باحثون يشككون بفعالية تقنية “DeepSeek-OCR” الصينية لمعالجة النصوص الطويلة في الذكاء الاصطناعي

تواجه نماذج الذكاء الاصطناعي تحديًا يُعرف باسم “عنق الزجاجة للسياق الطويل”، والذي يحد من قدرتها على معالجة المستندات الطويلة والمحادثات الممتدة.

وفي خطوة نادرة، تحدى فريق من الباحثين من جامعة توهوكو اليابانية والأكاديمية الصينية للعلوم الطريقة التي كشفت عنها شركة الذكاء الاصطناعي الصينية الناشئة “ديب سيك”، والتي تهدف إلى تحسين قدرة الذكاء الاصطناعي على التعامل مع النصوص الطويلة.

🔹 تفاصيل الدراسة

تتمحور تقنية DeepSeek-OCR حول ضغط النصوص باستخدام تمثيلات بصرية، ما كان يُتوقع أن يُحدث ثورة في معالجة المستندات الكبيرة والمعقدة.

لكن الدراسة الجديدة أشارت إلى أن التقنية تعتمد بشكل كبير على المعرفة اللغوية المسبقة لنماذج الذكاء الاصطناعي، بدلًا من الفهم البصري الحقيقي، ما يجعل مؤشرات الأداء التي أعلنت عنها الشركة الصينية مضللة.

وأظهرت التجارب أن دقة إجابات DeepSeek-OCR على الأسئلة المرئية انخفضت إلى حوالي 20% عند تزويدها بنص إضافي، مقارنةً بـ دقة تفوق 90% للنماذج القياسية للذكاء الاصطناعي.

وأشار الباحثون إلى أن النتائج تثير تساؤلات حول مدى جدوى اعتماد الضغط البصري كحل عملي لمشكلة النصوص الطويلة، مؤكدين أن استراتيجيات بديلة قد تكون ضرورية لتحسين الأداء.

🔹 وجهات نظر أخرى

رغم الانتقادات، يرى بعض علماء الحاسوب أن خوارزمية DeepSeek-OCR تعتبر سلاحًا ذو حدين، وليست عيبًا جوهريًا.

قال لي بوجي، الحاصل على دكتوراه في علوم الحاسوب من جامعة العلوم والتكنولوجيا الصينية ومدير شركة ناشئة في بكين:

“بالنسبة للمخطوطات الصعبة، قد تساعد معرفة الذكاء الاصطناعي المكتسبة على فهم النصوص، لكنها قد تكون عيبًا بالنسبة للمواد المطبوعة بوضوح”.

 سياق أوسع

تسعى شركات ومعاهد بحثية حول العالم لتجاوز قيود السياق الطويل في الذكاء الاصطناعي، لما لذلك من أثر بالغ على رفع دقة الأداء وتحسين معالجة المستندات المطولة.

وتشير الدراسات إلى أن تقنيات مثل DeepSeek-OCR قد توفر حلولًا جزئية، لكنها لا تمثل بعد حلاً شاملًا لجميع السيناريوهات، وهو ما يفتح الباب أمام مزيد من الابتكار والتجارب البحثية في هذا المجال.