موفقیت DeepSeek در نوآوری

موفقیت DeepSeek؛ چرا انگیزه، کلید نوآوری در هوش مصنوعی است؟

در ژانویه ۲۰۲۵، دنیای هوش مصنوعی با شوک بزرگی مواجه شد. در حالی که همه نگاه‌ها به سوی شرکت‌های بزرگی مانند OpenAI  و غول‌های فناوری آمریکایی دوخته شده بود، شرکت چینی DeepSeek  با حرکتی غیرمنتظره وارد میدان شد و توجه‌ها را به خود جلب کرد.
اگرچه مدل DeepSeek-R1  از نظر عملکرد در برخی معیارها اندکی پایین‌تر از برترین مدل‌های آمریکایی قرار داشت، اما موفقیت آن در بهینه‌سازی سخت‌افزار و مصرف انرژی، باعث شد استانداردهای جدیدی در صنعت تعیین شود.

چرا DeepSeek موفق شد؟

کمبود دسترسی به سخت‌افزارهای پیشرفته باعث شد تیم DeepSeek انگیزه بیشتری برای نوآوری در زمینه بهره‌وری و کارایی پیدا کند؛ موضوعی که کمتر در اولویت شرکت‌های بزرگ قرار داشت.
در حالی که OpenAI ادعا کرده شواهدی مبنی بر استفاده DeepSeek از مدل‌های خود برای آموزش دارد، تاکنون مدرک قطعی ارائه نشده و نتایج DeepSeek به صورت مستقل در مقیاس‌های کوچک‌تر تکرارپذیر بوده است.

اما سؤال اصلی این است: چگونه DeepSeek موفق به کاهش هزینه‌ها شد در حالی که شرکت‌های آمریکایی نتوانستند؟

بهینه‌سازی حافظه KV-cache

یکی از تکنیک‌های کلیدی DeepSeek، بهینه‌سازی کش کلید-مقدار (KV-cache) در لایه‌های توجه (Attention)  مدل‌های زبانی بزرگ بود.
در مدل‌های زبانی، هر واژه به یک بردار در فضای چندبعدی اختصاص می‌یابد. لایه توجه با محاسبه ارتباط بین واژه‌ها، معنای واژه‌ها را در بافت‌های مختلف تغییر می‌دهد.

DeepSeek  متوجه شد که کلید و مقدار یک واژه ارتباط نزدیکی دارند و می‌توان آنها را به صورت فشرده ذخیره‌سازی و هنگام نیاز به راحتی بازسازی کرد. این روش کمی عملکرد را تحت تاثیر قرار داد، اما مصرف حافظه GPU را به طور چشمگیری کاهش داد.

استفاده از مدل  Mixture-of-Experts (MoE)

مدل‌های سنتی شبکه‌های عصبی، هنگام پاسخ به هر سوال، کل شبکه را پردازش می‌کنند؛ حتی بخش‌هایی که ارتباطی به پرسش ندارند. این موضوع منجر به هزینه‌های پردازشی بسیار بالایی می‌شود.

DeepSeek  با پیاده‌سازی تکنیک Mixture-of-Experts، شبکه را به چندین زیرشبکه تخصصی تقسیم کرد و تنها قسمت‌های مرتبط با سوال را فعال نمود. این روش موجب صرفه‌جویی قابل توجهی در منابع محاسباتی شد، در حالی که عملکرد کلی حفظ شد.

بهبود فرآیند یادگیری تقویتی  (Reinforcement Learning)

برای ارتقاء کیفیت پاسخ‌ها، مدل‌های زبانی نیاز به یادگیری تفکر زنجیره‌ای دارند. DeepSeek با روشی ساده اما مؤثر، فرآیند یادگیری را بهینه کرد:
مدل موظف شد تفکرات خود را بین برچسب‌های <think>  و <think/>  و پاسخ‌ها را بین <answer>  و <answer/>  تولید کند.
این رویکرد هزینه تولید داده‌های آموزشی را به شدت کاهش داد و مدل را به تدریج به تولید تفکرات طولانی‌تر و پاسخ‌های دقیق‌تر هدایت کرد؛ نقطه‌ای که تیم DeepSeek از آن به عنوان لحظه “آها” یاد می‌کند.

اهمیت انگیزه در تحول صنعت هوش مصنوعی

موفقیت DeepSeek نشان داد که در مسیر تحقیق و توسعه، ابتدا باید امکان‌پذیری را ثابت کرد و سپس به دنبال بهینه‌سازی بود.
این شرکت با بهره‌گیری هوشمندانه از دستاوردهای پیشین شرکت‌هایی چون  Google   و OpenAI، توانست مسیر تازه‌ای در عرصه مدل‌های زبانی باز کند.

هرچند، این موفقیت به معنای شکست شرکت‌های آمریکایی نیست. بلکه گواهی است بر پویایی دنیای فناوری که در آن پژوهش و رقابت، موتور پیشرفت هستند.

امروز دیگر بعید به نظر می‌رسد که OpenAI یا هر نهاد دیگری بتواند به طور انحصاری بر بازار مدل‌های زبانی بزرگ سلطه داشته باشد. دانش و فناوری اکنون در دسترس عموم قرار گرفته و پیشرفت آن غیرقابل توقف است؛ خبری که شاید برای سرمایه‌گذاران کمی نگران‌کننده باشد، اما برای دنیای فناوری و مصرف‌کنندگان، قطعاً یک پیروزی بزرگ محسوب می‌شود.