يستخدم نموذج Deepseek R1 مزيجًا من بنية الخبراء (MOE) التي تتميز بنمط تنشيط متناثر ، والذي يوفر العديد من الفوائد المهمة:
الكفاءة في استخدام الموارد
تنشط Deepseek R1 مجموعة فرعية فقط من إجمالي المعلمات 37 مليار من أصل 671 مليار شخص خلال كل تمريرة أمامية. هذا التنشيط الانتقائي يقلل بشكل كبير من الموارد الحسابية المطلوبة ، مما يجعل النموذج أكثر كفاءة من النماذج الكثيفة التقليدية التي تشغل جميع المعلمات في وقت واحد. ونتيجة لذلك ، يمكن لـ Deepseek R1 تقديم أداء عالي مع استهلاك الطاقة والطاقة الحسابية أقل بكثير ، حيث تقدر بنحو 95.3 ٪ بنسبة حوالي 95.3 ٪ للعمل مقارنة ببعض النماذج الرائدة مثل كلود Claud 3.5 [1] [3] [5] ].تخصص الخبراء
يتيح نمط التنشيط المتفرق للنموذج أن يتخصص "خبراء" مختلفون لمختلف المهام في عملية التفكير. يمكن لكل خبير أن يركز على جوانب محددة مثل الحساب الرياضي أو الخصم المنطقي أو توليد اللغة الطبيعية. يعزز هذا التخصص قدرة النموذج على التعامل مع مهام التفكير المعقدة بفعالية ، مما يسمح له بالحفاظ على التماسك والدقة على التسلسلات الموسعة التي تصل إلى 128 كيلو رموز ** [1] [2].قابلية التوسع والمرونة
يمكّن تصميم العمارة Deepseek R1 من التوسع بكفاءة. من خلال تنشيط المعلمات ذات الصلة فقط لمهام محددة ، يمكن للنموذج أن يتكيف مع مجموعة واسعة من التطبيقات دون الحاجة إلى إعادة التدريب المكثف أو ضبطها. هذه المرونة مفيدة بشكل خاص في البيئات الديناميكية حيث قد تختلف طبيعة المهام بشكل كبير [6] [7].الأداء المحسن في مهام التفكير
يوضح Deepseek R1 قدرات فائقة في مهام التفكير ، مثل حل المشكلات المعقدة وتوليد استجابات متماسكة على سلاسل الفكر الطويلة. لا يقلل التنشيط المتفرق فقط من النفقات العامة ولكنه يساهم أيضًا في تحسين الأداء في توليد الآلاف من الرموز المميزة لكل استجابة مع الحفاظ على الدقة [1] [4].التأثير البيئي
من خلال تقليل استهلاك الطاقة من خلال استراتيجية التنشيط المتفرقة ، يساهم Deepseek R1 أيضًا بشكل إيجابي من منظور بيئي. تؤدي المتطلبات الحسابية المنخفضة إلى انخفاض بصمة الكربون المرتبطة بعمليات الذكاء الاصطناعي ، والتي تتماشى مع المخاوف المتزايدة بشأن الاستدامة في التكنولوجيا [3] [5] [6].باختصار ، يعزز نمط التنشيط المتفرق في بنية Deepseek R1 MOE الكفاءة ، والتخصص ، وقابلية التوسع ، والأداء في مهام التفكير ، والاستدامة البيئية ، مما يمثل تقدمًا كبيرًا في تصميم نموذج الذكاء الاصطناعي.
الاستشهادات:[1] https://unfoldai.com/deepeek-r1/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-hich-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
[3]
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepeek-r1
[5] https://www.cyberkendra.com/2025/01/deepeek-r1-chinas-latest-ai-model.html
[6]
[7] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepseek-r1
[8] https://arxiv.org/html/2412.19437v1