Détails de la leçon

Description de la leçon

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.

Objectifs de cette leçon

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.

Prérequis pour cette leçon

Avoir une connaissance de base des modèles d'intelligence artificielle et de l'architecture des réseaux neuronaux est recommandée.

Métiers concernés

Les professionnels du développement d'intelligence artificielle, les data scientists, et les ingénieurs de machine learning bénéficieraient particulièrement de cette vidéo.

Alternatives et ressources

OpenAI GPT-4 et Google BERT peuvent être considérés comme des alternatives, bien qu'ils n'utilisent pas le même modèle MOE que DeepSeek.

Questions & Réponses

Le modèle MOE permet d'activer uniquement les experts pertinents, améliorant la rapidité et réduisant la consommation d'énergie.
DeepSeek est souvent plus performant dans les tâches mathématiques et de codage, tout en étant moins coûteux du côté API.
V3 est optimisé pour des tâches rapides et courantes, tandis que R1 est conçu pour des requêtes complexes nécessitant un raisonnement plus poussé.