Les Fondements Techniques de DeepSeek
Objectifs
Comprendre les avantages de l'architecture MOE dans DeepSeek, maîtriser la distinction entre les versions V3 et R1, et apprécier l'impact de cette technologie sur la rapidité et l'efficacité dans l'IA.
Résumé
Dans cette vidéo, explorez comment DeepSeek se distingue avec son architecture MOE, améliorant la rapidité et l'efficacité des traitements en intelligence artificielle.
Description
DeepSeek innove avec sa structure MOE (mixture d'experts), utilisée pour optimiser les réponses selon les requêtes. Contrairement aux modèles classiques, DeepSeek active uniquement les experts pertinents pour chaque question. Cela réduit la consommation d'énergie et améliore la rapidité. Par exemple, une question mathématique n'active que les experts en mathématiques. Cette méthode permet également à DeepSeek d'être plus économique tout en concurrençant des géants comme GPT 4.0 de OpenAI, notamment dans les tâches de calculs et de programmation. DeepSeek est subdivisé en deux versions : V3 et R1. La version V3 est rapide et adaptée aux tâches générales et rédactionnelles. La version R1, plus avancée, est meilleure pour les requêtes complexes, nécessitant un raisonnement élaboré.
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
