DeepSeek : Les Secrets de son Entraînement et ses Sources de Données

Mais sur quoi DeepSeek s’entraîne-t-il au juste ? Plongée hilarante (mais informative !) dans le cerveau de l’IA

Vous vous demandez ce qui alimente DeepSeek, cette intelligence artificielle. Elle résout des équations mathématiques complexes tout en sirotant un café virtuel. Vous êtes au bon endroit. Accrochez-vous. Nous allons examiner en profondeur les méthodes d’apprentissage de DeepSeek. Peut-être qu’on comprendra son intelligence. On va rendre ça amusant, car l’apprentissage machine peut être aussi excitant qu’un documentaire sur les graines de soja.

DeepSeek, l’élève studieux : données et méthodes d’entraînement

DeepSeek-R1-Zero : l’expérience zéro déchet ?

Commençons par le modèle vedette, DeepSeek-R1-Zero. Ce modèle a été entraîné sur un modèle de base (DeepSeek-V3-Base) et grâce à l’apprentissage par renforcement (RL). Oui, du RL pur. L’équipe voulait prouver qu’il est possible de créer un modèle puissant avec uniquement cet apprentissage. C’est un peu comme construire une maison seulement avec des cure-dents et de la colle. Audacieux, non ?

DeepSeek Coder : le Mozart du code (sans la perruque poudrée)

Passons à DeepSeek Coder. Imaginez plusieurs modèles de langage de code, chacun entraîné à partir de zéro sur 2 téraoctets de jetons. C’est énorme. Le régime de ces modèles ? 87% de code et 13% de langage naturel, en anglais et chinois. Diversifié comme un buffet à volonté pour IA. DeepSeek propose différentes tailles de modèles, allant de 1 milliard à 33 milliards de paramètres. C’est choisir votre pizza, de la taille individuelle à la familiale, avec des couches de complexité algorithmique. Vous pouvez explorer DeepSeek-Coder-V2 sur Hugging Face, pour voir à quoi ressemble un cerveau de code.

Les recettes secrètes de DeepSeek : méthodes d’entraînement dignes d’un alchimiste

Apprentissage par renforcement (RL) : la carotte et le bâton pour IA

DeepSeek utilise l’apprentissage par renforcement (RL) pour entraîner ses modèles. C’est comme dresser un chien, mais avec des récompenses pour les bonnes prédictions. Ils ont créé une salle de classe virtuelle pour l’IA. Les devoirs y sont difficiles même pour les doctorants.

L’entraînement à deux modèles : quand deux cerveaux valent mieux qu’un (surtout si l’un est bêta)

Pour assurer la qualité des données, DeepSeek utilise un processus d’entraînement à deux modèles. Cela ressemble à un relecteur pour vos devoirs. Par exemple, DeepSeek-R1 utilise un modèle qui génère des « traces de raisonnement ». Un second modèle apprend ensuite de celles-ci, garantissant une haute qualité des données.

Distillation : le concentré de génie artificiel

La distillation est une technique que DeepSeek utilise pour compresser les capacités dans des modèles plus petits. Imaginez prendre l’essence de la connaissance d’un grand modèle et la condenser dans un modèle plus petit. Magique, non ? Ça donne un modèle plus petit, mais toujours plein de sagesse.

Réseau de comportement émergent : quand l’IA improvise avec brio

DeepSeek utilise le RL pour découvrir des schémas de raisonnement complexes. On laisse l’IA explorer par elle-même, comme un enfant avec des Legos. Parfois, ça donne des tours bancales, parfois des chefs-d’œuvre inespérés. On espère des chefs-d’œuvre pour DeepSeek.

GRPO (Generalized Proximal Policy Optimization) : les règles du jeu de l’IA

DeepSeek utilise GRPO pour évaluer les mouvements du modèle sur plusieurs tours avec des règles précises. C’est comme donner à l’IA des règles claires et lui dire « amuse-toi, mais respecte les règles ». GRPO permet de structurer l’apprentissage même en dehors des stratégies habituelles.

Autres innovations : le coffre à outils secret de DeepSeek

DeepSeek a d’autres cartes sous la manche, comme la compression de mémoire et la programmation PTX. Ces outils sophistiqués aident DeepSeek à fonctionner plus efficacement. C’est comme une Formule 1 optimisée pour l’IA.

Le matériel de guerre : les puces Nvidia H800

Pour entraîner ces modèles gargantuesques, il faut du matériel compétitif. DeepSeek n’a pas lésiné sur les moyens. Oui, ils utilisent les puces H800 de Nvidia pour entraîner leurs modèles d’IA. Ces puces sont les Rolls-Royce des GPU, conçues pour le deep learning. Elles sont moins puissantes que celles que le gouvernement américain permet d’exporter vers la Chine. Mais elles restent redoutablement efficaces.

Les rumeurs croustillantes : DeepSeek entraîné sur les sorties de ChatGPT ?

Accrochez-vous, car on entre dans la zone des potins. Il y a des rumeurs selon lesquelles DeepSeek AI aurait été entraîné sur les résultats de ChatGPT. Oui, vraiment. Au lieu d’apprendre seulement à partir d’ensembles publics, il pourrait avoir appris de ChatGPT lui-même. C’est comme un élève copiant les notes du meilleur. Ici, c’est une IA qui copie une autre IA.

Deepseek R1 aurait été entraîné sur les sorties d’OpenAI. Imaginez ChatGPT donnant des cours particuliers à DeepSeek, l’élève prodige. Si c’est vrai, c’est un « ChatGPT-gate » avant l’heure, mais moins scandaleux et fascinant. Pour approfondir cela, lisez cet article intéressant sur le processus d’entraînement de DeepSeek R1 : Exploring DeepSeek’s R1 Training Process.

Les 5 étapes épiques de l’entraînement de DeepSeek R1 : le chemin de la sagesse artificielle

DeepSeek-R1 a eu un parcours initiatique unique. Les créateurs ont repris un modèle de base et l’ont fait passer par 4 étapes distinctes pour l’entraîner. Attention, démarrage à froid (Cold Start), apprentissage orienté raisonnement (Reasoning-oriented Reinforcement Learning), échantillonnage par rejet (Rejection Sampling) et apprentissage par renforcement pour tous les scénarios (Reinforcement Learning for all Scenarios). C’est un parcours du combattant pour IA, avec des obstacles logiques et des juges algorithmiques impitoyables.

Voilà, vous savez maintenant presque tout sur l’entraînement de DeepSeek. C’est un mélange de techniques sophistiquées, matériel avancé et peut-être un peu de potins d’IA. La prochaine fois que vous serez impressionné par DeepSeek, vous saurez qu’il y a un entraînement rigoureux et mystérieux derrière cette intelligence artificielle. Si vous croisez ChatGPT dans les couloirs numériques, demandez-lui s’il a vraiment aidé DeepSeek.