www.linkedin.com/in/fadlhasn
مرحبا اصدقائي هذا رابط حسابي اللينكدان الجديد بعد عدة محاولات مع الحساب القديم بعد حظره لأسباب غير معروفة
لنتواصل اصدقائي لنتشارك المعلومات والخبرات والمعارف شكرا لكم❤️
مرحبا اصدقائي هذا رابط حسابي اللينكدان الجديد بعد عدة محاولات مع الحساب القديم بعد حظره لأسباب غير معروفة
لنتواصل اصدقائي لنتشارك المعلومات والخبرات والمعارف شكرا لكم❤️
مؤخرا اكتشفت قناة جديدة لجماعة ال math الشي يلي لف نظري هو طريقة تقديم المعلومة الرياضية بهي القناة على تعتمد القناة على التصوير المرئي لتوضيح تغيرات الدوال والنقاط بشكل مباشر ومفهوم.
احيانا منكون فهمانين رياضيات وعمليات جبرية وهندسية وكيف ممكن انو نطبق function معينة على القيم لدينا بس احيانا منفتقد المغزى والهدف من الرياضيات المستخدمة او ما يسمى التصور الحقيقي يلي بيحصل عنا لهيك دائما كنت ابحث عن فهم عميق لأي فكرة رياضية وتصورها عأرض الواقع وتأثيرها عالقيم ان كان بشكل مستمر او متقطع
لهيك برشح هي القناة
Physics Videos by Eugene Khutoryansky
فيك تفهم شو مقصدي بحضور فيديو الاشتقاق الجزئي يلي يعتبر مهم في مجال الذكاء الاصطناعي في الشبكات العصبونية وخاصة وقت نحكي عن تقليل قيمة الخطأ.
اظن لا احد سيحب هذا المحتوى غير الذين مهتمين بال math وال ai يا ترى بدك انشر اكتر عن هيك معلومات تفاعل ب 👍
لا تنسا متابعتي على linkedIn و Twitter .😁
#AI #Math #DL #ML #Machine_learning #Deep_learning #MachineLearning #DeepLearning
احيانا منكون فهمانين رياضيات وعمليات جبرية وهندسية وكيف ممكن انو نطبق function معينة على القيم لدينا بس احيانا منفتقد المغزى والهدف من الرياضيات المستخدمة او ما يسمى التصور الحقيقي يلي بيحصل عنا لهيك دائما كنت ابحث عن فهم عميق لأي فكرة رياضية وتصورها عأرض الواقع وتأثيرها عالقيم ان كان بشكل مستمر او متقطع
لهيك برشح هي القناة
Physics Videos by Eugene Khutoryansky
فيك تفهم شو مقصدي بحضور فيديو الاشتقاق الجزئي يلي يعتبر مهم في مجال الذكاء الاصطناعي في الشبكات العصبونية وخاصة وقت نحكي عن تقليل قيمة الخطأ.
اظن لا احد سيحب هذا المحتوى غير الذين مهتمين بال math وال ai يا ترى بدك انشر اكتر عن هيك معلومات تفاعل ب 👍
لا تنسا متابعتي على linkedIn و Twitter .😁
#AI #Math #DL #ML #Machine_learning #Deep_learning #MachineLearning #DeepLearning
YouTube
Physics Videos by Eugene Khutoryansky
Physics YouTube channel made and run by Eugene Khutoryansky.
All my videos are narrated by Kira Vincent.
I make all the animations for my videos myself. In many cases, it takes me several months of work to create the animations for a single video, so…
All my videos are narrated by Kira Vincent.
I make all the animations for my videos myself. In many cases, it takes me several months of work to create the animations for a single video, so…
دائما ما كنت من مؤيدين فكرة الشرح المرئية بعد فهم الأساس النظري والعلمي للمعلومة وليس مجرد كدس معلوماتنا النظرية حول معادلات وخطوات ليست واضحة نسبيا حتى بعد تطبيقها على ارض الواقع.
فاكتشفت مؤخرا طريقة تدريس لعلم الشبكات العصبية وخوارزمياته او ما يعرف بال deep learning للمحاضر Tom Yeh احد دكاترة المعهد الامريكي MIT.
