Comment une IA open source peut-elle rivaliser avec des modèles de pointe comme GPT-4 Turbo et Claude 3 Opus ? C’est la question que pose DeepSeek Coder V2, un modèle de langage de code basé sur un mélange d’experts (MoE) qui promet d’apporter un grand changement dans le domaine de l’intelligence artificielle pour le codage et les mathématiques.
Les capacités de DeepSeek Coder V2
DeepSeek Coder V2, développé par la startup chinoise DeepSeek, se distingue par ses performances exceptionnelles dans les tâches de codage et de raisonnement mathématique.
Basé sur le modèle DeepSeek V2, DeepSeek Coder V2 a été entraîné sur un vaste ensemble de données supplémentaires de 6 000 milliards de jetons, améliorant ainsi ses capacités en codage et en mathématiques tout en conservant des performances comparables dans les tâches linguistiques générales.
Ce modèle open source prend en charge plus de 300 langages de programmation, surpassant les modèles comme GPT-4 Turbo, Claude 3 Opus et Gemini 1.5 Pro. Ses performances sont remarquables dans divers benchmarks, notamment HumanEval, LiveCode Bench et MATH, où il obtient des scores élevés.
Qu’est-ce que c’est exactement un code ouvert / open source ?
Un code ouvert, ou open source, c’est un logiciel dont le code source est librement accessible, modifiable et redistribuable par quiconque. Cette transparence permet à une communauté de développeurs et d’utilisateurs de collaborer pour améliorer le logiciel, en corrigeant des bugs, en ajoutant de nouvelles fonctionnalités, ou en adaptant le programme à des besoins spécifiques.
Bien que l’open source comporte beaucoup d’avantages, d’autres modèles sont dit en « code fermé ».
Par exemple, les modèles d’OpenAI GPT-3 et GPT-4 sont des modèles fermés. Bien que des informations techniques sur ces modèles soient publiées, leur code source et les modèles complets ne sont pas accessibles au public.
L’accès à GPT-3 et GPT-4 est limité via une API commerciale, ce qui signifie que les utilisateurs doivent payer pour utiliser les services d’OpenAI sans pouvoir inspecter, modifier ou distribuer le code sous-jacent. Ce modèle propriétaire permet à OpenAI de monétiser son travail tout en gardant un contrôle total sur ses technologies.
Et le fait que le code ne soit pas accessible peut réduire certains types de risques de sécurité (bien que cela puisse aussi rendre plus difficile la détection de vulnérabilités).
Les variantes de DeepSeek Coder V2
DeepSeek Coder V2 est disponible en plusieurs variantes pour répondre à différents besoins :
DeepSeek-Coder-V2-Instruct : Optimisée pour les tâches de génération de texte basées sur des instructions, offrant des capacités solides pour la génération et la compréhension de codes complexes.
DeepSeek-Coder-V2-Base : Une base solide pour la génération de texte général, adaptée à un large éventail d’applications.
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base : Version légère, idéale pour les environnements avec des ressources informatiques limitées.
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct : Combine l’efficacité de la série Lite avec des capacités optimisées pour les instructions.
Performances aux benchmarks
Les performances de DeepSeek Coder V2 ont été évaluées sur plusieurs benchmarks clés, démontrant sa supériorité dans les tâches de codage et de mathématiques :
HumanEval : Score de 90,2 %, surpassant de nombreux modèles.
MATH : Score de 75,7 %, prouvant ses capacités de raisonnement mathématique.
LiveCodeBench et GSM8K : Scores élevés, rivalisant avec les meilleurs modèles.
DeepSeek Coder V2 montre également de bonnes performances dans les tâches de raisonnement général et de compréhension du langage, avec un score de 79,2 dans le benchmark MMLU, le plaçant parmi les meilleurs modèles open source.
L’avantage économique et technique
Outre ses performances, DeepSeek Coder V2 c’est aussi une solution plus économique.
Avec une API compatible OpenAI et des tarifs compétitifs, il devient une alternative attrayante pour les entreprises et les développeurs cherchant à intégrer des solutions de codage avancées sans les coûts élevés associés aux modèles fermés.
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À l’heure actuelle, je me consacre au journalisme avec une spécialisation en cybersécurité, intelligence artificielle et culture internet, tout en nourrissant un vif intérêt pour les domaines relatifs aux sciences humaines. Mon objectif principal est d’éclaircir et rendre accessible des sujets fréquemment perçus comme obscures ou complexes. Pour me contacter : [email protected]
