La start-up chinoise DeepSeek fait sensation dans l'industrie de l'intelligence artificielle en rivalisant avec des géants comme OpenAI, Anthropic et Google DeepMind. Récemment, DeepSeek a lancé son modèle open-source R1, qui affiche des performances impressionnantes dans des domaines tels que les mathématiques, les sciences et la programmation, surpassant ses homologues occidentaux.
Ce qui différencie DeepSeek des modèles traditionnels
Le modèle R1 se distingue par une approche hautement optimisée en matière d'entraînement et de performance, lui permettant de concurrencer des modèles coûteux comme GPT d'OpenAI, Claude d'Anthropic et les modèles de Google DeepMind. Voici les principales différences :
Utilisation de l'architecture MoE (Mixture of Experts)DeepSeek utilise l'architecture Mixture of Experts (MoE), qui active uniquement les parties du modèle nécessaires à une tâche spécifique. Cela réduit considérablement les besoins en ressources informatiques tout en maintenant une haute précision. Cette approche rend le modèle R1 plus écoénergétique et économique par rapport aux modèles monolithiques qui activent tous les paramètres en même temps.
Réduction des coûts d'entraînementContrairement à OpenAI ou Google DeepMind, qui dépensent des milliards de dollars pour leurs modèles, DeepSeek a optimisé son processus d'entraînement en utilisant moins de GPU et des algorithmes plus efficaces, réduisant ainsi les coûts de manière significative.
Focalisation sur des tâches spécialiséesAu lieu d'entraîner le modèle pour couvrir une large gamme de tâches, R1 se concentre sur des domaines spécifiques tels que la programmation et les sciences. Cette spécialisation a permis de réduire la quantité de données nécessaires pour l'entraînement et de simplifier le processus.
Intégration de ressources localesDeepSeek s'appuie sur des infrastructures informatiques locales et collabore avec des fabricants de matériel chinois, ce qui permet de diminuer considérablement les coûts d'infrastructure.
Comment DeepSeek a développé R1 pour seulement 5,6 millions de dollars
DeepSeek a atteint des résultats de niveau mondial avec un budget modeste grâce aux stratégies suivantes :
Optimisation de l'utilisation des ressources informatiques : L'architecture MoE a permis de réduire l'utilisation des GPU en activant uniquement les "experts" nécessaires dans le modèle, diminuant ainsi la consommation énergétique et le temps d'entraînement.
Utilisation de jeux de données ouverts : Au lieu de recourir à des licences coûteuses pour des jeux de données commerciaux, DeepSeek a utilisé une combinaison de données publiques et de jeux de données locaux.
Engagement de la communauté : En lançant le modèle en open-source, DeepSeek a attiré des développeurs externes qui ont contribué à améliorer R1, réduisant ainsi les coûts de développement internes.
Ressources localisées : La collaboration avec des centres de recherche nationaux et des universités a également permis de réduire les dépenses liées au développement.
Défis et limitations
Malgré son succès, DeepSeek fait face à plusieurs défis. Des cyberattaques à grande échelle ont obligé l'entreprise à suspendre temporairement les inscriptions de nouveaux utilisateurs, bien que les utilisateurs actuels puissent toujours accéder à la plateforme sans interruption. De plus, comme les autres produits d'IA chinois, DeepSeek est soumis à des restrictions de censure, limitant son utilisation sur des sujets sensibles.
Une percée dans l'industrie de l'IA
Le lancement de R1 a entraîné des changements majeurs dans le paysage de l'IA. Grâce à l'architecture MoE et à l'optimisation des coûts, DeepSeek a réussi à dominer le marché, dépassant même ChatGPT en termes de téléchargements aux États-Unis. Le modèle démontre que le succès dans l'IA ne repose pas uniquement sur des budgets colossaux, mais également sur des approches innovantes et une utilisation efficace des ressources.
DeepSeek établit une nouvelle norme dans l'industrie de l'IA, prouvant que des solutions de haute qualité peuvent être à la fois économiques et compétitives.