آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بزرگ (Large AI Models) به یکی از بزرگترین چالش‌های دنیای محاسبات مدرن تبدیل شده است. این چالش تنها به پیچیدگی فنی محدود نمی‌شود؛ بلکه هزینه‌های سرسام‌آور، مصرف برق نجومی و اتلاف منابع سخت‌افزاری، شرکت‌ها را تحت فشار قرار داده است. اما اکنون، شرکت DeepSeek سال ۲۰۲۶ را با انتشار یک مقاله تحقیقاتی مهم آغاز کرده است. این شرکت رویکردی جدید را پیشنهاد می‌دهد که می‌تواند فشار سنگین آموزش هوش مصنوعی را کاهش دهد و کارایی را به طرز چشمگیری بالا ببرد.

خلاصه خبر در یک نگاه:

🔵 معرفی متد جدید mHC توسط DeepSeek برای پایدارسازی آموزش مدل‌های AI
🔵 هدف اصلی: جلوگیری از شکست (Crash) مدل‌ها در حین آموزش
🔵 کاهش هزینه‌های نجومی و صرفه‌جویی در مصرف برق و ساعات پردازش GPU
🔵 عدم نیاز به استفاده از روش‌های “Brute Force” و سخت‌افزار اضافی
🔵 تمرکز بر کارایی و بهینه‌سازی منابع موجود به جای افزایش خام قدرت

راه حل جدید: اتصال فراگیر محدود به منیفولد (mHC)

روش پیشنهادی DeepSeek که «اتصال فراگیر محدود به منیفولد» یا به اختصار mHC نام دارد، بر یک هدف کلیدی تمرکز کرده است: آسان‌تر و قابل‌اطمینان‌تر کردن فرآیند آموزش مدل‌های بزرگ.

برخلاف بسیاری از روش‌های دیگر که صرفاً به دنبال افزایش قدرت خام هستند، ایده اصلی این روش کاهش ناپایداری در حین آموزش است. ناپایداری همان مشکلی است که باعث می‌شود شرکت‌ها مجبور شوند فرآیندهای آموزشی گران‌قیمت را متوقف کرده و همه‌چیز را از صفر شروع کنند.

چرا این موضوع حیاتی است؟

به زبان ساده، بسیاری از مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی در میانه راه آموزش دچار شکست می‌شوند (Crash می‌کنند). وقتی این اتفاق می‌افتد، نتایج زیر را به همراه دارد:

هفته‌ها کار مهندسی هدر می‌رود.
مقادیر عظیمی از انرژی الکتریکی بیهوده مصرف می‌شود.
هزاران ساعت پردازش باارزش کارت‌های گرافیک (GPU) سوخت می‌شود.

معماری جدید DeepSeek تلاش می‌کند تا با قابل پیش‌بینی‌تر کردن رفتار مدل (حتی با بزرگ‌تر شدن ابعاد آن)، جلوی این شکست‌ها را بگیرد.

انتشار مقاله فنی DeepSeek؛ معرفی معماری mHC برای کاهش هزینه‌های آموزش هوش مصنوعی

صرفه‌جویی در انرژی بدون تغییر سخت‌افزار

اگرچه روش mHC باعث نمی‌شود که خودِ GPUها برق کمتری مصرف کنند، اما با جلوگیری از خراب شدن فرآیند و نیاز به شروع مجدد، عملاً از اتلاف انرژی جلوگیری می‌کند.

مزیت دیگر این روش، کارایی در مقیاس بالا است. وقتی آموزش مدل پایدار باشد، شرکت‌ها دیگر نیازی ندارند برای حل مشکل به روش‌های «زور بازو» (Brute Force) متوسل شوند؛ یعنی دیگر لازم نیست برای موفقیت یک پروژه، تعداد بیشتری GPU، حافظه بیشتر یا زمان طولانی‌تری را صرف کنند. این یعنی کاهش کل انرژی مصرفی در چرخه آموزش.

🔴 همچنین بخوانید: طوفان جدید DeepSeek؛ ادعای شکست دادن GPT-5 با مدل‌های V3.2

نگاه به آینده: هوشمندانه‌تر، نه سخت‌تر

تحقیقات DeepSeek ادعا نمی‌کند که کمبود سخت‌افزار یا چالش‌های انرژی را یک‌شبه حل می‌کند. در عوض، این روش نشان‌دهنده یک پیشرفت خاموش اما حیاتی است: استفاده بهینه‌تر از منابعی که همین حالا در اختیار داریم.

با ادامه رشد مدل‌های زبانی، کاهش ناکارآمدی‌ها به اندازه افزایش قدرت اهمیت پیدا می‌کند و این دقیقاً همان نقطه‌ای است که معماری جدید DeepSeek می‌تواند تفاوت واقعی را رقم بزند.

---

نظر شما چیست؟
آیا بهینه‌سازی نرم‌افزاری و معماری مدل‌ها می‌تواند جایگزین ولع سیری‌ناپذیر هوش مصنوعی برای سخت‌افزارهای قدرتمندتر شود؟ نظرات خود را درباره آینده توسعه AI بنویسید.

بفرست برای دوستات