كيف أختار التلفاز الذكي الذي يناسبني

أهلا بكم متابعي مدونة مقالات الأعزاء، سابقا تعرفنا على مميزات نموذج الذكاء الاصطناعي الصيني، و تعرفنا على ال Benchmarks الرسمية للنموذج، و من خلال ما سبق يمكننا القول أن شركة DeepSeek الصينية قدمت درساً قاسياً في إستغلال الموارد الحوسبية خلال عملية تدريب DeekSeek الذي درب بموارد أقل بكثير من الشركات المنافسة بآداء يقارب بل و يتخطى هذه الأخيرة و للتعرف على تفاصيل أكثر تابعوا معنا هذه التدوينة.

 حدثت ضجة كبيرة في مجال AI compute! فشركة DeepSeek حققت مؤخراً إنجازا خرافيا يتمثل في تدريب state-of-the-art model باستخدام 2048 H800 GPUs فقط في 54 يوم.

و مقارنة مع عمالقة التكنولوجيا الذين يستعملون 100k+ H100 GPUs لمدد طويلة، الأمر الذي يظهر مبالغ فيه كثيرا.

هل حجّة “Test-Time Compute” مقنعة؟

الوحيد الذي يبرر هذه الاستثمارات الضخمة هو أن نماذج الذكاء الاصطناعي تحتاج موارد كبيرة وقت التشغيل، لكن… ماذا لو نكتشف قريباً أن هذه الحسابات ممكن تتقلّص بتكلفة أقل؟ ورقة بحثية واحدة كفيلة بقتل تفوّق “Big Tech” في هذا المجال.

DeepSeek وأمل المستقبل

DeepSeek منحوتا لمحة على مستقبل إيجابي فيه تقنيات أقوى، تدريب أرخص، وأسعار واجهات برمجية (APIs) متاحة للجميع. بالنسبة للمطورين المفتوح المصدر، المستقبل أكثر تنافسية!

و النتيجة هنا أن الشركات الكبيرة لو أنها لن تتمكن من تبرير استثماراتها للمستثمرين، خصوصاً بعد أمثلة مثل DeepSeek، فربما نحنا على وشك رؤية تغير جذري في الصناعة. التكنولوجيا تبقى أداة قوية، وبصراحة؟ لا يجب أن نبقى تحت رحمة الشركات الكبرى.

و كخلاصة مما سبق فنحن نراها حرب تحطيم الأصنام بين الصين و العم سام .( الولايات المتحدة الامريكية).

فالعملاق النائم أي الصين ( عين نائمة و أخرى تراقب ) أعطانا درسا في التكنولوجيا أنه بإستطاعتنا تأسيس ذكاء اصطناعي وطني سيادي محلي وبأقل تكلفة، هذا النموذج المفتوح المصدر والذي تفوق على Chatgpt و Llama و claude يفتح الباب أمام تطوير نماذج لغوية قوية تكون أسرع و أكثر فعالية وأقل تكلفة.