ما هو DeepSeek AI: من المبتدئ إلى الأستاذ
- AI + محلي + مجاني + مفتوح المصدر + قوي
DeepSeek هي شركة تكنولوجية صينية متخصصة في الذكاء الاصطناعي العام (AGI) وتركز على تطوير وتطبيق النماذج الكبيرة.DeepSeek-R1 هو نموذج التفكيرopensource الخاص بهم، ويتميز في التعامل مع المهام المعقدة ويتوفر للاستخدام التجاري مجانًا.تحميل DeepSeek من المبتدئ إلى الأستاذ (جامعة清华大学) PDF
ما يمكن أن يفعله DeepSeek؟
إنشاء نصوص
- الإنشاء الهيكلي: الجداول، القوائم (على سبيل المثال، الجداول الزمنية، الوصفات)
- كتابة المستندات: تعليقات الكود، الوثائق
- الكتابة الإبداعية: المقالات، القصص، الشعر، النصوص التسويقية، محتوى وسائل التواصل الاجتماعي، السيناريوهات، إلخ.
- الملخص والنسخ: ملخصات النصوص الطويلة (الأوراق، التقارير)، تبسيط النص، الترجمة متعددة اللغات والتوطين
فهم وتحليل اللغة الطبيعية
- التفكير المعرفي: حل المشكلات المنطقية (الرياضيات، التفكير في الحس المشترك)، تحليل السببية (ارتباط الأحداث)
- التحليل الدلالي: تحليل المشاعر (المراجعات، التغذية الراجعة)، تح النديدوايا (خدمة العملاء، استعلامات المستخدم)، استخراج الكيانات (الأسماء، الأماكن، الأحداث)
- تصنيف النصوص: تسمية المواضيع (على سبيل المثال، تصنيف الأخبار)، اكتشاف المحتوى غير المرغوب فيه
مهام البرمجة المتعلقة بالكود
- إنشاء وتكملة الكود:ippets (بايثون، جافاسكريبت)، تكميل الكود تلقائيًا مع تعليقات
- 调试代码: تحليل الأخطاء واقتراحات الإصلاح، نصائح لتحسين الأداء
- وثائق تقنية: وثائق API، شرح قاعدة الكود ومثال الجيل
الرسم التقليدي
- (لم يذكر صراحة ولكن يلمح من خلال القدرات العامة)
كيف تستخدم DeepSeek؟
الوصول:https://chat.deepseek.comمن المبتدئ إلى الأستاذ:عندما يمكن للجميع استخدام الذكاء الاصطناعي، كيف يمكنك استخدامه بشكل أفضل وأكثر فعالية؟
نماذج التفكير
- مثال: DeepSeek-R1، GPT-3 يتفوقان في التفكير المنطقي، التفكير الرياضي، وحل المشكلات في الوقت الحقيقي.
تُعرف نماذج التفكير بأنها نماذج تُعزز قدرات التفكير والتحليل المنطقي واتخاذ القرارات فوق النماذج اللغوية الكبيرة التقليدية. وغالبًا ما تُدمج فيها تقنيات إضافية مثل التعلم المعزز، والتفكير العصبي الرمزي، والتعلم الأيضي لتعزيز قدراتها في التفكير وحل المشكلات.تُناسب النماذج غير التفكيرية معظم المهام. تُركز النماذ العامةج عادةً على إنشاء اللغة، فهم السياق، ومعالجة اللغة الطبيعية، دون التركيز على قدرات التفكير العميق. تتعلم هذه النماذج عادةً أنماط اللغة من خلال تدريبها على كميات كبيرة من البيانات النصية، ويمكنها إنشاء محتوى مناسب، لكنها تفتقر إلى قدرات التفكير المعقد واتخاذ القرارات التي تمتلكها نماذج التفكير.
مقارنة الأبعاد
| البعد | نموذج التفكير | النموذج العام | | — | — | —| | النقاط القوية | الاستدلال الرياضي، التحليل المنطقي، إنشاء الكود، تحليل المشكلات المعقدة | إنشاء نصوص، الكتابة الإبداعية، الحوار متعدد الأطراف، الأسئلة المفتوحة | | النقاط الضعيفة | المهام التباعدية (على سبيل المثال، إنشاء الشعر) | المهام التي تتطلب سلاسل منطقية صارمة (على سبيل المثال، براهين الرياضيات) | | جوهر الأداء | متخصص في المهام ذات الكثافة المنطقية العالية | يتفوق في المهام ذات التنوع العالي | | حكم القوة | ليس أقوى في كل شيء، ولكن أفضل بكثير في مجالات تدريبه | أكثر مرونة في السيناريوهات العامة، ولكن يتطلب هندسة دفعات لتعويض القدرات |
أمثلة على النماذج
- GPT-3، GPT-4 (OpenAI)، BERT (Google): تُستخدم بشكل رئيسي لإنشاء اللغة، فهم اللغة، تصنيف النصوص، الترجمة، إلخ.
