تقطير المعرفة: كيف تتحدى نماذج الذكاء الاصطناعي الصغيرة عمالقة المجال؟
أحدث روبوت المحادثة R1 من شركة DeepSeek الصينية للذكاء الاصطناعي، والذي تم إطلاقه في وقت سابق من هذا العام، ضجة كبيرة من خلال منافسته لأداء نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة من الشركات الكبرى، ولكن بتكلفة وقوة حوسبة أقل بكثير. وقد أدى ذلك إلى اتهامات بأن DeepSeek استخدمت تقطير المعرفة، وهي تقنية قد تنطوي على الوصول غير المصرح به إلى نموذج o1 من OpenAI. ومع ذلك، فإن تقطير المعرفة تقنية راسخة في مجال الذكاء الاصطناعي، تعود إلى مقال من Google في عام 2015. وهي تتضمن نقل المعرفة من نموذج "معلم" أكبر إلى نموذج "طالب" أصغر، مما يقلل بشكل كبير من التكاليف والحجم مع حد أدنى من فقدان الأداء. أصبحت هذه الطريقة واسعة الانتشار، وتعزز التحسينات في نماذج مثل BERT، ولا تزال تُظهر إمكانات هائلة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة. وتبرز هذه الجدل قوة هذه التقنية وطبيعتها الراسخة، وليس حداثتها.