طبعا لديه شروحات عديدة في المجال ومن اهمها احد اعمدة الذكاء الإصطناعي والتي احدثت ثورة كبيرة في تدريب الشبكات العصبية وتطورها وما وصلنا اليه اليوم وهي خوارزمية ال Backpropagation وقام بشرحها بطريقة مبسطة و مرئية عن طريق التغيرات التي تحدث في الاوزران في تمثيل مرئي للمصفوفات.
وطبعا لا ننسى ان خوارزمية Backpropagation
كانت احد الاسباب التي ادت الى فوز العبقري جيوفري هينتون(Geoffrey Hinton) بجائزة نوبل للفيزياء.
طبعا طريقة شرح المحاضر مختصرة ومبسطة وايضا لديه طريقة تعليم عن طريق تمثيل الشبكة العصبية في ملف اكسيل ليبين التغيرات التي تطرأ على الشبكة عند تدريبها سأقوم بنشر ملفه عند توافره بالإضافة الى الورقة البحثية الخاصة بخوارزمية Backpropagation.
نقطة اخيرة لمن يحب ان يرى الشرح هناك باحثة تقوم بشرح خوارزميات من المحاضر في القناة AI by Hand .
#AI #DL #NN #Backpropagation #DeepLearning #Deep_learning
فاكتشفت مؤخرا طريقة تدريس لعلم الشبكات العصبية وخوارزمياته او ما يعرف بال deep learning للمحاضر Tom Yeh احد دكاترة المعهد الامريكي MIT.
طبعا لديه شروحات عديدة في المجال ومن اهمها احد اعمدة الذكاء الإصطناعي والتي احدثت ثورة كبيرة في تدريب الشبكات العصبية وتطورها وما وصلنا اليه اليوم وهي خوارزمية ال Backpropagation وقام بشرحها بطريقة مبسطة و مرئية عن طريق التغيرات التي تحدث في الاوزران في تمثيل مرئي للمصفوفات.
وطبعا لا ننسى ان خوارزمية Backpropagation
كانت احد الاسباب التي ادت الى فوز العبقري جيوفري هينتون(Geoffrey Hinton) بجائزة نوبل للفيزياء.
طبعا طريقة شرح المحاضر مختصرة ومبسطة وايضا لديه طريقة تعليم عن طريق تمثيل الشبكة العصبية في ملف اكسيل ليبين التغيرات التي تطرأ على الشبكة عند تدريبها سأقوم بنشر ملفه عند توافره بالإضافة الى الورقة البحثية الخاصة بخوارزمية Backpropagation.
نقطة اخيرة لمن يحب ان يرى الشرح هناك باحثة تقوم بشرح خوارزميات من المحاضر في القناة AI by Hand .
#AI #DL #NN #Backpropagation #DeepLearning #Deep_learning
YouTube
AI by Hand
Share your videos with friends, family, and the world
تلبية لطلب احد اعضاء القناة عن مصدر عملي و مفيد لفهم الخوارزميات وهياكل البيانات في لغة Javascript
هذا ترشيحي اذا كنت لديك تعامل سابق مع اللغة ام اذا لم تتعامل مع اللغة او جديد في البرمجة بشكل عام انصح بمتابعة دورة لاخذ المفاهيم الاساسية بشكل تسلسلي يمكن اخذها عند Elzero او freecodecamp
ثم يمكنك الاطلاع على ال repo ⬇️
javascript-algorithms مجموعة من ال algorithms و data structures بلغة JavaScript. هيساعدك تفهم الخوارزميات وتطبقها بشكل فعال. 🔥
⭐ GitHub stars: 185K+
🔗https://github.com/trekhleb/javascript-algorithms
#github #javascript #algorithms #data_structure
هذا ترشيحي اذا كنت لديك تعامل سابق مع اللغة ام اذا لم تتعامل مع اللغة او جديد في البرمجة بشكل عام انصح بمتابعة دورة لاخذ المفاهيم الاساسية بشكل تسلسلي يمكن اخذها عند Elzero او freecodecamp
ثم يمكنك الاطلاع على ال repo ⬇️
javascript-algorithms مجموعة من ال algorithms و data structures بلغة JavaScript. هيساعدك تفهم الخوارزميات وتطبقها بشكل فعال. 🔥
⭐ GitHub stars: 185K+
🔗https://github.com/trekhleb/javascript-algorithms
#github #javascript #algorithms #data_structure
GitHub
GitHub - trekhleb/javascript-algorithms: 📝 Algorithms and data structures implemented in JavaScript with explanations and links…
📝 Algorithms and data structures implemented in JavaScript with explanations and links to further readings - trekhleb/javascript-algorithms
The Python Path Environment Variable
تؤثر متغيرات البيئة على سلوك Python
PYTHONPATH هو أحد هذه المتغيرات البيئية؛ أي أنه زوج من المفتاح (key-value pair)والقيمة يتم تخزينه في ذاكرة الكمبيوتر. وهو متاح لجميع البرامج التي تعمل في نفس البيئة.