التفكير السريع مقابل التفكير البطيء
- نماذج الاستجابة السريعة (على سبيل المثال، ChatGPT-4): استجابة سريعة، تكلفة حسابية منخفضة، تعتمد على التنبؤ الاحتمالي من خلال تدريب البيانات الواسع
- نماذج التفكير البطيء (على سبيل المثال، OpenAI-1): استجابة بطيئة، تكلفة حسابية عالية، تعتمد على سلسلة التفكير في حل المشكلات خطوة بخطوة
- اتخاذ القرار: تعتمد نماذج الاستجابة السريعة على الخوارزميات والقواعد المسبقة، بينما يمكن لنماذج التفكير البطيء اتخاذ قرارات مستقلة بناءً على التحليل في الوقت الحقيقي
- الإبداع: تقتصر نماذج الاستجابة السريعة على التعرف على الأنماط والتحسين، بينما يمكن لنماذج التفكير البطيء إنتاج أفكار وحلول جديدة
- التفاعل مع الإنسان: تُتبع نماذج الاستجابة السريعة النصوص المسبقة وتعاني من مشاعر ونيات الإنسان، بينما يمكن لنماذج التفكير البطيء التفاعل بشكل أكثر طبيعية وفهم المشاعر والنيات المعقدة
- حل المشكلات: تُ excel نماذج الاستجابة السريعة في المشكلات المهيكلة والموصوفة جيدًا، بينما يمكن لنماذج التفكير البطيء التعامل مع المشكلات متعددة الأبعاد وغير المهيكلة، وتوفير حلول إبداعية
- القضايا الأخلاقية: تُعتبر نماذج الاستجابة السريعة كأدوات مُحكمة لديها القليل من القضايا الأخلاقية، بينما تُثير نماذج التفكير البطيء مناقشات حول الاستقلالية والتحكم
إذا كنت شغوفًا بمجال الذكاء الاصطناعي وتجهز للامتحانات المعتمدة من AWS أو Microsoft، فلدى SPOTO مواد دراسية شاملة وعملية جاهزة لك. سواء كنت تُعد لشهادة AWS Machine Learning (MLA-C01) أو شهادة ممارسة الذكاء الاصطناعي (AIF-C01) أو امتحانات Microsoft المتعلقة بالذكاء الاصطناعي (AI-900, AI-102)، ستساعدك مواد الدراسة التي أُقدمها على الدراسة بفعالية وزيادة فرص نجاحك.انقر على الروابط أدناه للحصول على أحدث مُخرَجات الامتحانات ودليل الدراسة التفصيلي لمساعدتك على اجتياز الامتحانات وبلوغ آفاق جديدة في صناعة الذكاء الاصطناعي:
- مواد دراسية MLA-C01 من AWS (انقر هنا)
- مواد دراسية AIF-C01 من AWS (انقر هنا)
- مواد دراسية MLS-C01 من AWS (انقر هنا)
- مواد دراسية AI-900 من Microsoft (انقر هنا)
- مواد دراسية AI-102 من Microsoft (انقر هنا)
بتحقيق هذه الشهادات، لن تُطور مهاراتك فحسب، بل ستصبح أكثر تميزًا في مكان العمل وتفتح فرصًا جديدة. ابدأ الآن واستلم مستقبل الذكاء الاصطناعي!
سلسلة التفكير CoT
تُقسم ظهور سلسلة التفكير CoT النماذج الكبيرة إلى فئتين: “نماذج التنبؤ الاحتمالي (الاستجابة السريعة)” و “نماذج سلسلة التفكير (التفكير البطيء)”. يُناسب前者 المهام التي تتطلب استجابة سريعة وفورية، بينما يحل后者 المشكلات المعقدة من خلال التفكير. يُساعد فهم الاختلافات بينهما في اختيار النموذج المناسب للمهمة لتحقيق أفضل النتائج.
فروق استراتيجيات الدفع
- نماذج التفكير: يجب أن تكون الدفعات موجزة، وتُركز مباشرة على هدف المهمة ومتطلباتها (لأن منطق التفكير مُدمج). تجنب التوجيه خطوة بخطوة، لأنه قد يُقيد قدرات النموذج.
