قناة الجزيرة مباشر - سياق الحدث | الفتنة.. هاجس يرافق اتفاق الإطار بين لبنان وإسرائيل قناة القاهرة الإخبارية - البؤر الاستيطانية.. مسار التوسع وفرض الوقائع على الأرض FC Barcelona - برشلونة - 🔥NEW HOME KIT 2026/2027🔥| FC BARCELONA x NIKE قناة الجزيرة مباشر - نقاش الساعة - هل تدفع الصراعات الداخلية إيران إلى تشديد موقفها في مضيق هرمز؟ قناة التليفزيون العربي - الخطوة الأصعب بعد توقيع مذكرة التفاهم.. مباحثات إيرانية أميركية في الدوحة تفتح الملفات الحارقة قناة الجزيرة مباشر - نقاش الساعة - استراتيجية أمريكا لسحب أوراق الضغط من إيران قناة القاهرة الإخبارية - البؤر الاستيطانية العشوائية.. سرطان احتلالي يهدد الضفة الغربية | عرض تفصيلي مع أميمة تمام قناة الجزيرة مباشر - نقاش الساعة - ما أهمية الوساطة بين واشنطن وطهران في الدوحة؟ قناة القاهرة الإخبارية - مخطط خنق الضفة.. البؤر الاستيطانية العشوائية تفجر مواجهات عنيفة في القرى الفلسطينية قناة التليفزيون العربي - محمد حسين هاشمي: ترمب هدد بتفجير عُمان وأميركا تريد سحب ورقة هرمز من إيران
عامة

DeepSeek تسرّع نموذج V4 بنسبة 85%

الغد
الغد منذ 1 ساعة

أعلنت شركة DeepSeek الصينية المتخصصة في الذكاء الاصطناعي عن تحديث رئيسي لنموذجها V4، يتضمن تقنية جديدة تحمل اسم DSpark، قالت إنها ترفع سرعة توليد الاستجابات بنسبة تصل إلى 85%، في خطوة تعكس احتدام المن...

أعلنت شركة DeepSeek الصينية المتخصصة في الذكاء الاصطناعي عن تحديث رئيسي لنموذجها V4، يتضمن تقنية جديدة تحمل اسم DSpark، قالت إنها ترفع سرعة توليد الاستجابات بنسبة تصل إلى 85%، في خطوة تعكس احتدام المنافسة بين شركات الذكاء الاصطناعي الصينية على تحسين كفاءة النماذج وخفض تكاليف تشغيلها.

ولم تعد المنافسة في السوق الصينية تقتصر على تطوير نماذج أكثر قوة، بل باتت تركز بشكل متزايد على تسريع الاستجابة وتقليل الموارد الحاسوبية المطلوبة لتشغيلها، وهو ما يمنح الشركات ميزة تنافسية في تقديم خدمات الذكاء الاصطناعي.

وأوضحت الشركة أن DSpark يعتمد على تقنية Speculative Decoding أو" فك التشفير التنبؤي"، وهي آلية تهدف إلى معالجة إحدى أبرز نقاط الضعف في النماذج اللغوية الكبيرة، والمتمثلة في بطء إنتاج الإجابات الطويلة.

وتعتمد النماذج التقليدية على توليد النصوص بشكل متسلسل، حيث يتم إنتاج كل وحدة نصية (Token) على حدة، وهو ما يؤدي إلى انخفاض كفاءة استخدام وحدات معالجة الرسوميات (GPU) وإطالة زمن انتظار المستخدم للحصول على الإجابة.

وللتغلب على هذه المشكلة، تستخدم تقنية DSpark نموذجًا صغيرًا وخفيفًا يعرف باسم Draft Model، يتولى اقتراح أجزاء من الإجابة بسرعة، قبل أن يراجعها النموذج الرئيسي الأكثر تطورًا دفعة واحدة، بدلًا من التحقق منها بشكل متتابع، ما يختصر زمن الاستدلال ويزيد سرعة إنتاج النتائج.

كما أضافت الشركة تقنية أخرى تُعرف باسم Semi-Autoregressive Generation أو التوليد شبه التتابعي، والتي تسمح للنموذج بإنتاج عدة وحدات نصية في كل خطوة، بدلًا من إنتاج وحدة واحدة فقط كما هو الحال في النماذج التقليدية، الأمر الذي يرفع سرعة التوليد دون تأثير كبير في جودة المخرجات.

ويتضمن النظام أيضًا آلية Confidence-Based Scheduling، وهي نظام جدولة ذكي يحدد تلقائيًا حجم عمليات المراجعة والتحقق اعتمادًا على مستوى الثقة في النتائج وحجم الضغط على الموارد الحاسوبية، بما يحقق توازنًا بين سرعة الاستجابة ودقة الإجابات.

ويرى مطورون اطلعوا على التقنية الجديدة أن هذه الأساليب قد تقلل بشكل ملحوظ من الموارد اللازمة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي، وهو ما قد ينعكس على خفض تكلفة تقديم الخدمات للمستخدمين والشركات.

ويأتي هذا التطور ضمن توجه متزايد لدى شركات الذكاء الاصطناعي في الصين نحو تحسين كفاءة البرمجيات، وتقليل الاعتماد على التوسع المستمر في حجم النماذج أو الحاجة إلى عتاد أكثر قوة.

تطبيق مرصد

تابع آخر تطورات الخبر لحظة بلحظة عبر تطبيق مرصد

تعليقات وتحليلات قراء مرصد
تنبيهات عاجلة بآخر التطورات
مصادر موثوقة وشاملة

احصل على تغطية شاملة للأخبار السياسية والتحليلات العميقة من مصادر متنوعة وموثوقة. تفاعل مع الخبر عبر التعليقات والمشاركة، وكن أول من يعلم بآخر التطورات.

حمّل تطبيق مرصد الآن مجاناً على Google Play

التعليقات (0)

لا توجد تعليقات حتى الآن. كن أول من يعلق!

أضف تعليقك