ما هو متغير PYTHONPATH؟
PYTHONPATH هو متغير بيئة خاص يوفر إرشادات لمترجم بايثون حول أماكن العثور على المكتبات والتطبيقات المختلفة. يشبه متغير PATH في لغات أخرى مثل C وJava، ولكنه يحتوي على أدلة إضافية لوحدات بايثون.
يسمح لك PYTHONPATH بإضافة مسارات إلى ملفات بايثون الأخرى في سكربتاتك، مما يساعد بايثون في تحديد أماكن البحث عن الوحدات والملفات. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الوصول إلى وظائف مختلفة دون الحاجة إلى كتابة المسار الكامل في كل مرة.
يمكن أن يكون PYTHONPATH إما دليلًا واحدًا أو قائمة من الأدلة مفصولة بواسطة النقطتين (:).
إذا تم تعيين PYTHONPATH إلى دليل واحد، سيبحث بايثون عن الوحدات والملفات في ذلك الدليل فقط.
إذا تم تعيين PYTHONPATH إلى قائمة من الأدلة، سيبحث بايثون عن الوحدات والملفات في كل من تلك الأدلة.
كيفية إعداد PYTHONPATH:
على نظامLinux
1-افتح Terminal.
2-افتح ملف ~/.bashrc في محرر النصوص.
3-أضف السطر التالي:
export PYTHONPATH="/home/my_user/code"
4-احفظ الملف وأعد تشغيل Terminal.
5-تحقق من الإعداد بكتابة: echo $PYTHONPATH.
على نظام Windows:
1-انقر بزر الماوس الأيمن على "This PC" واختر "properties".
2-انتقل إلى "Advance System Settings.".
3-انقر على "environment variable".
4-أضف متغيرًا جديدًا باسم PYTHONPATH وأدخل المسار المطلوب.
5-افتح موجه الأوامر واستخدم الأمر: python my_script.py.
بغض النظر عن الهري يلي فوق بالمختصر اذا كان عندك برنامج معين بيستخدم سكربتات او مكاتب خاصة فيه مضمنة فيه و احتجت انك توصل لهل المكاتب و السكربتات من خارج البرنامج رح تواجه مشكلة ان python ما رح يتعرف عهي المكاتب لانه بالاصل ما مضمنة ضمن بيئة بايثون الافتراضية لهيك اضافة متغير البيئة هاد بساعدنا نصل لأي مكتبة خارجية على الحاسوب وتضمينها و جعل المحرر ايضا يتعرف عليها ومن احد الأمثلة اي مكتبة قمت بتنزيلها مثلا وفك ضغط في مجلد معين بالنظام
مثلا برنامج webots يلي بيجي معه controller module الخاص فيه ومنحتاج نستخدم editor غير يلي داخل التطبيق لسهولة التكويد
بكل بساطة منروح منفتح متغيرات البيئة عنا بالنظام ومنضيف المفتاح PYTHONPATH والقيمة هو المسار الخاص بالسكريبت او المكتبة وبمثالنا غالبا بتكون بهاد المسار C:\Program Files\Webots\lib\controller\python
وبس و اذا كانت فاتح ال editor بتسكرو وبترجع تفتحو و رح تلاقي انو الكود انقرأ واذا مظبط امور ال editor بيعطيك اقتراحات من داخل السكريبتات وبدلعك بتمنى تكون وصلت الفكرة.
لا تنسا متابعتي على linkedIn و Twitter
#python #webots #PYTHONPATH
تؤثر متغيرات البيئة على سلوك Python
PYTHONPATH هو أحد هذه المتغيرات البيئية؛ أي أنه زوج من المفتاح (key-value pair)والقيمة يتم تخزينه في ذاكرة الكمبيوتر. وهو متاح لجميع البرامج التي تعمل في نفس البيئة.
