دیپ‌سیک از روش جدیدی برای توسعه مدل‌های پاداش هوش مصنوعی هوشمند و مقیاس‌پذیر رونمایی کرد

آیا مدل‌های پاداش مانع پیشرفت هوش مصنوعی هستند؟ شرکت DeepSeek با معرفی فناوری جدیدی به نام SPCT، گامی مهم در جهت توسعه هوش مصنوعی قابل‌اعتماد و مقیاس‌پذیر برای سازمان‌ها برداشته است.

رویکرد نوآورانه DeepSeek به مدل‌های پاداش

در سال‌های اخیر، یکی از چالش‌های اصلی در تربیت مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها)، وابستگی آن‌ها به مدل‌های پاداش بوده است؛ مدلی‌هایی که تعیین می‌کنند پاسخ‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی تا چه حد قابل ‌قبول هستند. معمولا این مدل‌ها با داده‌های برچسب‌خورده توسط انسان آموزش داده می‌شوند که هم پرهزینه و هم زمان‌بر است. اما DeepSeek با معرفی SPCT — مخفف Self-Play Chain-of-Thought — چشم‌انداز تازه‌ای ارائه کرده است.

SPCT چیست و چگونه عمل می‌کند؟

SPCT سیستمی خودکار است که به جای تکیه بر بازخورد انسان، از خودِ مدل زبانی استفاده می‌کند تا از طریق تفکر زنجیره‌ای (Chain-of-Thought) به ارزیابی و نقد پاسخ‌ها بپردازد. مدل با ایجاد استدلال‌هایی گام‌به‌گام، خود را تحلیل کرده و کیفیت پاسخ‌ها را ارزیابی می‌کند. به بیان دیگر، این رویکرد امکان توسعه مدل‌های پاداش دقیق‌تر و مقیاس‌پذیرتر را فراهم می‌سازد — آن هم بدون نیاز مداوم به نیروی انسانی.

مزایای کلیدی SPCT برای کسب‌وکارها

– بهبود کیفیت پاسخ‌ها بدون هزینه‌های سنگین داده‌های انسانی
– امکان مقیاس‌پذیری سریع‌تر مدل‌های زبانی بزرگ
– رویکرد خودارزیاب که به توسعه مدل‌های قابل ‌اعتمادتر کمک می‌کند

شرکت DeepSeek ادعا می‌کند که SPCT می‌تواند نقش مهمی در پیشرفت مدل‌های زبانی سازمانی ایفا کند، به ویژه مدل‌هایی که برای استفاده در محصولات هوش مصنوعی تجاری طراحی می‌شوند.

جمع‌بندی

تکنولوژی SPCT از DeepSeek گامی بلند به‌سوی آینده‌ای است که در آن مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند خودشان را تحلیل و اصلاح کنند. این نوآوری نه‌تنها موجب کاهش وابستگی به داده‌های انسانی می‌شود بلکه زمینه را برای توسعه LLMهای دقیق‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر در مقیاس سازمانی فراهم می‌سازد.

منبع: https://venturebeat.com