أداء أعلى وتكلفة أقل.. "ديب سيك" تفاجئ سوق الذكاء الاصطناعي بإطلاق V4 Flash

قال المهندس محمد سعيد، خبير الذكاء الاصطناعي والتحول الرقمي، إن نموذج ديب سيك V4 Flash هو نموذج ذكاء اصطناعي كبير لكنه يتميز بأنه لا يستخدم كامل قوته في كل مرة للإجابة عن سؤال.

وتابع، في مداخلة عبر تطبيق "سكايب" على فضائية القاهرة الإخبارية، اليوم الخميس، أن معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستخدمة حاليًا عندما يطرح المستخدم سؤالًا تستخدم قدر كبير من الطاقة والموارد المتاحة لديها لتقديم الإجابة بينما يحاول نموذج V4 Flash من ديب سيك استنتاج السؤال وفهمه والتنبؤ بالإجابة بطريقة أكثر كفاءة.

وأكد، أن هذه الطريقة تساعد على تقليل استهلاك ما يعرف بـ التوكنز أو وحدات معالجة النص وبالتالي تقليل استهلاك الموارد والطاقة وهو ما ينعكس على البنية التحتية والخوادم واستهلاك الموارد المتاحة للنموذج، لافتًا إلى أن استراتيجية ديب سيك لا تقوم فقط على بناء أكبر نموذج للذكاء الاصطناعي في العالم، وإنما تسعى أيضًا إلى بناء حلول ذكية ومنخفضة التكلفة بما يجعل استخدام الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة بالنسبة للشركة والمستخدم في الوقت نفسه.

تقنية خليط الخبراء

وأوضح، أن مفهوم الإنتاجية والكفاءة في استهلاك موارد الذكاء الاصطناعي يمثل نقلة مهمة في طريقة تطوير واستخدام هذه التطبيقات، فتقليل استهلاك الطاقة والموارد يمكن أن يعود بالنفع على الشركات والمستخدمين معًا، منوهًا إلى أن مصطلح Mixture of Experts أو خليط الخبراء قد يبدو معقدًا لكن فكرته بسيطة للغاية، وضرب مثالًا بمستشفى ضخمة تضم أطباء من مختلف التخصصات.

وأشار، إلى أنه عندما يدخل مريض يعاني من مشكلة في القلب فمن غير المنطقي أن يشارك جميع أطباء المستشفى في تشخيص حالته، بل يتم توجيه الحالة إلى طبيب القلب المختص إلى جانب التخصصات الأخرى المرتبطة بالحالة والتي يمكن أن تساعد في الوصول إلى التشخيص والعلاج المناسبين، مضيفًا أن هذا هو المبدأ الذي تقوم عليه تقنية خليط الخبراء إذ يتم توجيه كل جزء من السؤال أو الطلب إلى الخبير الأكثر ملاءمة للتعامل معه بدلًا من استخدام جميع قدرات النموذج في كل سؤال.

واستكمل، أن نموذج "ديب سيك" يستخدم هذا الأسلوب بحيث تمر الكلمات أو أجزاء الطلب عبر عدة مراحل من التنظيم والتوجيه أو ما يعرف بعملية Routing لتحديد الخبير الأكثر ملاءمة للتعامل مع السؤال المطروح، مختتمًا بأن الهدف من هذه الطريقة هو تحقيق قدر أكبر من الكفاءة من خلال استخدام الموارد المناسبة لكل مهمة والوصول في الوقت نفسه إلى إجابة أكثر دقة وفعالية.