ما هو متغير PYTHONPATH؟
PYTHONPATH هو متغير بيئة خاص يوفر إرشادات لمترجم بايثون حول أماكن العثور على المكتبات والتطبيقات المختلفة. يشبه متغير PATH في لغات أخرى مثل C وJava، ولكنه يحتوي على أدلة إضافية لوحدات بايثون.
يسمح لك PYTHONPATH بإضافة مسارات إلى ملفات بايثون الأخرى في سكربتاتك، مما يساعد بايثون في تحديد أماكن البحث عن الوحدات والملفات. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الوصول إلى وظائف مختلفة دون الحاجة إلى كتابة المسار الكامل في كل مرة.
يمكن أن يكون PYTHONPATH إما دليلًا واحدًا أو قائمة من الأدلة مفصولة بواسطة النقطتين (:).
إذا تم تعيين PYTHONPATH إلى دليل واحد، سيبحث بايثون عن الوحدات والملفات في ذلك الدليل فقط.
إذا تم تعيين PYTHONPATH إلى قائمة من الأدلة، سيبحث بايثون عن الوحدات والملفات في كل من تلك الأدلة.
كيفية إعداد PYTHONPATH:
على نظامLinux
1-افتح Terminal.
2-افتح ملف ~/.bashrc في محرر النصوص.
3-أضف السطر التالي:
export PYTHONPATH="/home/my_user/code"
4-احفظ الملف وأعد تشغيل Terminal.
5-تحقق من الإعداد بكتابة: echo $PYTHONPATH.
على نظام Windows:
1-انقر بزر الماوس الأيمن على "This PC" واختر "properties".
2-انتقل إلى "Advance System Settings.".
3-انقر على "environment variable".
4-أضف متغيرًا جديدًا باسم PYTHONPATH وأدخل المسار المطلوب.
5-افتح موجه الأوامر واستخدم الأمر: python my_script.py.
بغض النظر عن الهري يلي فوق بالمختصر اذا كان عندك برنامج معين بيستخدم سكربتات او مكاتب خاصة فيه مضمنة فيه و احتجت انك توصل لهل المكاتب و السكربتات من خارج البرنامج رح تواجه مشكلة ان python ما رح يتعرف عهي المكاتب لانه بالاصل ما مضمنة ضمن بيئة بايثون الافتراضية لهيك اضافة متغير البيئة هاد بساعدنا نصل لأي مكتبة خارجية على الحاسوب وتضمينها و جعل المحرر ايضا يتعرف عليها ومن احد الأمثلة اي مكتبة قمت بتنزيلها مثلا وفك ضغط في مجلد معين بالنظام
مثلا برنامج webots يلي بيجي معه controller module الخاص فيه ومنحتاج نستخدم editor غير يلي داخل التطبيق لسهولة التكويد
بكل بساطة منروح منفتح متغيرات البيئة عنا بالنظام ومنضيف المفتاح PYTHONPATH والقيمة هو المسار الخاص بالسكريبت او المكتبة وبمثالنا غالبا بتكون بهاد المسار C:\Program Files\Webots\lib\controller\python
وبس و اذا كانت فاتح ال editor بتسكرو وبترجع تفتحو و رح تلاقي انو الكود انقرأ واذا مظبط امور ال editor بيعطيك اقتراحات من داخل السكريبتات وبدلعك بتمنى تكون وصلت الفكرة.
