Présentation du modèle DeepSeek-R1

    DeepSeek R1 : un nouveau modèle de raisonnement qui rend les décisions de l'IA plus transparentes et fiables.DeepSeek-R1 est un modèle d'inférence à grande échelle publié par DeepSeek, comparable au modèle o1 d'OpenAI. Ses performances sur les problèmes d'inférence complexes sont très compétitives par rapport au modèle o1. Conçu pour les tâches d'inférence complexes, il améliore les performances en mathématiques, en génération de code et en raisonnement logique. De plus, le processus de réflexion du modèle est ouvert au public. Test officiel de DeepSeek-R1 PDF :https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf

   DeepSeek-R1Ce qui le rend unique est son utilisation particulière de l'apprentissage par renforcementPour entraîner R1, DeepSeek s'est appuyé sur les bases posées par V3, exploitant ses vastes capacités et son vaste espace de paramètres. L'apprentissage par renforcement a permis au modèle de générer diverses solutions à des scénarios de résolution de problèmes. Un système de récompense basé sur des règles a ensuite été utilisé pour évaluer l'exactitude des réponses et des étapes de raisonnement. Cette approche d'apprentissage par renforcement a encouragé le modèle à affiner ses capacités de raisonnement au fil du temps, lui permettant ainsi d'apprendre à explorer et à développer de manière autonome des pistes de raisonnement.

   En termes de performances, R1 a obtenu de bons résultats dans les domaines techniques, notamment lors des compétitions de mathématiques avancées et de programmation, surpassant des concurrents tels qu'OpenAI o1-preview et Claude 3.5 Sonner. Cependant, il est relativement faible en culture générale et en raisonnement logique ; par exemple, GPQA Diamond et Zebra Logic ont obtenu des scores inférieurs à ceux des modèles similaires d'OpenAI.

Qu'est-ce que DeepSeek-V3 ?

   DeepSeek-V3 Il s'agit du modèle par défaut utilisé lors de l'interaction avec DeepSeek.Il s'agit d'un modèle de langage large (LLM) polyvalent qui se distingue comme un outil général capable de gérer une variété de tâches.Une différence entre V3 et R1 réside dans le fait que, lors d'une conversation avec R1, les réponses ne sont pas immédiates. Le modèle utilise d'abord un raisonnement par chaîne de pensée pour réfléchir au problème. Ce n'est qu'une fois la réflexion terminée qu'il commence à produire la réponse.

Différences entre V3 et R1 ?

  *capacité de raisonnement:V3 n'a aucune capacité de raisonnement ; tandis que R1 est fort dans la capacité à résoudre des problèmes complexes, des tâches de logique et de raisonnement distribué.

  *Rapidité et efficacité: V3 répond plus efficacement, plus rapidement et en temps réel ; R1 prend plus de temps à répondre car il se concentre davantage sur la fourniture de réponses plus approfondies et plus structurées.

  *Gestion de la mémoire et du contexte:Les deux peuvent gérer jusqu'à 64 000 jetons d'entrée, mais R1 est particulièrement efficace pour maintenir la logique et le contexte lors d'interactions plus longues.

  *Différences de prix:V3 est moins cher que R1, et il est important de peser les coûts associés au modèle et le budget pour nos besoins spécifiques.

Voici quelques conseils pour choisir un modèle de référence :