DeepSeek-R1

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DeepSeek-R1 est un modèle de raisonnement IA open-source avancé qui atteint des performances comparables à celles du o1 d'OpenAI dans les tâches de mathématiques, de code et de raisonnement, avec des techniques innovantes d'apprentissage par renforcement et plusieurs versions distillées pour une accessibilité plus large.
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https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1?ref=aipure&utm_source=aipure
DeepSeek-R1

Informations sur le produit

Mis à jour:Jan 22, 2025

Qu'est-ce que DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 est un modèle de raisonnement de première génération développé par DeepSeek AI qui se décline en deux variantes principales : DeepSeek-R1-Zero et DeepSeek-R1. Construit sur une architecture Mixture-of-Experts (MoE) avec 671B de paramètres au total et 37B de paramètres activés, il représente une avancée significative dans les capacités de raisonnement de l'IA. Le modèle est conçu pour gérer des tâches de raisonnement complexes grâce à des processus de chaîne de pensée et peut fonctionner avec une longueur de contexte de 128K tokens. Il est disponible à la fois via la plateforme de chat de DeepSeek et en tant que modèle open-source, avec plusieurs versions distillées allant de 1.5B à 70B de paramètres basées sur les architectures Llama et Qwen.

Caractéristiques principales de DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 est un modèle de raisonnement AI avancé et open-source qui atteint des performances comparables à celles du modèle o1 d'OpenAI dans les tâches de mathématiques, de code et de raisonnement. Il a été entraîné en utilisant un apprentissage par renforcement à grande échelle et présente une architecture unique qui permet un raisonnement étape par étape, une auto-vérification et des capacités de réflexion. Le modèle a été distillé en versions plus petites basées sur Llama et Qwen, le rendant plus accessible tout en maintenant de fortes performances.
Capacités de Raisonnement Avancées: Utilise un raisonnement en chaîne de pensée avec des motifs d'auto-vérification et de réflexion, permettant une résolution de problèmes transparente étape par étape
Entraînement RL à Grande Échelle: Première recherche ouverte pour valider que les capacités de raisonnement peuvent être développées uniquement par l'apprentissage par renforcement sans ajustement supervisé
Options de Modèle Flexibles: Disponible en plusieurs tailles grâce à la distillation (1,5B à 70B paramètres), offrant des options pour différents besoins computationnels tout en maintenant de fortes performances
Longueur de Contexte Étendue: Prend en charge jusqu'à 128K tokens de longueur de contexte, permettant le traitement d'entrées plus longues et la génération de réponses plus détaillées

Cas d'utilisation de DeepSeek-R1

Résolution de Problèmes Mathématiques Avancés: Excelle dans la résolution de problèmes mathématiques complexes, y compris les benchmarks AIME et MATH-500, avec un raisonnement étape par étape
Développement Logiciel et Codage: Effectue des tâches de codage de haut niveau, des problèmes de programmation compétitive et des défis d'ingénierie logicielle avec une grande précision
Assistance Éducative: Aide les étudiants et les éducateurs en fournissant des explications détaillées et des approches de résolution de problèmes étape par étape dans divers sujets
Tâches de Raisonnement Multilingues: Gère des tâches de raisonnement complexes en anglais et en chinois, ce qui le rend précieux pour les applications internationales

Avantages

Open-source et utilisable commercialement sous la licence MIT
Performances comparables à celles des modèles propriétaires comme le o1 d'OpenAI
Disponible en plusieurs tailles pour différents besoins computationnels

Inconvénients

Nécessite des ressources computationnelles significatives pour les modèles plus grands
Le réglage de la température nécessite un ajustement minutieux pour éviter les répétitions
Les invites système ne sont pas prises en charge - toutes les instructions doivent être dans les invites de l'utilisateur

Comment utiliser DeepSeek-R1

Choisir la méthode d'accès: Vous avez trois options pour accéder à DeepSeek-R1 : Interface Web, API ou Installation Locale
Accès par Interface Web: Visitez chat.deepseek.com, connectez-vous et activez le bouton 'DeepThink' pour interagir avec DeepSeek-R1. Remarque : Limité à 50 messages par jour en mode avancé
Accès API: 1. Inscrivez-vous sur platform.deepseek.com pour obtenir une clé API 2. Utilisez l'API compatible OpenAI en spécifiant model='deepseek-reasoner' 3. Définissez base_url sur https://api.deepseek.com/v1
Installation Locale (Modèles Distillés): Installez vLLM ou SGLang pour exécuter des versions distillées plus petites localement. Pour vLLM, utilisez : 'vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B --tensor-parallel-size 2 --max-model-len 32768 --enforce-eager'
Configurer les paramètres d'utilisation: Définissez la température entre 0.5-0.7 (0.6 recommandé), évitez les invites système, incluez des instructions dans les invites utilisateur, et pour les problèmes mathématiques, ajoutez la directive '\boxed{}'
Sélectionner la version du modèle: Choisissez entre DeepSeek-R1-Zero (modèle RL pur), DeepSeek-R1 (modèle complet) ou versions distillées (basées sur Qwen/Llama) en fonction de vos ressources computationnelles
Formater les invites: Incluez toutes les instructions dans l'invite utilisateur sans invites système. Pour les problèmes mathématiques, demandez des réponses finales dans \boxed{}
Générer plusieurs réponses: Pour de meilleurs résultats, générez plusieurs réponses et faites la moyenne des résultats lors de l'évaluation des performances du modèle

FAQ de DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 est un modèle de raisonnement de première génération développé par DeepSeek-AI qui atteint des performances comparables à OpenAI-o1 dans les tâches de mathématiques, de code et de raisonnement. Il est entraîné à l'aide d'un apprentissage par renforcement à grande échelle et comprend deux versions : DeepSeek-R1-Zero et DeepSeek-R1.

Publications officielles

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