لا تنسا متابعتي على linkedIn و Twitter
#python #webots #PYTHONPATH
إذا كنت تعاني من الأعرض التالية:
- النظرة التشاؤمية للواقع الحالي و كأن سورية كانت دولة طبيعية و سقط نظامها…
- التذمر الدائم و التركيز على السلبيات في كل خطوة تقوم بها اداراة العمليات العسكرية
- الرغبة الجامحة في إعادة بناء الدولة المثالية خلال خمسة ايام
- المطالبة الفورية و بجرأة مزعجة بإجراءات (تحتاج وقتاً طويلاً) كانت من المحرمات في العصر الأسدي
فأنت على الأرجح تعاني من متلازمة مؤيد سابق يحاول ركوب موجة الثورة
عاشت سورية حرة ابية💚💚
#قل_خيرا_او_اصمت
#syria #free_syria
- النظرة التشاؤمية للواقع الحالي و كأن سورية كانت دولة طبيعية و سقط نظامها…
- التذمر الدائم و التركيز على السلبيات في كل خطوة تقوم بها اداراة العمليات العسكرية
- الرغبة الجامحة في إعادة بناء الدولة المثالية خلال خمسة ايام
- المطالبة الفورية و بجرأة مزعجة بإجراءات (تحتاج وقتاً طويلاً) كانت من المحرمات في العصر الأسدي
فأنت على الأرجح تعاني من متلازمة مؤيد سابق يحاول ركوب موجة الثورة
عاشت سورية حرة ابية💚💚
#قل_خيرا_او_اصمت
#syria #free_syria
مرحبا أصدقائي
في الفترة الأخيرة، شهد عالم الذكاء الاصطناعي ضجة كبيرة، خاصة في مجال نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، مما أدى إلى تسارع هائل في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. أحدث هذه الضجة هو النموذج الصيني المذهل DeepSeek، الذي أطلق نسخته الأولى DeepSeek V1 في أكتوبر 2023. وعلى الرغم من أن الإصدار الأول لم يحظَ باهتمام كبير، إلا أن الإصدار الثالث DeepSeek V3 جاء بخصائص جديدة ومثيرة جعلته في دائرة الضوء.
ما الذي يميز DeepSeek V3؟
1-فهم النصوص والصور:
النموذج قادر على فهم النصوص والصور المرفقة في ملفات مثل Word أو PDF، بل والإجابة بشكل تفصيلي على الأسئلة المتعلقة بهذه الملفات. جربت شخصيًا تحميل ملف على ChatGPT-4.0، ولم يتمكن من فهم محتوياته، بينما تعامل DeepSeek V3 مع الملف بسلاسة وأعطى إجابات دقيقة.
2-القدرة على البحث عبر الإنترنت:
يمكن لـ DeepSeek V3 البحث على الإنترنت بناءً على مدخلات المستخدم، مما يجعله أداة قوية للحصول على معلومات محدثة.
3-تدريب مكثف:
تم تدريب النموذج على أكثر من 13.9 تريليون رمز (Token)، ويمتلك أكثر من 670 مليار معلمة. هذه الأرقام الضخمة تعني أن النموذج قادر على معالجة وفهم البيانات بشكل دقيق، سواء كانت نصوصًا، معادلات رياضية، أو أكواد برمجية.
4-تفوق في المجالات البرمجية والرياضية:
وفقًا لتقارير من منصة Codeforces، تفوق DeepSeek V3 على ChatGPT-4.0 في توليد الأكواد البرمجية ضمن مسابقات برمجية دولية. لكن هذا لا يعني أن ChatGPT-4.0 غير دقيق أو لا يمكن الاعتماد عليه في إنشاء الأكواد البرمجية , هذا التفوق يعود إلى التدريب المكثف الذي خضع له النموذج في الإصدار السابق DeepSeek V2، والذي كان مخصصًا بشكل كبير للبرمجة.
كل هذا كان يحدث بهدوء حتى قبل اصدار تطبيق موبايل للمودل بالنسبة لتجربتي فأنا وجدت انه يتفوق بشكل واضح في الجوانب الرياضية بالذات اما البرمجية لا يمكنني الجزم لكن نتائجه مبهرة جدا
لكن الحدث الثوري الذي حصل منذ ايام قليلة:
أعلان شركة Deepseek عن إطلاق نموذجها الجديد Deepseek-R1 ، وهو نموذج استدلالي متطور يُحاكي آلية عمل نموذج O1 من OpenAI، بل ويتفوق عليه في الأداء في بعض الجوانب!
ما الذي يجعل DeepSeek-R1 مميزًا؟
1-مفتوح المصدر:
النموذج متاح تحت ترخيص MIT، مما يعني أنه يمكن استخدامه في المشاريع التجارية والشخصية دون قيود.
2-تفوق في الأداء:
يتفوق DeepSeek-R1 على Claude 3.5 Sonnet و O1-mini في معظم الاختبارات المعيارية.
3-مجاني بالكامل:
يمكنك استخدام النموذج مجانًا من خلال خدمة DeepSeek’s free chat. كل ما عليك فعله هو تفعيل ميزة DeepThink، وسيتم تشغيل النموذج تلقائيًا لمعالجة استفساراتك.
