✏️چند دقیقه با من همراه بشید تا یه داستان عجیب و جذاب از دنیای هوش مصنوعی رو براتون تعریف کنم.
می‌دونید، همیشه تو دنیای هوش مصنوعی همه چیز به پول بستگی داره. خیلی وقت‌ها فکر می‌کنیم که برای راه اندازی یه سیستم هوش مصنوعی باید میلیاردها تومان پول هزینه بشه. مثل این می‌مونه که شما بخواید یه کارخانه بسازید و برای اون یک نیروگاه برق بسازید.
شرکت‌هایی مثل OpenAI و Anthropic دقیقاً همین کار رو می‌کنن. این‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی خودشون به سخت‌افزارهای عظیم و کارت‌های گرافیک خیلی گرون نیاز دارن. هزینه‌ها هم که اصلاً کم نیست.
حالا بیاید این رو تصور کنید: یه نفر میاد میگه: «نه! من می‌تونم همین کارا رو با ۵ میلیون دلار انجام بدم!» شما ممکنه با خودتون بگید: «نه دیگه، امکان نداره!» ولی باور کنید یا نه، DeepSeek دقیقاً همین کار رو کرده. مدل‌های DeepSeek نه فقط با مدل‌هایی مثل GPT-4 و Claude رقابت کرده، بلکه در خیلی از موارد از اون‌ها هم پیشی گرفته.
حالا می‌خوام براتون توضیح بدم که چطور DeepSeek تونسته به این نتیجه برسه. شما می‌دونید که معمولاً مدل‌های هوش مصنوعی برای انجام محاسبات دقیق به ۳۲ رقم اعشار نیاز دارن. اما DeepSeek یه ایده فوق‌العاده داد: «چرا از ۸ رقم استفاده نکنیم؟» و این تصمیم باعث شد مصرف حافظه ۷۵ درصد کاهش پیدا کنه. یه تغییر خیلی ساده، اما با اثرگذاری فوق‌العاده!
حالا ممکنه از خودتون بپرسید: «خب، چرا بقیه مدل‌ها این کار رو نکردن؟» جواب اینه که DeepSeek یه ایده‌ی دیگه هم داشت که جالبه. مدل‌های سنتی مثل یه بچه کلاس اولی جمله رو می‌خونن و تک‌تک کلمات رو پردازش می‌کنن. اما DeepSeek از سیستم «چندتوکنه» استفاده می‌کنه. یعنی بجای اینکه هر کلمه رو به صورت جداگانه تحلیل کنه، کل جمله رو در یک لحظه پردازش می‌کنه و با دقت ۹۰ درصد، دو برابر سریع‌تر از مدل‌های دیگه عمل می‌کنه. وقتی حجم داده‌ها و کلمات انقدر زیاد میشه، این توانایی DeepSeek خیلی اهمیت پیدا می‌کنه.
اما قسمت جالب‌تر اینجا است که DeepSeek به جای اینکه از یک سیستم هوش مصنوعی خیلی بزرگ و تک‌بعدی استفاده کنه، از یه مدل به اسم «سیستم تخصصی» بهره می‌بره. به این صورت که به جای فعال کردن همه ۱.۸ تریلیون پارامتر، فقط همون تعداد پارامترهایی که اون لحظه نیاز داره فعال می‌کنه. خیلی شبیه به این می‌مونه که شما یه تیم بزرگ از افراد با تخصص‌های مختلف دارید، اما فقط فردی رو انتخاب می‌کنید که دقیقاً برای کار شما مناسب باشه.
حالا نتیجه این همه تغییرات چیه؟ هزینه‌ها از ۱۰۰ میلیون دلار به ۵ میلیون دلار کاهش پیدا کرده، تعداد GPUها از صد هزار به دو هزار کاهش یافته و هزینه API هم ۹۵ درصد پایین اومده. این یعنی حالا میشه مدل‌های DeepSeek رو حتی روی کارت‌های گرافیک گیمینگ اجرا کرد، بدون نیاز به مراکز داده عظیم و گرون‌قیمت.
اما شاید بپرسید که این کار ممکنه یه مشکلی داشته باشه. جواب اینه که نه، هیچ مشکلی نیست. DeepSeek به جای اینکه کار رو پیچیده کنه، همه چیز رو ساده و قابل دسترس کرده. همه‌چیز «متن‌بازه» و کدهاشون به صورت عمومی در دسترس هستن. هر کسی می‌تونه بررسی‌شون کنه و اگر بخواد می‌تونه ازشون استفاده کنه.
این تغییرات، واقعاً یه انقلاب تو دنیای هوش مصنوعی به حساب میان. تا حالا خیلی‌ها فکر می‌کردن فقط شرکت‌های بزرگ می‌تونن وارد این عرصه بشن، اما DeepSeek ثابت کرد که با هزینه‌های خیلی پایین‌تر و تکنولوژی‌های قابل دسترس، هر کسی می‌تونه وارد این دنیای پیچیده بشه.
این درست مثل همون موقعی هست که کامپیوترهای شخصی جایگزین کامپیوترهای بزرگ شدن، یا همون زمانی که محاسبات ابری دنیا رو دگرگون کرد. حالا، هوش مصنوعی قراره با هزینه‌های خیلی کمتر و دسترسی راحت‌تر برای همه در دسترس باشه. همین تغییرات باعث میشه که دنیای فناوری و کسب‌وکارها وارد فاز جدیدی بشن که در اون رقابت حتی با مدل‌های پیچیده هم برای همه ممکنه.
