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DeepSeek V2 : La Révolution Open-Source de 236B Paramètres
Découvrez DeepSeek V2, le modèle MoE open-source qui redéfinit l'efficacité avec 21B paramètres actifs et une architecture Multi-head Latent Attention.
7 mai 2024
Model ReleaseDeepSeek V2
Introduction : Pourquoi DeepSeek V2 Change la Partie
Le 7 mai 2024, DeepSeek AI a officiellement annoncé la sortie de DeepSeek V2, un modèle de langage qui suscite l'enthousiasme mondial. Cette annonce n'est pas seulement une mise à jour technique, mais un défi direct lancé aux géants américains de l'intelligence artificielle. Avec des poids ouverts et une performance rivalisant avec des modèles fermés comme GPT-4, ce modèle ouvre une nouvelle ère pour les développeurs cherchant à déployer des solutions puissantes sans les coûts exorbitants habituels.
L'impact de cette publication est immédiat pour la communauté open-source. DeepSeek V2 démontre qu'il est possible de construire des modèles de grande échelle tout en maintenant une transparence totale sur les poids. Cela permet aux ingénieurs de répliquer, auditer et optimiser le modèle pour des cas d'usage spécifiques, ce qui était rarement possible avec les modèles propriétaires de pointe.
En résumé, ce modèle représente un tournant stratégique pour l'industrie, prouvant que l'efficacité computationnelle et la puissance cognitive ne sont plus des monopoles des entreprises technologiques américaines.
- Date de sortie : 7 mai 2024
- Statut : Open Source (Poids ouverts)
- Fournisseur : DeepSeek AI
Architecture et Fonctionnalités Clés
L'architecture de DeepSeek V2 repose sur une conception hybride innovante. Le modèle dispose de 236 milliards de paramètres au total, mais utilise une architecture MoE (Mixture of Experts) où seulement 21 milliards de paramètres sont actifs lors de chaque inférence. Cette approche permet de réduire considérablement la charge computationnelle tout en préservant une capacité de raisonnement de haut niveau.
Une innovation majeure réside dans l'utilisation de l'Attention Latente Multi-têtes. Cette technique optimise l'attention pour les tokens fréquents, améliorant ainsi l'efficacité énergétique et la vitesse d'inférence par rapport aux architectures attentionnelles standard. Cela rend le modèle particulièrement adapté aux environnements de production où le coût par token est un facteur critique.
La fenêtre de contexte est également étendue pour gérer des documents longs et complexes. L'ouverture des poids permet aux chercheurs de modifier l'architecture pour des tâches spécialisées comme la RAG ou l'apprentissage par renforcement.
- Paramètres totaux : 236B
- Paramètres actifs : 21B
- Technologie : Multi-head Latent Attention
- Poids : Ouverts (Open Weights)