DeepSeek-R1 est le dernier modèle d’intelligence artificielle (IA) développé par DeepSeek, conçu pour améliorer les capacités de raisonnement et résoudre des problèmes complexes. Avec l’engagement de fournir des outils d’IA avancés et accessibles, DeepSeek estime que DeepSeek-R1 sera un atout précieux pour les utilisateurs dans divers domaines.
Présentation de DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 est le premier modèle de raisonnement de DeepSeek, développé grâce à un apprentissage par renforcement à grande échelle. Initialement, DeepSeek a introduit DeepSeek-R1-Zero, un modèle entraîné sans ajustement supervisé préalable, permettant au modèle d’explorer des chaînes de pensée pour résoudre des problèmes complexes. Cependant, pour améliorer les performances et surmonter certaines limitations, DeepSeek a développé DeepSeek-R1 en intégrant des données de démarrage à froid avant d’appliquer l’apprentissage par renforcement. Le résultat est que DeepSeek-R1 atteint des performances comparables aux modèles de pointe actuels dans des tâches de mathématiques, de programmation et de raisonnement.
Caractéristiques principales de DeepSeek-R1
Apprentissage par renforcement direct
DeepSeek applique un apprentissage par renforcement directement sur le modèle de base sans s’appuyer sur un ajustement supervisé préalable. Cette méthode permet au modèle d’explorer des chaînes de pensée pour résoudre des problèmes complexes, conduisant au développement de DeepSeek-R1-Zero. DeepSeek-R1-Zero démontre des capacités telles que l’auto-vérification, la réflexion et la génération de chaînes de pensée longues, marquant une étape importante pour la communauté de recherche.
Processus de développement avancé
DeepSeek présente un processus de développement pour DeepSeek-R1, incluant deux phases d’apprentissage par renforcement visant à explorer de meilleurs schémas de raisonnement et à aligner le modèle sur les préférences humaines, ainsi que deux phases d’ajustement supervisé pour établir les capacités de raisonnement et non-raisonnement du modèle. DeepSeek estime que ce processus bénéficiera à l’industrie en créant de meilleurs modèles.
Modèle compact mais puissant
DeepSeek démontre que les schémas de raisonnement des grands modèles peuvent être distillés dans des modèles plus petits, aboutissant à de meilleures performances par rapport aux schémas de raisonnement découverts via l’apprentissage par renforcement sur de petits modèles. DeepSeek-R1 et son API soutiendront la communauté de recherche dans la distillation de meilleurs petits modèles à l’avenir. En utilisant des données de raisonnement générées par DeepSeek-R1, DeepSeek a affiné plusieurs modèles denses largement utilisés dans la communauté de recherche. Les évaluations montrent que ces petits modèles denses distillés excellent sur divers benchmarks. DeepSeek a ouvert le code source des checkpoints 1.5B, 7B, 8B, 14B, 32B et 70B basés sur les séries Qwen2.5 et Llama3 pour la communauté.
Ressources et support
DeepSeek a ouvert le code source de DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 et six modèles denses distillés à partir de DeepSeek-R1 basés sur Llama et Qwen. Les utilisateurs peuvent accéder et télécharger ces modèles depuis la page GitHub de DeepSeek. De plus, DeepSeek propose une interface de chat et une plateforme API pour permettre aux utilisateurs d’interagir et d’intégrer DeepSeek-R1 dans leurs applications
Conclusion
DeepSeek estime que DeepSeek-R1 offrira aux utilisateurs des expériences exceptionnelles dans la résolution de tâches complexes. Explorez et exploitez la puissance de DeepSeek-R1 pour améliorer votre efficacité au travail et stimuler votre créativité. DeepSeek est toujours prêt à soutenir les utilisateurs dans cette démarche.