Performances et Limites des Modèles
Objectifs
Analyser les performances de DeepSeek et ChargeGPT dans le traitement de requêtes complexes et la génération de contenu structuré.
Résumé
Cette vidéo analyse les performances de DeepSeek et ChargeGPT, mettant en lumière leurs capacités, vitesse, et qualité des réponses.
Description
Dans cette leçon, nous explorons les capacités de deux modèles d'intelligence artificielle : DeepSeek et ChargeGPT. Nous utilisons le même promp pour évaluer leurs performances respectives. DeepSeek propose une structure claire et rapide, mais reste souvent en surface, ce qui le rend adapté pour des tâches simples. ChargeGPT, bien que plus lent, offre des réponses plus détaillées et intègre des références, ce qui le rend idéal pour des cas d'usage complexes.
Le test a mis en évidence la rapidité de DeepSeek, qui répond en 14 secondes et propose une structure en bullet-points. En revanche, ChargeGPT prend environ une minute mais compile les informations avec une profondeur notable, et l'inclusion de tableaux enrichit la précision des réponses. Bien que DeepSeek soit suffisant pour des besoins basiques, ChargeGPT se démarque pour les recherches plus avancées, grâce à l'intégration automatisée des sources.
Ce cas d'étude souligne les différences critiques dans l'application des modèles pour des utilisateurs aux profils diversifiés, des étudiants aux professionnels nécessitant des analyses détaillées.
Questions fréquentes
Programme détaillé
Module 1 - DeepSeek, un outsider ambitieux
Module 2 - Prise en main de l’interface et des outils
Module 3 - Points forts : ce que DeepSeek fait particulièrement bien
Module 4 - Optimiser ses requêtes : bien dialoguer avec DeepSeek
Module 5 - Benchmarks et vigilance
