دانشمندان جهان به مدل هوش مصنوعی متن‌باز DeepSeek-R1 روی آورده‌اند. این مدل، با قدرت بالای استدلال و قیمت مناسب، انقلابی در حوزه‌هایی چون ریاضیات، بیوانفورماتیک و علوم اعصاب شناختی به پا کرده است. DeepSeek-R1 به پژوهشگران امکان می‌دهد مدل‌های اختصاصی خود را بسازند و مسائل پیچیده علمی را با هزینه‌ای بسیار کمتر از مدل‌های دیگر حل کنند.
دیپ‌سیک (DeepSeek): افق جدید هوش مصنوعی در پژوهش
ستاره جدیدی در دنیای هوش مصنوعی درخشیدن گرفته است: DeepSeek-R1. این مدل هوش مصنوعی استدلالی توسط یک شرکت چینی توسعه داده شده است. DeepSeek-R1 به دلیل ترکیب کم‌نظیر قیمت پایین و کارایی بالا، به سرعت توجه دانشمندان جهان را به خود جلب کرده است. از زمان انتشار، شور و اشتیاق تازه‌ای برای استفاده از هوش مصنوعی در علوم مختلف ایجاد کرده است. این مدل جایگزین نوآورانه‌ای برای مدل‌های اختصاصی مثل مدل o1 شرکت اوپن‌ای‌آی (OpenAI) ارائه می‌دهد.
چرا دیپ‌سیک (DeepSeek) متمایز است؟
مهمترین ویژگی DeepSeek-R1، در دسترس بودن آن است. برخلاف بسیاری از مدل‌های بسته، این مدل به صورت رایگان قابل دانلود است. کاربران می‌توانند آن را روی سرورهای خودشان نصب و شخصی‌سازی کنند. طراحی متن‌باز آن – که ساختار داخلی الگوریتمش را آشکار می‌کند- به محققان این امکان را می‌دهد که مدل را برای وظایف تخصصی تنظیم کنند. حوزه‌هایی مانند شیمی محاسباتی، بیوانفورماتیک و علوم اعصاب شناختی از جمله این حوزه‌ها هستند. علاوه بر این، رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API) آن، روشی مقرون‌به‌صرفه برای استفاده از مدل فراهم می‌کند. این ویژگی، ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی را برای دانشگاه‌ها و پژوهشگران مستقل در دسترس‌تر می‌سازد.
تنها یک هفته پس از انتشار آن در ۲۰ ژانویه، مخزن هوش مصنوعی هاگینگ فیس (Hugging Face) بیش از سه میلیون دانلود از R1 و نسخه‌های اصلاح شده آن را ثبت کرد. این استقبال گسترده، اشتیاق جامعه علمی را برای آزمایش و توسعه قابلیت‌های DeepSeek-R1 نشان می‌دهد.
عملکرد در کاربردهای علمی
آزمایش‌های اولیه نشان می‌دهد DeepSeek-R1 در حل مسائل علمی و ریاضی، قابل رقابت با مدل‌های پیشرو مانند o1 است. به عنوان مثال:
- وظایف ScienceAgentBench: DeepSeek-R1 توانست حدود یک سوم از ۲۰ چالش علمی را با موفقیت انجام دهد. این عملکرد مشابه عملکرد o1 است. این چالش‌ها شامل تصویرسازی و تحلیل داده‌ها از مقالات پژوهشی واقعی بود.
- ریاضیات: در تحلیل تابعی، DeepSeek-R1 در ارائه یک اثبات، عملکرد بهتری نسبت به o1 داشت. این نکته توسط فریدر سیمون، ریاضیدان دانشگاه آکسفورد، مطرح شده است. با این حال، محققان هشدار می‌دهند که این مدل‌ها ممکن است اشتباه کنند. بنابراین، تخصص لازم برای تشخیص نتایج صحیح ضروری است.
در حالی که زمان پردازش R1 کندتر از o1 است، هزینه آن ۱۳ برابر کمتر است. این نتیجه بر اساس آزمایش‌های هوان سان، پژوهشگر هوش مصنوعی در دانشگاه ایالتی اوهایو، به دست آمده است.
شتاب‌دهنده توسعه هوش مصنوعی سفارشی
شاید مهمترین ویژگی DeepSeek-R1 قابلیت تطبیق‌پذیری آن باشد. با استفاده از نسخه‌های کوچک‌تر و خلاصه‌شده R1 یا داده‌های آموزشی بیشتر، محققان می‌توانند مدل را برای عملکرد بهتر در وظایف خاص تنظیم کنند. به عنوان مثال، سان اشاره می‌کند که می‌توان آن را برای بهبود وظایف کدنویسی، که بخش مهمی از کارهای علمی است، آموزش داد. این انعطاف‌پذیری، موجی از آزمایش‌ها را به راه انداخته است. محققان در حال بررسی چگونگی ساده‌سازی و بهبود کارهای روزمره خود با استفاده از هوش مصنوعی هستند.
عصر جدید هوش مصنوعی متن‌باز در علم
DeepSeek-R1 نشان‌دهنده یک تغییر اساسی در رابطه بین هوش مصنوعی و پژوهش علمی است. با کاهش موانع ورود و امکان شخصی‌سازی، دسترسی به مدل‌های استدلالی پیشرفته را همگانی می‌کند. این مدل متن‌باز می‌تواند نحوه مشارکت هوش مصنوعی در کشف و نوآوری را متحول کند. این تحول با اصلاح قابلیت‌های آن توسط دانشمندان و به کارگیری آن در طیف وسیع‌تری از چالش‌ها، محقق خواهد شد.
اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: nature.com
