Explorez les distinctions fascinantes entre deux modèles de langage de pointe, chacun ayant ses propres atouts pour répondre à vos besoins de communication. Découvrez comment ces innovations peuvent transformer vos interactions avec l’intelligence artificielle, tout en vous offrant des solutions adaptées à diverses tâches.
Découvrez les différences entre DeepSeek-V3 et DeepSeek-R1, les deux modèles actuellement utilisables dans ce chatbot
Dans ce guide, je vais vous parler de DeepSeek-V3 et DeepSeek-R1, deux modèles de langage disponibles dans le chatbot de DeepSeek. Grâce à ces modèles, ce service s’impose comme une excellente alternative à Gemini et ChatGPT, deux acteurs majeurs de l’IA générative. N’oubliez pas que les modèles DeepSeek sont accessibles à tous, car ils sont open source. Vous pouvez même les installer facilement sur votre PC. Je vais maintenant vous expliquer leurs points communs et différences. Ne ratez pas ça !
DeepSeek-V3 vs. DeepSeek-R1 : quels sont les points communs ?
DeepSeek-V3 et DeepSeek-R1 sont des modèles de langage. Ils ont été entraînés avec une quantité énorme de textes, leur permettant de comprendre et d’imiter le langage humain. En simplifiant, ils accomplissent la même tâche que les modèles GPT d’OpenAI : ils \génèrent un texte de sortie cohérent et, en théorie, précis à partir d’une entrée textuelle.
Ce faisant, les deux modèles partagent un même objectif. Bien que DeepSeek-V3 et DeepSeek-R1 ne produisent pas les réponses de la même manière, le résultat pour l’utilisateur demeure similaire : le chatbot génère une réponse textuelle en fonction de l’entrée (appelée prompt) de l’utilisateur.
Avec DeepSeek-V3 ou DeepSeek-R1, vous pouvez demander à l’IA de générer des textes, de transformer un extrait en tableau, de résumer un texte, et d’effectuer toutes ces tâches typiques. Vous pouvez également les utiliser pour obtenir des réponses rapides ou générer du code pour des sites web ou des applications.
Cependant, le fait que les deux puissent accomplir ces tâches ne signifie pas qu’ils doivent être utilisés de manière interchangeable. DeepSeek-V3 est meilleur dans certaines situations, tandis que DeepSeek-R1 excelle dans d’autres. Ici, nous devons examiner les différences.
Différences entre DeepSeek-V3 et DeepSeek-R1
Pour connaître les différences entre DeepSeek-V3 et DeepSeek-R1, il est essentiel de bien comprendre le fonctionnement de chaque modèle. Voici tout ce que vous devez savoir sur les modèles proposés par DeepSeek dans son chatbot.
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3 est un modèle de langage traditionnel. Il utilise un algorithme pour composer des réponses aux requêtes en s’appuyant sur les probabilités et statistiques acquises durant son entraînement. Pour comprendre le fonctionnement des LLM (Large Language Model) comme DeepSeek-V3, voici un exemple simple.
Imaginez que vous demandez à DeepSeek quel liquide peut remplir une tasse. Le modèle, lors de son entraînement, a déterminé que les options les plus probables sont le lait, le café ou l’eau. La réponse sera celle-ci, même si techniquement, une tasse peut être remplie de tout liquide ou d’objets solides.
Une réponse générée rapidement par DeepSeek-V3. Elle est directe et ne prend pas en compte de nombreuses alternatives
Un autre point à noter est que DeepSeek-V3, concurrent direct de GPT-4, commence à composer le texte immédiatement. Cela signifie qu’à peine quelques secondes après avoir soumis votre requête, le texte commencera à s’afficher à l’écran. Le modèle composera mot à mot (en réalité, token par token), déterminant quel sera le terme suivant pour que le fragment ait du sens.
Un aspect très intéressant de DeepSeek-V3 est qu’il utilise une structure MoE, c’est-à-dire une « mélange d’experts ». À la manière de plusieurs cerveaux spécialisés dans des tâches spécifiques, le modèle sélectionne le cerveau approprié en fonction du type de demande. Ainsi, tout le modèle n’est pas activé, mais simplement une petite partie.