4-واجهة برمجية (API):
النموذج متاح للاستخدام عبر واجهة برمجية، مما يسهل دمجه في التطبيقات والمنتجات الأخرى.
5-كفاءة عالية:
لا يستهلك DeepSeek-R1 موارد المتصفح بنفس القدر الذي يستهلكه ChatGPT، مما يجعله خيارًا مثاليًا للمستخدمين الذين يبحثون عن سرعة وكفاءة.
تخيل معي كل هذا و مجاني من دون حد للمحادثة و سرعة و آداء مذهل حيث لا يستهلك موارد المتصفح مثلما يفعل chatgpt ,
والاجمل من هذا انه متاح للاستخدام عبر واجهة برمجية (API)🤩
الشيء الذهبي بالذي حصل انه كل هذا حصل في فترة كانت ارباح شركة openai في تراجع التي اغلب منتجاتها مدفوعة
ومع صدور النموذج اصبح منافس مباشر لنموذج o1 المدفوع الخاص بشركة OpenAI في اتجاهات مثل الرياضيات، البرمجة، والتفكير المنطقي، وقدر يتفوق عليه في بعض المجالات، وكل هذا كان بتكلفة أقل بنسبة 95%!😨
كما وفرت الشركة نماذج أصغر مثل Qwen-1.5B للأشخاص الذين لا يمتلكون موارد كافية لتشغيل النسخة الأعلى من النموذج. هذه النماذج الصغيرة تفوقت على نماذج ضخمة مثل GPT-4o و Claude 3.5 في العديد من الاختبارات.
رابط الموقع جربه و اخبرني رأيك😉:
https://chat.deepseek.com
في الختام : انا صراحة منذ اصدار o1 من openai و انا انتظر حدوث هذه الثورة و جعل openai تعرف ان هناك منافسين حقيقين يمكن ان يسرقوا الضوء منهم وكانوا أصدقائنا الصينين ومن غيرهم طبعا😁 رغم الصعوبات و العقوبات المطبقة على بلادهم استطاعوا حرفيا ارباك الولايات المتحدة الأمريكية و زعماء الذكاء فيها, اعتقد انه مازلنا في بداية الطريقة هناك الكثير من التطورات والاحداث القادمة
شكرًا لكم على المتابعة، وأتمنى أن تكونوا قد استفدتم من هذا المقال. لا تترددوا في مشاركة تجاربكم مع النموذج في التعليقات!
#AI #deepseek #openAi #chat #Chatgpt
في الفترة الأخيرة، شهد عالم الذكاء الاصطناعي ضجة كبيرة، خاصة في مجال نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، مما أدى إلى تسارع هائل في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. أحدث هذه الضجة هو النموذج الصيني المذهل DeepSeek، الذي أطلق نسخته الأولى DeepSeek V1 في أكتوبر 2023. وعلى الرغم من أن الإصدار الأول لم يحظَ باهتمام كبير، إلا أن الإصدار الثالث DeepSeek V3 جاء بخصائص جديدة ومثيرة جعلته في دائرة الضوء.
ما الذي يميز DeepSeek V3؟
1-فهم النصوص والصور:
النموذج قادر على فهم النصوص والصور المرفقة في ملفات مثل Word أو PDF، بل والإجابة بشكل تفصيلي على الأسئلة المتعلقة بهذه الملفات. جربت شخصيًا تحميل ملف على ChatGPT-4.0، ولم يتمكن من فهم محتوياته، بينما تعامل DeepSeek V3 مع الملف بسلاسة وأعطى إجابات دقيقة.
2-القدرة على البحث عبر الإنترنت:
يمكن لـ DeepSeek V3 البحث على الإنترنت بناءً على مدخلات المستخدم، مما يجعله أداة قوية للحصول على معلومات محدثة.
3-تدريب مكثف:
تم تدريب النموذج على أكثر من 13.9 تريليون رمز (Token)، ويمتلك أكثر من 670 مليار معلمة. هذه الأرقام الضخمة تعني أن النموذج قادر على معالجة وفهم البيانات بشكل دقيق، سواء كانت نصوصًا، معادلات رياضية، أو أكواد برمجية.
