جیم فان، مدیر ارشد تحقیقات انویدیا از Deepseek R1 تقدیر کرد: تجسم واقعی مأموریت هوش مصنوعی متن‌باز

تشریح دیدگاه‌های کارشناسی

جیم فان، مدیر ارشد تحقیقات انویدیا، اخیراً ارزیابی عمیق خود از Deepseek R1 را در رسانه‌های اجتماعی به اشتراک گذاشت. فان به عنوان یکی از بنیان‌گذاران آزمایشگاه GEAR، رهبر پروژه GR00T، دارنده دکترای دانشگاه استنفورد و اولین کارآموز اپن‌ای‌آی، دیدگاه‌های او از اعتبار قابل‌توجهی در صنعت برخوردار است. او به‌طور ویژه بر مشارکت‌های برجسته DeepSeek به عنوان یک شرکت غیرآمریکایی در توسعه هوش مصنوعی متن‌باز تأکید کرد.

وارث روحیه متن‌باز

فان در تفسیر خود خاطرنشان کرد: «ما در زمانی زندگی می‌کنیم که یک شرکت غیرآمریکایی مأموریت اصلی اپن‌ای‌آی را زنده نگه داشته است — تحقیقات پیشرفته و واقعاً باز که به همه توان می‌بخشد. این به هیچ‌وجه منطقی نیست. جالب‌ترین نتیجه، محتمل‌ترین نتیجه است.» او به‌طور ویژه قدردانی کرد که DeepSeek نه تنها انبوهی از مدل‌ها را متن‌باز می‌کند، بلکه تمام اسرار آموزشی را نیز فاش می‌سازد.

تحلیل عمیق نوآوری‌های فنی

پس از مطالعه دقیق مقاله فنی Deepseek R1، فان به چندین دستاورد فنی کلیدی اشاره کرد:

1. رویکرد یادگیری تقویتی خالص:

   • به کارگیری روش «شروع سرد»، کاملاً هدایت‌شده توسط RL، بدون هیچ‌گونه SFT
   • یادآور دستاورد انقلابی AlphaZero در تسلط بر Go، Shogi و Chess از پایه
   • به عنوان مهم‌ترین نکته مقاله در نظر گرفته شده است

2. مکانیسم پاداش نوآورانه:

   • استفاده از پاداش‌های groundtruth که توسط قواعد سخت‌افزاری محاسبه می‌شوند
   • اجتناب از مدل‌های پاداش یادگیری‌شده که RL به راحتی می‌تواند در برابر آن‌ها نفوذ کند

3. تکامل زمان تفکر:

   • زمان تفکر مدل به‌طور پیوسته با پیشرفت آموزش افزایش می‌یابد
   • این یک ویژگی emergente است، نه یک رفتار از پیش برنامه‌ریزی‌شده

4. نوآوری الگوریتم GRPO:

   • حذف شبکه critic از PPO
   • استفاده از پاداش متوسط چندین نمونه به جای آن
   • روش ساده برای کاهش استفاده از حافظه
   • قابل توجه اینکه، GRPO در فوریه 2024 توسط DeepSeek ابداع شد

الگوی جدید تأثیر فنی

فان به‌طور ویژه اشاره کرد که تأثیر در هوش مصنوعی می‌تواند به روش‌های مختلفی حاصل شود: «تأثیر می‌تواند با "دستیابی به ASI به‌صورت داخلی" یا نام‌های افسانه‌ای مانند "پروژه Strawberry" ایجاد شود. تأثیر همچنین می‌تواند با انتشار ساده الگوریتم‌های خام و منحنی‌های یادگیری matplotlib حاصل شود.» این دیدگاه بر اهمیت گشودگی و شفافیت تأکید می‌کند.

نمونه‌ای از نوآوری مستمر

به نظر فان، DeepSeek احتمالاً اولین پروژه متن‌بازی است که رشد عمده و مستمر یک flywheel یادگیری تقویتی را نشان می‌دهد. این پیشرفت فنی مداوم و نگاه باز، معیار مهمی برای کل جامعه هوش مصنوعی تعیین می‌کند.

نتیجه‌گیری

ارزیابی جیم فان نه تنها دستاوردهای فنی Deepseek R1 را تأیید می‌کند، بلکه بر مشارکت‌های significative آن در مردمی‌سازی هوش مصنوعی و روحیه متن‌باز نیز تأکید می‌ورزد. به عنوان یک مرجع صنعتی، تأیید او موقعیت مهم DeepSeek در صحنه جهانی هوش مصنوعی را further تأیید می‌کند.

برای کاوش در نوآوری‌های Deepseek R1 به‌طور مستقیم، به Deepseek R1 Chat مراجعه کنید.