DeepSeek-V3 est un modèle adapté à des tâches générales, comme celles évoquées précédemment. Cependant, en tant que modèle statistique, il affiche davantage de limites dans des tâches nécessitant une analyse approfondie, telles que des problèmes de pensée latérale, une programmation très avancée ou une analyse de données précise. C’est ici que DeepSeek-R1 entre en jeu.
DeepSeek-R1
À l’opposé, DeepSeek-R1 est un modèle de raisonnement. Bien qu’il s’acquitte des mêmes fonctions que DeepSeek-V3, c’est-à-dire fournir une réponse écrite cohérente, ses réponses sont bien plus fiables. Pourquoi ? Sans rentrer dans des détails techniques, la différence réside dans le temps accordé par le modèle pour répondre. En simulant un raisonnement humain, il traite les demandes étape par étape, ce qui se traduit par un temps de calcul accru pour élaborer la réponse finale.
DeepSeek-R1 emploie un apprentissage par renforcement. Bien qu’il soit basé sur DeepSeek-V3, ce modèle est programmé pour générer plusieurs solutions à un problème user. Ensuite, à l’aide d’un système de récompenses, l’exactitude de chaque réponse est évaluée. Ce processus permet à DeepSeek-R1 de simuler le raisonnement humain indépendamment, offrant des réponses plus précises et pertinentes.
Alors que DeepSeek-V3 est en compétition avec GPT-4, DeepSeek-R1 se positionne comme un concurrent à OpenAI. Notons qu’une fonctionnalité intéressante de DeepSeek consiste à rendre visible au user l’ensemble du processus de raisonnement suivi par le modèle. Bien que ChatGPT fasse également cela, DeepSeek a été le précurseur en la matière. Comme illustré dans l’image ci-dessous, le modèle simule une pensée à voix haute et explique chacune des étapes menant à la conclusion.
Le processus de raisonnement de DeepSeek-R1 est visible, permettant ainsi de connaître les réponses évaluées par l’IA
Dans l’exemple précédent, j’ai posé la question suivante :
- Si la capitale de France n’était pas Madrid, quelle ville devrait la remplacer et pourquoi ?
Il est très captivant de noter qu’au-delà de comprendre le sens de la question, comme le ferait n’importe quel modèle de langage, DeepSeek-R1 consacre 32 secondes à établir une liste de villes. Dans sa chaîne de raisonnement, on peut relever des observations intéressantes telles que :
- Barcelone est un grand centre économique, mais cela soulève la question de l’indépendance catalane. Si la capitale devait être déplacée là-bas, cela affecterait-il les tensions politiques ? Peut-être, mais Barcelone possède une forte présence culturelle et économique avec des infrastructures comme un port et un aéroport importants, bien que l’aspect politique soit complexe.
- Séville est située au sud et revêt une importance historique en tant que centre culturel durant l’époque coloniale. Bien connectée, le sud est peut-être moins dynamique économiquement que d’autres régions, et le climat chaud pourrait aussi être un facteur à prendre en compte.
- Par ailleurs, si l’on considère les précédents historiques, la capitale a été déplacée à Valence, puis à Barcelone, durant la Guerre Civile Espagnole. Cela donne une certaine légitimité à l’idée.
Après ces réflexions, DeepSeek-R1 produit un texte expliquant les considérations à prendre en compte pour remplacer la capitale actuelle du pays.
DeepSeek-V3 et DeepSeek-R1 : quand utiliser chaque modèle
Par défaut, DeepSeek recourt au modèle DeepSeek-V3 pour répondre. Cependant, vous pouvez activer le bouton DeepThink (R1) pour obliger le chatbot à utiliser les capacités de raisonnement. Vous avez déjà constaté les nombreuses différences entre les réponses fournies par les deux modèles.
Voici le bouton permettant d’alterner entre DeepSeek-V3 et DeepSeek-R1 dans le chatbot de DeepSeek
Quand devez-vous utiliser chaque modèle ? Si vous vous servez des chatbots pour obtenir des réponses rapides, résumer des textes ou effectuer des recherches sur Internet, un modèle de langage tel que DeepSeek-V3 suffira amplement. Ces tâches générales sont résolues très vite grâce à ce modèle, vous faisant ainsi gagner du temps.
En revanche, lorsque vous avez besoin de réponses plus élaborées, qui approfondissent un sujet, résolvent des problèmes mathématiques ou des énigmes, les capacités de raisonnement de DeepSeek deviennent indispensables.