#هوش_مصنوعی
✈️@mohammad_zammani
می‌دونید، همیشه تو دنیای هوش مصنوعی همه چیز به پول بستگی داره. خیلی وقت‌ها فکر می‌کنیم که برای راه اندازی یه سیستم هوش مصنوعی باید میلیاردها تومان پول هزینه بشه. مثل این می‌مونه که شما بخواید یه کارخانه بسازید و برای اون یک نیروگاه برق بسازید.
شرکت‌هایی مثل OpenAI و Anthropic دقیقاً همین کار رو می‌کنن. این‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی خودشون به سخت‌افزارهای عظیم و کارت‌های گرافیک خیلی گرون نیاز دارن. هزینه‌ها هم که اصلاً کم نیست.
حالا بیاید این رو تصور کنید: یه نفر میاد میگه: «نه! من می‌تونم همین کارا رو با ۵ میلیون دلار انجام بدم!» شما ممکنه با خودتون بگید: «نه دیگه، امکان نداره!» ولی باور کنید یا نه، DeepSeek دقیقاً همین کار رو کرده. مدل‌های DeepSeek نه فقط با مدل‌هایی مثل GPT-4 و Claude رقابت کرده، بلکه در خیلی از موارد از اون‌ها هم پیشی گرفته.
حالا می‌خوام براتون توضیح بدم که چطور DeepSeek تونسته به این نتیجه برسه. شما می‌دونید که معمولاً مدل‌های هوش مصنوعی برای انجام محاسبات دقیق به ۳۲ رقم اعشار نیاز دارن. اما DeepSeek یه ایده فوق‌العاده داد: «چرا از ۸ رقم استفاده نکنیم؟» و این تصمیم باعث شد مصرف حافظه ۷۵ درصد کاهش پیدا کنه. یه تغییر خیلی ساده، اما با اثرگذاری فوق‌العاده!
حالا ممکنه از خودتون بپرسید: «خب، چرا بقیه مدل‌ها این کار رو نکردن؟» جواب اینه که DeepSeek یه ایده‌ی دیگه هم داشت که جالبه. مدل‌های سنتی مثل یه بچه کلاس اولی جمله رو می‌خونن و تک‌تک کلمات رو پردازش می‌کنن. اما DeepSeek از سیستم «چندتوکنه» استفاده می‌کنه. یعنی بجای اینکه هر کلمه رو به صورت جداگانه تحلیل کنه، کل جمله رو در یک لحظه پردازش می‌کنه و با دقت ۹۰ درصد، دو برابر سریع‌تر از مدل‌های دیگه عمل می‌کنه. وقتی حجم داده‌ها و کلمات انقدر زیاد میشه، این توانایی DeepSeek خیلی اهمیت پیدا می‌کنه.
اما قسمت جالب‌تر اینجا است که DeepSeek به جای اینکه از یک سیستم هوش مصنوعی خیلی بزرگ و تک‌بعدی استفاده کنه، از یه مدل به اسم «سیستم تخصصی» بهره می‌بره. به این صورت که به جای فعال کردن همه ۱.۸ تریلیون پارامتر، فقط همون تعداد پارامترهایی که اون لحظه نیاز داره فعال می‌کنه. خیلی شبیه به این می‌مونه که شما یه تیم بزرگ از افراد با تخصص‌های مختلف دارید، اما فقط فردی رو انتخاب می‌کنید که دقیقاً برای کار شما مناسب باشه.
حالا نتیجه این همه تغییرات چیه؟ هزینه‌ها از ۱۰۰ میلیون دلار به ۵ میلیون دلار کاهش پیدا کرده، تعداد GPUها از صد هزار به دو هزار کاهش یافته و هزینه API هم ۹۵ درصد پایین اومده. این یعنی حالا میشه مدل‌های DeepSeek رو حتی روی کارت‌های گرافیک گیمینگ اجرا کرد، بدون نیاز به مراکز داده عظیم و گرون‌قیمت.
اما شاید بپرسید که این کار ممکنه یه مشکلی داشته باشه. جواب اینه که نه، هیچ مشکلی نیست. DeepSeek به جای اینکه کار رو پیچیده کنه، همه چیز رو ساده و قابل دسترس کرده. همه‌چیز «متن‌بازه» و کدهاشون به صورت عمومی در دسترس هستن. هر کسی می‌تونه بررسی‌شون کنه و اگر بخواد می‌تونه ازشون استفاده کنه.
این تغییرات، واقعاً یه انقلاب تو دنیای هوش مصنوعی به حساب میان. تا حالا خیلی‌ها فکر می‌کردن فقط شرکت‌های بزرگ می‌تونن وارد این عرصه بشن، اما DeepSeek ثابت کرد که با هزینه‌های خیلی پایین‌تر و تکنولوژی‌های قابل دسترس، هر کسی می‌تونه وارد این دنیای پیچیده بشه.
این درست مثل همون موقعی هست که کامپیوترهای شخصی جایگزین کامپیوترهای بزرگ شدن، یا همون زمانی که محاسبات ابری دنیا رو دگرگون کرد. حالا، هوش مصنوعی قراره با هزینه‌های خیلی کمتر و دسترسی راحت‌تر برای همه در دسترس باشه. همین تغییرات باعث میشه که دنیای فناوری و کسب‌وکارها وارد فاز جدیدی بشن که در اون رقابت حتی با مدل‌های پیچیده هم برای همه ممکنه.
#هوش_مصنوعی
✈️@mohammad_zammani