند گام‌های تفکرش را ثبت و بهینه کند.

3. استفاده بهینه از منابع سخت‌افزاری

DeepSeek با وجود محدودیت‌هایی که به‌خاطر تحریم‌های صادراتی آمریکا در زمینه چیپ‌های قدرتمند GPU برای شرکت‌های چینی وجود دارد، توانسته از سخت‌افزارهای موجود به‌صورت بسیار کارآمد بهره ببرد. این مسئله نشان می‌دهد تنها عامل موفقیت در هوش مصنوعی، قدرت محض سخت‌افزار نیست؛ بلکه خلاقیت و روش‌های نوین آموزشی نیز تأثیر بسزایی دارند.

چالش مدل‌های چینی در برابر محدودیت‌های بین‌المللی

تنش‌های ژئوپلیتیک میان چین و آمریکا باعث اعمال محدودیت‌های فراوان بر دسترسی شرکت‌های چینی به چیپ‌های پیشرفته شده است. با وجود این، موفقیت مدلDeepSeek-R1 نشان می‌دهد که تمرکز بر الگوریتم‌های نوآورانه و معماری‌های بهینه می‌تواند شکاف سخت‌افزاری را تا حد زیادی جبران کند. به باور برخی کارشناسان، این پیشرفت پیامی روشن به جهان مخابره می‌کند که رشد هوش مصنوعی در چین صرفاً وابسته به منابع سخت‌افزاری نیست و حوزه هوش مصنوعی یک میدان چندقطبی باقی خواهد ماند.

همکاری بین‌المللی یا رقابت تسلیحاتی؟

آلوین وانگ گریلین (Alvin Wang Graylin)، یک متخصص فناوری از شرکت HTC، معتقد است که پیشتازی آمریکا در حوزه هوش مصنوعی اکنون به چالش کشیده شده است. او بر این باور است که برای پیشگیری از یک رقابت بی‌نتیجه مشابه «مسابقه تسلیحاتی»، باید رویکردی مبتنی بر همکاری جهانی در توسعه هوش مصنوعی اتخاذ شود.

از سوی دیگر، فرانسوا شوله (François Chollet)، محقق شناخته‌شده هوش مصنوعی، نیز اذعان دارد که موفقیت DeepSeek در شرایط محدودیت سخت‌افزاری گویای این حقیقت است که «خلاقیت و بهره‌وری بالا» می‌تواند از «مقیاس سخت‌افزاری» مهم‌تر باشد. این موضوع نقش همکاری و اشتراک‌گذاری دانش در تکامل مدل‌های زبان بزرگ را پررنگ‌تر می‌کند.

نتیجه‌گیری: قدمی رو به جلو در دموکراتیزه‌کردن هوش مصنوعی

DeepSeek-R1 با عملکرد چشمگیر خود در حل مسائل پیچیده و هزینه اجرایی بسیار کمتر از رقبای بزرگ، قدمی مهم در راستای دموکراتیزه‌کردن دسترسی به هوش مصنوعی پیشرفته برداشته است. مهم‌تر از همه، انتشار مدل به‌صورت open-weight کمک می‌کند محققان و شرکت‌های کوچک با بودجه محدود نیز بتوانند به این فناوری دسترسی پیدا کرده و آن را بهبود دهند.

درحالی‌که مدل‌های «جعبه سیاه» مانند o1 و o3 همچنان برای کاربران خارج از مجموعه OpenAI به‌صورت معما باقی مانده‌اند، R1 با اشتراک‌گذاری وزن‌ها (و نه داده‌های خام) امکان تحلیل ریزفرایندهای زنجیره تفکر را فراهم آورده است. این امر علاوه بر ارتقای شفافیت و قابلیت تفسیر (Interpretability)، راهگشای پژوهش‌های آینده در حوزه‌های گوناگون علمی خواهد بود.

اگرچه شاید برای رسیدن به صدر جدول رتبه‌بندی‌های عملکردی هنوز نیاز به ارزیابی‌های بیشتر باشد، اما نمی‌توان انکار کرد که DeepSeek-R1 چهره جدیدی از توانمندی‌های مدل‌های زبانی بزرگ را نشان داده و منادی عصری تازه در پژوهش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی است؛ عصری که در آن نوآوری، مشارکت جهانی و کاهش هزینه‌ها، مهم‌ترین فاکتورهای پیشرفت خواهند بود.

نکات کلیدی برای یادگیری و پژوهش

  1. زنجیره تفکر: تمرکز بر روند استدلال مرحله‌به‌مرحله، دقت مدل را افزایش می‌دهد.
  2. کارایی هزینه: دسترسی ارزان‌تر به مدل‌های قدرتمند، راه را برای تحقیقات گسترده‌تر باز می‌کند.
  3. open-weight بودن**: فراهم‌آوردن امکان مطالعه و بهبود وزنه‌های آموزشی، گامی بزرگ در شفافیت هوش مصنوعی است.
  4. همکاری بین‌المللی: پرهیز از رقابت تسلیحاتی و حرکت به سمت اشتراک‌گذاری دانش، کلید پیشرفت پایدار خواهد بود.

جمع‌بندی
با ظهور مدلDeepSeek-R1، رقابت در عرصه مدل‌های زبانی بزرگ وارد مرحله تازه‌ای شده است. این مدل چینی با هزینه‌ی پایین، قابلیت‌های استدلالی بالا و رویکرد متن‌باز (هرچند نه به‌صورت کامل) توانسته جایگاه ویژه‌ای در میان پژوهشگران و علاقه‌مندان حوزه هوش مصنوعی به‌دست آورد. برای کشورهایی که با محدودیت‌های سخت‌افزاری مواجه هستند، موفقیت R1 نشان‌دهنده راهبردهایی مؤثر در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی است که می‌تواند الهام‌بخش پروژه‌های آتی باشد.

اگر به دنبال روشی نوین، کم‌هزینه و کارآمد در تحلیل داده‌های کلان و مسائل پیچیده علمی هستید، بررسی عمیق‌تر DeepSeek-R1 و نحوه کارکرد آن می‌تواند بینش‌های ارزشمندی در اختیارتان بگذارد. این مدل نه‌تنها به کاهش هزینه‌های تحقیقاتی کمک می‌کند بلکه دیدگاهی نو درباره آینده‌ی توسعه و همکاری در عرصه هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. امید می‌رود با ادامه این روند، شکوفایی تحقیقات علمی و صنعتی در سطح جهان شتاب بیشتری بگیرد.

مجله دایامگ

دریچه‌ای به علوم نوین با تمرکز تخصصی بر دنیای زیستی و پزشکی
مقالات مرتبط

مقابله با مقالات جعلی و Paper Mills: چگونه از پژوهش تقلبی جلوگیری کنیم؟

تقلب در پژوهش و انتشار مقالات جعلی در سال‌های اخیر به یکی…

9 بهمن 1403

کشف تعاملات ژنی با هوش مصنوعی: مدل GET چگونه با استفاده از داده‌های کروماتین رمزگشایی می‌کند؟

مقدمه در دنیای زیست‌شناسی مولکولی و مهندسی ژنتیک، شناخت دقیق مکانیسم‌های تنظیم…

8 بهمن 1403

دیدگاهتان را بنویسید