كل ما تريد معرفته عن DeepSeek وكيفية استخدامه على الكمبيوتر والموبايل؟

شهدت شركات الذكاء الاصطناعي الأمريكية منافسة شديدة من نموذج الذكاء الاصطناعى DeepSeek R1 من الصين، حيث وصل تأثير DeepSeek إلى وول ستريت، فانخفض سهم NVIDIA بنسبة 17٪ على سبيل المثال، لذلك نرصد طريقة DeepSeek والتقنية المتبعة لتدريب الذكاء الاصطناعى.

DeepSeek

وفقا لما ذكره موقع "9to5mac"، أسس ليانج وينجينج شركة DeepSeek في عام 2023، ومقرها في هانجتشو، تشجيانج بالصين، مع التركيز على استثمارات الذكاء الاصطناعي.

وبدأت DeepSeek تدريب نماذجها قبل أن تقيد الحكومة الأمريكية وصول الصين إلى شرائح الذكاء الاصطناعي الأمريكية، لهذا السبب، من المتوقع أن يكون لدى الشركة إمداد جيد من وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA قبل فرض القيود.

وكان لزامًا على DeepSeek أن تعمل في ظل قيود الوصول المحدود إلى أجهزة NVIDIA الإضافية، وربما أجبر هذا القيد DeepSeek على التركيز على الابتكار الذي تروج له من خلال نموذج V3.

وأظهرت DeepSeek القدرة على التنافس مع نموذج o3 الجديد تمامًا من OpenAI، حيث ابتكرت DeepSeek نموذجًا تنافسيًا تقريبًا مع الحاجة إلى موارد أقل بشكل كبير وتكلفة تشغيله بنسبة صغيرة مقارنة ببرنامج الدردشة الآلي OpenAI.

وانتهى الأمر بـ DeepSeek من خلال التركيز على النماذج الحالية بدلاً من تدوير النماذج باستخدام نفس الاستراتيجية التي تستخدمها الشركات الأمريكية، حيث أظهرت DeepSeek كفاءة كبيرة في كيفية تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية.

ويعد إعطاء الأولوية لتنقية النماذج ليس الشيء الوحيد الذي ساعد DeepSeek في الوصول إلى سباق الذكاء الاصطناعي.

واعتمدت DeepSeek أيضًا على تدريب الذكاء الاصطناعي. ولا تزال شركات الذكاء الاصطناعي الأمريكية تستخدم التدريب الذي يعتمد على مشاركة الإنسان، وهو ما يعطي أهمية لمجموعات البيانات التي تحمل علامات بشرية.

تستفيد DeepSeek بشكل كبير من العمل الذي تم إنجازه حتى الآن من جانب شركات الذكاء الاصطناعي، وفي الوقت نفسه، كان من الضروري أن تركز DeepSeek على تحسين النماذج الحالية بسبب القيود الأمريكية على تصدير رقائق الذكاء الاصطناعي الأمريكية إلى الصين.

واعتمدت DeepSeek على تدريب الذكاء الاصطناعي، وتكمن فائدة طريقة تدريب الذكاء الاصطناعي في أن التدريب أكثر قابلية للتطوير لأنه يتطلب مدخلات بشرية أقل، ومع ذلك، فإن التحدي هو أنه يمكن تضخيم الأخطاء.

كما أنه يجعل عمليات التحقق من محاذاة الذكاء الاصطناعي أكثر صعوبة، وهذه المحاذاة تعنى أن تتمكن نماذج الذكاء الاصطناعي لدينا من عكس قيمنا وتعمل كما ننوي.

كيفية استخدام DeepSeek على الكمبيوتر؟

الوصول عبر متصفح الإنترنت:

مثل ChatGPT، يمكنك استخدام DeepSeek عبر متصفح الإنترنت.

تحتاج فقط إلى تسجيل الدخول باستخدام بريدك الإلكتروني أو حساب جيميل، أو حتى رقم هاتف يبدأ بـ +86.

بعد تسجيل الدخول، ستجد واجهة مشابهة جدًا لما تعودت عليه، ويمكنك البدء في استخدام الذكاء الاصطناعي فورًا.

تشغيل DeepSeek محليًا باستخدام Ollama:

أولا: ما هو تطبيق يتيح لك تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على جهازك الخاص، مما يضمن لك الخصوصية.

وإذا كنت ترغب في تشغيل DeepSeek على جهازك، ستحتاج إلى جهاز كمبيوتر بمواصفات جيدة، ويفضل أن يكون مزودًا بكرت شاشة من نوع Nvidia.

بعد تثبيت Ollama، يمكنك تشغيل DeepSeek عبر الأمر التالي:

llama run deepseek-r1:8bo

سيقوم Ollama بتحميل النموذج وتخزينه على جهازك.

تأكد من أن لديك مساحة تخزين كافية لأن النموذج قد يكون حجمه كبير.

بعد تنزيل النموذج، يمكنك استخدام DeepSeek محليًا كما تشاء، ومع رخصة MIT يمكنك تعديل النموذج واستخدامه في مشاريعك الخاصة.

كيفية استخدام DeepSeek على الهاتف المحمول؟

تحميل التطبيق:

مثل ChatGPT، يتوفر DeepSeek كتطبيق على الهاتف المحمول.

التطبيق هو الآن الأكثر تحميلًا في معظم المتاجر، لذا يمكنك العثور عليه بسهولة.

بعد تحميل التطبيق، قم بتسجيل الدخول باستخدام بريدك الإلكتروني، وستتمكن من استخدام DeepSeek أثناء التنقل.

باتباع هذه الخطوات، يمكنك استخدام DeepSeek على الكمبيوتر أو الهاتف المحمول، وأيضا تشغيله محليا إذا كان لديك جهاز مناسب.