La nouvelle méthode de DeepSeek pour former des modèles d'IA avancés pourrait tout bouleverser à nouveau
Image générée par Gemini AI
DeepSeek a lancé les Hyper-Connexions Contraintes par Manifold (mHC), une nouvelle technologie conçue pour améliorer les connexions de données au sein de systèmes complexes. Cette innovation vise à optimiser l'efficacité du traitement des données et de l'analytique. Ses applications spécifiques incluent de meilleures performances dans les modèles d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle, ce qui pourrait révolutionner la manière dont les organisations gèrent de grands ensembles de données. D'autres détails concernant la mise en œuvre et l'impact sur l'industrie sont attendus.
DeepSeek Introduit une Méthode de Formation Révolutionnaire pour les Modèles d'IA
DeepSeek a dévoilé une nouvelle approche pour la formation de modèles d'intelligence artificielle, connue sous le nom de Connexions Hyper-Contraintes Manifold (mHCs). Cette technique vise à améliorer l'efficacité et les capacités des systèmes d'IA.
Lors d'une récente présentation, l'équipe de DeepSeek a démontré que les mHCs peuvent améliorer les temps de formation des modèles de jusqu'à 40 % par rapport aux méthodes traditionnelles. Cette efficacité accélère le déploiement des applications d'IA et réduit les ressources informatiques nécessaires, ce qui pourrait faire baisser les coûts pour les développeurs.
De plus, les mHCs ont montré des promesses pour améliorer la précision des prédictions d'IA. Des tests préliminaires indiquent que les modèles formés en utilisant cette méthode surpassent leurs contemporains dans des tâches telles que le traitement du langage naturel et la reconnaissance d'image. Cette amélioration est attribuée à la manière nuancée dont les mHCs gèrent les relations de données, permettant une compréhension plus approfondie du contexte.
L'approche de DeepSeek pourrait entraîner un changement dans la manière dont les entreprises forment des modèles d'IA, incitant à un plus grand investissement dans des systèmes utilisant cette nouvelle méthode. La société collabore avec des institutions de recherche pour valider l'efficacité des mHCs à une échelle plus grande, suggérant son applicabilité à une variété d'applications d'IA.
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📰 Source originale : https://www.zdnet.com/article/deepseek-research-training-models/
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