DeepSeek en 6 points : ce qu’il faut savoir sur son fonctionnement
DeepSeek, développé par High-Flyer Capital, suscite de nombreuses interrogations sur son modèle de développement. Voici une explication détaillée en 6 points pour mieux comprendre DeepSeek :
1. Une architecture modulaire optimisée
DeepSeek repose sur une architecture modulaire, où différents sous-modèles sont spécialisés dans des tâches spécifiques. Lorsqu’une requête est formulée :
- Seules les parties nécessaires du modèle sont activées.
- Cette approche réduit la consommation de ressources et augmente la rapidité d’exécution.
- Elle permet également une meilleure évolutivité, car chaque module peut être optimisé indépendamment.
2. Entraînement par distillation
DeepSeek utilise la distillation des connaissances pour son apprentissage. Cette méthode consiste à :
- Utiliser les réponses de modèles performants existants (comme GPT-4 ou Llama) pour former DeepSeek.
- Réduire les besoins en calcul et en données tout en atteignant des performances comparables.
- Optimiser le processus d’entraînement, le rendant plus rapide et économique.
3. Gestion efficace des ressources avec le test-time compute
Le modèle intègre le test-time compute, une méthode permettant d’ajuster dynamiquement la puissance de calcul selon la complexité des tâches.
- Cela permet d’obtenir des performances optimales sans surconsommation.
- Cette approche réduit les coûts d’exploitation tout en maintenant une qualité de réponse élevée.
4. Open weight : transparence et collaboration
DeepSeek est publié en open weight, ce qui signifie que ses paramètres sont accessibles publiquement. Cette transparence offre plusieurs avantages :
- Les développeurs peuvent personnaliser le modèle selon leurs besoins.
- Les améliorations apportées par la communauté peuvent être intégrées dans les versions futures.
- Cette stratégie open-source favorise l’innovation collaborative et élargit l’écosystème autour de DeepSeek.
5. Accessibilité économique et flexibilité
DeepSeek se distingue par son coût d’utilisation drastiquement réduit :
- Jusqu’à 27 fois moins cher que des modèles concurrents comme GPT-4 pour des usages via API cloud.
- Il peut également être téléchargé et exécuté localement, une solution idéale pour les entreprises souhaitant garantir la confidentialité de leurs données.
6. Applications modulaires et spécialisées
DeepSeek intègre des modèles distincts pour des cas d’usage variés :
- Analyse de texte, génération de contenu, assistance conversationnelle, etc.
- Cette spécialisation augmente la précision des résultats
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