Deepseek V3، نموذج الذكاء الاصطناعي الذي طال انتظاره، أصبح أخيرًا مفتوح المصدر! لقد حقق تقدمًا كبيرًا في قدرات البرمجة متعددة اللغات، متجاوزًا المنافسين مثل Claude3.5 Sonnet V2 في تقييم البرمجة المساعدة متعددة اللغات، كما أن تحسين أدائه مذهل. بالمقارنة مع معدل نجاح Deepseek V2.5 الذي يبلغ 17% فقط، ارتفع معدل نجاح V3 إلى 48%، مما يدل على تحسن كبير. وسيكون لهذا الإنجاز المذهل تأثير عميق على مجال الذكاء الاصطناعي.
أصبح Deepseek V3 الذي طال انتظاره مفتوح المصدر أخيرًا! لقد حقق نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد هذا تقدمًا كبيرًا في قدرات البرمجة متعددة اللغات، حتى أن أدائه في تقييم البرمجة المساعدة متعددة اللغات تجاوز المنافسين مثل Claude3.5Sonnet V2، مما أدى إلى إطلاق العنان للصناعة. حظيت باهتمام واسع النطاق.
ومن المعلوم أن Deepseek V3 حقق نقلة نوعية في الأداء مقارنة بالإصدارات السابقة. كان معدل نجاح Deepseek V2.5 في التقييم المساعد 17% فقط، بينما ارتفع V3 إلى 48%، وهو ما أظهر بشكل كامل التقدم القوي الذي أحرزه.
يستخدم Deepseek V3 بنية خبيرة هجينة (MoE) مع ما يصل إلى 685 مليار معلمة. تحتوي البنية على 256 خبيرًا وتستخدم التوجيه السيني، ويتم اختيار أفضل 8 خبراء (topk=8) في كل مرة للمشاركة في الحساب. يمكّن هذا التصميم النموذج من التعامل مع المهام المعقدة بشكل أكثر كفاءة ويحسن الأداء.
لا شك أن المصدر المفتوح لـ Deepseek V3 سيجلب حيوية جديدة لمجتمع الذكاء الاصطناعي. ومن المتوقع أن تلعب قدراتها البرمجية القوية دورًا مهمًا في تطوير البرمجيات والأتمتة وغيرها من المجالات، مما يضخ زخمًا جديدًا في الترقية الذكية لمختلف الصناعات.
العنوان: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-Base/tree/main
يمثل المصدر المفتوح لـ Deepseek V3 تقدمًا كبيرًا في مجال برمجة الذكاء الاصطناعي، وسيوفر أدائه القوي وبنيته الفعالة للمطورين أدوات قوية ويعزز تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في المزيد من المجالات .