- النماذج العامة: يجب أن تُوجِّه الدفعات خطوات التفكير صراحة (على سبيل المثال، من خلال دفعات CoT)، وإلا فقد يُهمل النموذج المنطق الأساسي. اعتمد على هندسة الدفعات لتعويض قصور القدرات.
المبادئ الأساسية
- اختيار النموذج: اختر بناءً على نوع المهمة، وليس شعبية النموذج (على سبيل المثال، نماذج التفكير للمهام الرياضية، نماذج عامة للمهام الإبداعية).
- تصميم الدفعات:
- نماذج التفكير: استخدم تعليمات موجزة، اهتم بالهدف، وثق بقدرات التفكير المُدمجة للنموذج. (“قل ما تريد فقط”).
- النماذج العامة: استخدم توجيهًا منظمًا وتعويضيًا. (“املأ ما ينقص”).
- تجنب الأخطاء:
- لا تستخدم دفعات الاستكشاف (على سبيل المثال، التمثيل) مع نماذج التفكير،因为她 قد تُعكر منطقها الرئيسي.
- لا تثق كثيرًا في النماذج العامة (على سبيل المثال، طرح أسئلة تفكير معقدة مباشرة)؛ بدلاً من ذلك، اتحقق من النتائج خطوة بخطوة.
من “إعطاء التعليمات” إلى “التعبير عن الاحتياجات”
أنواع الاستراتيجيات
| نوع الاستراتيجية | التعريف والهدف | السيناريوهات المُناسبة | مثال (للموديلات التفكيرية) | المزايا والمخاطر | |
|---|---|---|---|---|---|
| استراتيجية تعليمية | تقديم خطوات واضحة أو متطلبات تنسيق مباشرة | مهام بسيطة، التنفيذ السريع | “اكتب دالة ترتيب سريع في بايثون مع تعليقات.” | ✅ نتائج دقيقة وكفوءة | ✕ يُقيد مجال تحسين النموذج |
| استراتيجية مُوجهة للاحتياجات | وصف خلفية المشكلة والأهداف، ودع النموذج يخطط لمسار الحل | مشاكل معقدة، تفكير مستقل للنموذج | “أُ-optimize عملية تسجيل الدخول للمستخدم من خلال تحليل القيود الحالية واقتراح 3 حلول.” | ✅ يُحفز تفكير النموذج العميق | ✕ يجب تحديد حدود الاحتياجات بوضوح |
| النمط الهجين | الجمع بين وصف المشكلة مع القيود الأساسية | توازن بين المرونة والتحكم | “صمم خطة سفر لمدة 3 أيام في هانغتشو، تشمل بحيرة غرب ودير لينجين، بموازنة 2000 يوان.” | ✅ يوازن بين الأهداف والتفاصيل | ✕ تجنب التقييد المفرط |
| السؤال الاستكشافي | توجيه النموذج للتفكير بنشاط من خلال الأسئلة (على سبيل المثال، “لماذا”، “كيف”) | مشاكل استكشافية، منطق تفسيري للنموذج | “لماذا اخترت التدرج في هذا المشكلة التحسينية؟ قارن مع خوارزميات أخرى.” | ✅ يُثير قدرة النموذج على التفسير الذاتي | ✕ قد يُنحرف عن الأهداف الأساسية |
نوع المهمة واستراتيجية الدفع
| نوع المهمة | النموذج المُناسب | التركيز في الدفع | مثال (الدفع الفعال) | الدفعات التي يجب تجنبها |
|---|---|---|---|---|
| برهان رياضي | نموذج تفكير | سؤال مباشر، بدون توجيه خطوة بخطوة | “برهان نظرية فيثاغورس” | تحليل متكرر (على سبيل المثال، “ارسم أولاً مخططًا، ثم اذكر الصيغ”) |
| الكتابة الإبداعية | نموذج تفكير | تشجيع التباعد، تحديد الأدوار/الأسلوب | “اكتب قصة مغامرة بنمط همنغواي” | تقييد المنطق المفرط (على سبيل المثال، “سرد الخطوات بترتيب زمني”) |
| إنشاء الكود | نموذج تفكير | احتياجات موجزة، ثق بمنطق النموذج | “نفذ ترتيب سريع في بايثون” | توجيه خطوة بخطوة (على سبيل المثال، “اكتب أولاً الدالة التكرارية”) |
| الحوار متعدد الأطراف | النموذج العام | تفاعل طبيعي، بدون توجيه منظم | “ما رأيك في مستقبل الذكاء الاصطناعي؟” | سلاسل منطقية مُجبرة (على سبيل المثال، “أجب في ثلاث نقاط”) |
