أعلنت شركة ديب سيك الصينية عن إطلاق نموذج تجريبي جديد للذكاء الاصطناعي أطلقت عليه اسم V3.2-exp، يتميز بآلية "الاهتمام المتناثر" (Sparse Attention) التي تهدف إلى خفض تكاليف الاستدلال إلى النصف عند التعامل مع النصوص طويلة السياق.
النموذج الجديد، الذي كشفت عنه الشركة عبر منصة Hugging Face مع نشر ورقة بحثية مرتبطة على GitHub، يستخدم نظاماً معقداً يعتمد على وحدة تُسمى "مُفهرس البرق" لتحديد أولويات المقتطفات الأكثر أهمية من النص، ثم يختار نظام آخر يُعرف بـ "اختيار الرموز الدقيقة" الكلمات الرئيسية لمعالجتها ضمن نافذة الانتباه.
هذه التقنية تسمح بالتعامل مع بيانات طويلة مع استهلاك موارد أقل بكثير، بحسب تقرير نشره موقع "تك كرانش" واطلعت عليه "العربية Business".
وبحسب اختبارات أولية، فإن النموذج قد يُخفض بالفعل تكلفة استدعاء واجهات برمجة التطبيقات (API) بنسبة تصل إلى 50%، رغم أن الشركة أشارت إلى أن المزيد من التجارب المستقلة ستكون ضرورية لتأكيد النتائج.
ويأتي هذا الابتكار ضمن جهود "ديب سيك" لإيجاد طرق أكثر كفاءة لتشغيل بنية المُحوّل المستخدمة في معظم نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة، بعد أن سبق لها إثارة الجدل مطلع العام بإطلاق نموذج R1 الذي درّبته بتكلفة أقل بكثير من منافسيها الأميركيين.
ويرى محللون أن نهج "الاهتمام المتناثر" قد لا يثير الضجة التي أحدثها نموذج R1، لكنه قد يُمثل خطوة عملية مهمة تساعد شركات التقنية الكبرى، خاصة في الولايات المتحدة، على تقليل تكاليف تشغيل الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على الكفاءة.