4-تفوق في المجالات البرمجية والرياضية:
وفقًا لتقارير من منصة Codeforces، تفوق DeepSeek V3 على ChatGPT-4.0 في توليد الأكواد البرمجية ضمن مسابقات برمجية دولية. لكن هذا لا يعني أن ChatGPT-4.0 غير دقيق أو لا يمكن الاعتماد عليه في إنشاء الأكواد البرمجية , هذا التفوق يعود إلى التدريب المكثف الذي خضع له النموذج في الإصدار السابق DeepSeek V2، والذي كان مخصصًا بشكل كبير للبرمجة.
كل هذا كان يحدث بهدوء حتى قبل اصدار تطبيق موبايل للمودل بالنسبة لتجربتي فأنا وجدت انه يتفوق بشكل واضح في الجوانب الرياضية بالذات اما البرمجية لا يمكنني الجزم لكن نتائجه مبهرة جدا
لكن الحدث الثوري الذي حصل منذ ايام قليلة:
أعلان شركة Deepseek عن إطلاق نموذجها الجديد Deepseek-R1 ، وهو نموذج استدلالي متطور يُحاكي آلية عمل نموذج O1 من OpenAI، بل ويتفوق عليه في الأداء في بعض الجوانب!
ما الذي يجعل DeepSeek-R1 مميزًا؟
1-مفتوح المصدر:
النموذج متاح تحت ترخيص MIT، مما يعني أنه يمكن استخدامه في المشاريع التجارية والشخصية دون قيود.
2-تفوق في الأداء:
يتفوق DeepSeek-R1 على Claude 3.5 Sonnet و O1-mini في معظم الاختبارات المعيارية.
3-مجاني بالكامل:
يمكنك استخدام النموذج مجانًا من خلال خدمة DeepSeek’s free chat. كل ما عليك فعله هو تفعيل ميزة DeepThink، وسيتم تشغيل النموذج تلقائيًا لمعالجة استفساراتك.
4-واجهة برمجية (API):
النموذج متاح للاستخدام عبر واجهة برمجية، مما يسهل دمجه في التطبيقات والمنتجات الأخرى.
5-كفاءة عالية:
لا يستهلك DeepSeek-R1 موارد المتصفح بنفس القدر الذي يستهلكه ChatGPT، مما يجعله خيارًا مثاليًا للمستخدمين الذين يبحثون عن سرعة وكفاءة.
تخيل معي كل هذا و مجاني من دون حد للمحادثة و سرعة و آداء مذهل حيث لا يستهلك موارد المتصفح مثلما يفعل chatgpt ,
والاجمل من هذا انه متاح للاستخدام عبر واجهة برمجية (API)🤩
الشيء الذهبي بالذي حصل انه كل هذا حصل في فترة كانت ارباح شركة openai في تراجع التي اغلب منتجاتها مدفوعة
ومع صدور النموذج اصبح منافس مباشر لنموذج o1 المدفوع الخاص بشركة OpenAI في اتجاهات مثل الرياضيات، البرمجة، والتفكير المنطقي، وقدر يتفوق عليه في بعض المجالات، وكل هذا كان بتكلفة أقل بنسبة 95%!😨
كما وفرت الشركة نماذج أصغر مثل Qwen-1.5B للأشخاص الذين لا يمتلكون موارد كافية لتشغيل النسخة الأعلى من النموذج. هذه النماذج الصغيرة تفوقت على نماذج ضخمة مثل GPT-4o و Claude 3.5 في العديد من الاختبارات.
رابط الموقع جربه و اخبرني رأيك😉:
https://chat.deepseek.com
في الختام : انا صراحة منذ اصدار o1 من openai و انا انتظر حدوث هذه الثورة و جعل openai تعرف ان هناك منافسين حقيقين يمكن ان يسرقوا الضوء منهم وكانوا أصدقائنا الصينين ومن غيرهم طبعا😁 رغم الصعوبات و العقوبات المطبقة على بلادهم استطاعوا حرفيا ارباك الولايات المتحدة الأمريكية و زعماء الذكاء فيها, اعتقد انه مازلنا في بداية الطريقة هناك الكثير من التطورات والاحداث القادمة
شكرًا لكم على المتابعة، وأتمنى أن تكونوا قد استفدتم من هذا المقال. لا تترددوا في مشاركة تجاربكم مع النموذج في التعليقات!
#AI #deepseek #openAi #chat #Chatgpt
Deepseek
Chat with DeepSeek AI.