| التحليل المنطقي | نموذج تفكير | طرح مشكلة معقدة مباشرة | “تحليل الصراع بين اليوتياليان والديونتولوجيا في مشكلة التrolley” | إضافة توجيهات ذاتية (على سبيل المثال، “أيهما تعتقد أفضل؟”) |
| النموذج العام | النموذج العام | تحليل المشكلة، طرح خطوة بخطوة | “اشرح أولاً مشكلة التrolley، ثم قارن بين النظريتين الأخلاقيتين” | سؤال واحد عن منطق معقد |
كيف تُعبِّر عن الاحتياجات للذكاء الاصطناعي
| نوع الاحتياج | الخصائص | صيغة التعبير عن الاحتياج | استراتيجية التكيف مع نموذج التفكير | استراتيجية التكيف مع النموذج العام |
|---|---|---|---|---|
| اتخاذ القرار | الحاجة إلى وزن الخيارات وتقييم المخاطر واختيار الحل الأفضل | الهدف + الخيارات + معايير التقييم | طلب الاستدلال المنطقي والتحليل الكمي | اقتراحات مباشرة، اعتمد على تجربة النموذج |
| التحليلي | الحاجة إلى فهم عميق للبيانات/المعلومات، واكتشاف الأنماط أو العلاقات السببية | المشكلة + البيانات/المعلومات + طريقة التحليل | تحفيز سلسلة الاستدلال السببي والتحقق من الفرضيات | تلخيص سطحي أو تصنيف |
| الإبداعي | الحاجة إلى إنتاج محتوى جديد (نص/تصميم/حل) | الموضوع + الأسلوب/القيود + اتجاه الابتكار | الجمع بين الإطار المنطقي لإنتاج الإبداع الهيكلي | تجديد حر، اعتمد على توجيه المثال |
| التحقق | الحاجة إلى التحقق من التوافق المنطقي، وموثوقية البيانات، أو قابلية الحل | الاستنتاج/الحل + طريقة التحقق + النقاط المخاطرة | تصميم مسار التحقق بشكل مستقل واكتشاف التناقضات | تأكيد بسيط، يفتقر إلى الاستدلال العميق |
| التنفيذ | الحاجة إلى إكمال عمليات محددة (كود/حساب/عملية) | المهمة + قيود الخطوات + صيغة الإخراج | تحسين الخطوات بشكل مستقل، توازن بين الكفاءة والصواب | اتبع التعليمات بصرامة، بدون تحسين ذاتي |
أمثلة على الدفعات
احتياج اتخاذ القرار:“هناك خياران متاحان لخفض تكاليف الشحن:① إنشاء مستودع إقليمي (استثمار أولي عالٍ، تكلفة طويلة الأجل منخفضة)② التعاون مع طرف ثالث (دفع حسب الاستخدام، مرونة عالية)يرجى استخدام نموذج حساب العائد على الاستثمار (ROI) للمقارنة بين التكاليف الإجمالية على مدى 5 سنوات واقتراح الحل الأمثل.”احتياج التحقق:“هنا استنتاج من ورقة بحثية: ‘نموذج الشبكة العصبية أ أفضل من الطريقة التقليدية ب’يرجى التحقق:① ما إذا كانت البيانات التجريبية تدعم هذا الاستنتاج؛② التحقق من وجود أي تحيز في تكوين المجموعة الضابطة؛③ إعادة حساب القيمة الاحتمالية وتحديد الأهمية.”احتياج التحليل:“تحليل بيانات مبيعات السيارات الجديدة على مدار الثلاث سنوات الماضية (الملف المرفق CSV) وشرح:① الارتباط بين اتجاهات النمو والسياسة؛② التنبؤ بحصة السوق في عام 2025 باستخدام نموذج ARIMA وشرح أساس اختيار المعلمات.”احتياج التنفيذ:“تحويل الكود التالي من C إلى بايثون، مع ما يلي من متطلبات:① الحفاظ على نفس التعقيد الزمني؛② استخدام numpy لتحسين عمليات المصفوفة؛③ إخراج الكود الكامل مع حالات اختبار الزمن.”احتياج الإبداع:“صمم منتجًا ذكيًا للمنزل يُعنى بقضايا سلامة كبار السن الذين يعيشون وحدهم، بالجمع بين الشبكات الحسّاسة وتحذير الذكاء الاصطناعي المبكر. قدم ثلاث نماذج أولية مختلفة مع التفسيرات.”احتياج التحقق:“هنا استنتاج من ورقة بحثية: ‘نموذج الشبكة العصبية أ أفضل من الطريقة التقليدية ب’يرجى التحقق:① ما إذا كانت البيانات
