DeepSeek : le grand modèle de langage développé en propre par DeepSeek
DeepSeek : le grand modèle de langage développé en propre par DeepSeekIntroduction
DeepSeek est un assistant intelligent développé par DeepSeek, une société d'intelligence artificielle appartenant au célèbre géant du private equity High-Flyer Quantitative Investment. Son dernier modèle, DeepSeek-R1-Lite-Preview, est performant en matière de raisonnement logique, de raisonnement mathématique et de résolution de problèmes en temps réel. Il prend en charge une longueur de contexte de 128K.

Caractéristiques des modèles DeepSeek :
Le modèle R1-Lite-Preview de DeepSeek se concentre sur les capacités de raisonnement, permettant le raisonnement logique et mathématique.
Le modèle démontre une capacité de raisonnement en « chaîne de pensée », permettant aux utilisateurs d'observer en temps réel les étapes logiques du modèle.
Le modèle DeepSeek-V2 obtient d'excellents résultats dans les benchmarks tels qu'AlignBench et MT-Bench.
DeepSeek Coder prend en charge plusieurs langages de programmation et propose différentes tailles de modèles allant de 1B à 33B.
Les modèles de DeepSeek prennent en charge une longueur de contexte pouvant atteindre 128K, adaptés aux tâches complexes.
Cas d'utilisation de DeepSeek :
Analyse commerciale : DeepSeek-R1 peut traiter des tâches complexes d'analyse de données, aidant les entreprises à prévoir les tendances du marché et à prendre des décisions éclairées.
Reconnaissance d'images médicales : dans le domaine médical, DeepSeek-R1 peut être utilisé pour analyser les images médicales et aider les médecins à poser des diagnostics rapides. Son modèle de raisonnement est capable d'extraire des caractéristiques clés, améliorant la précision de la reconnaissance d'images.
Gestion des risques financiers : dans le secteur financier, DeepSeek-R1 peut être utilisé pour l'évaluation et la gestion des risques.
Recherche académique : les modèles DeepSeek excellent dans la résolution de problèmes logiques complexes et de problèmes mathématiques. Sa capacité de chaîne de pensée étendue permet aux chercheurs d'effectuer un raisonnement et une vérification approfondis.
Programmation et génération de code : DeepSeek-R1 est performant dans le domaine de la programmation et peut aider les développeurs à générer du code de haute qualité et à résoudre des problèmes complexes.

Technologies clés et entraînement de DeepSeek :
Architecture et échelle : DeepSeek est basé sur une architecture de décodeur Transformer autorégressif, disponible en deux versions de 7 milliards et 67 milliards de paramètres, optimisant les performances grâce à l'attention multi-têtes (MHA) et à l'attention par groupes de requêtes (GQA).
Pré-entraînement des données : pré-entraîné sur un vaste ensemble de données contenant 2 000 milliards de tokens en chinois et en anglais, ce qui lui confère de solides capacités de traitement bilingue.
Optimisation des performances : adoption d'une stratégie unique d'ajustement du taux d'apprentissage, différente de la décroissance cosinusoïdale traditionnelle, améliorant l'efficacité de l'entraînement.
Performances de DeepSeek
Benchmarks : performances exceptionnelles sur les tests standard tels que TriviaQA, MMLU, GSM8K, HumanEval, surpassant notamment GPT-3 en matière de questions-réponses en chinois.
Mathématiques et programmation : a obtenu un score de 65 à l'examen de mathématiques du lycée hongrois et a surpassé les modèles similaires au test de programmation LeetCode, démontrant un fort potentiel d'application dans les domaines des mathématiques et de la programmation.
Tarification de l'API DeepSeek
1 yuan par million de tokens d'entrée
2 yuans par million de tokens de sortie

Le tout nouveau modèle de raisonnement DeepSeek-R1-Lite est officiellement disponible sur la version web. Activez le mode « Réflexion approfondie » pour en faire l'expérience immédiatement.
DeepSeek, de son nom complet DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., Ltd. (abrégé « DeepSeek »), fondée en 2023, est une entreprise chinoise dédiée à la réalisation de l'AGI.
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