DeepSeek de Chine a développé, en collaboration avec des chercheurs de l’université de Tsinghua, une technique permettant d’améliorer les capacités de raisonnement des grands modèles de langues (LLM), alliant modélisation générative des récompenses (GRM) et ajustement autonome des principes critiques, a rapporté le South China Morning Post, citant un document publié vendredi.
La double approche vise à permettre aux LLM de fournir des résultats plus précis et plus rapides à des requêtes plus générales.
Apparemment, les modèles DeepSeek-GRM ont surclassé les méthodes existantes, selon le South China Morning Post, qui a cité les chercheurs.
DeepSeek a pour objectif de rendre ses modèles GRM open source. L’émergence de DeepSeek et les affirmations selon lesquelles les modèles d’IA abordables ont alimenté un effacement de 1 000 milliards de dollars du marché américain et une guerre des prix intérieure, incitant les géants technologiques chinois à lancer des modèles abordables d’IA.
En mars, DeepSeek a déclaré que son modèle V3 amélioré offrait des capacités de raisonnement optimisées, un développement web frontal et des compétences en écriture chinoise mises à jour.
En février, il a également rendu open-source cinq de ses dépôts de code. Fin février, le fondateur de DeepSeek, Liang Wenfeng, a participé à un symposium avec des entrepreneurs technologiques organisé par le président chinois Xi Jinping à Pékin.
Le géant chinois du commerce électronique Alibaba (NYSE : BABA) a l’intention de publier une version améliorée de son modèle phare d’IA d’ici avril.
Les affirmations de DeepSeek ont incité les dirigeants technologiques chinois à inonder le marché de services d’IA abordables.
OpenAI, Alphabet Inc (NASDAQ : GOOG) (NASDAQ : GOOGL) Google et Anthropic ont de manière similaire publié de nouveaux modèles.
Meta Platforms Inc (NASDAQ : META) a annoncé la sortie de ses nouveaux modèles d’intelligence artificielle Llama 4, construits sur l’un des modèles de langage les plus avancés au monde, selon l’entreprise.
Il convient de noter que l’ETF iShares China Large-Cap (NYSE : FXI) a gagné 10% depuis le début de l’année, tandis que l’ETF iShares China Large-Cap (NASDAQ : QQQ) a perdu plus de 17% du sien.
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