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DeepSeek is a Game Changer for AI
15minRésumé
La vidéo explique pourquoi les modèles DeepSeek (notamment R1/V3) ont fait autant de bruit : ils montrent qu'on peut améliorer les performances et les coûts sans simplement "scaler à l'infini".
Points clés
- Un LLM est un Transformer qui prédit le mot suivant.
- La course à l'armement favorise ceux avec beaucoup de GPU.
- DeepSeek met en avant des gains d'efficacité (mixture-of-experts).
- Plus de concurrence + dynamique d'innovation plus rapide.
- Stratégies "open" vs "closed" pour la publication de modèles.
Citations
"A large language model is a Transformer based neural network that does next word prediction."
"DeepSeek montre que des gains d'efficacité sont possibles."
À retenir
Les gains d'efficacité peuvent venir d'innovations architecturales, pas seulement du scaling.
YouTube · 15minVoir la vidéo →
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#veille-tech
A
AlexHier à 22:34
https://www.youtube.com/watch?v=example
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Comment fonctionne le machine learning
Cette vidéo explique les concepts fondamentaux du machine learning, des réseaux de neurones aux applications pratiques en entreprise.
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Résumé : Comment fonctionne le machine learning
R
APP
RecapixAPP19:55
Résumé
Comment fonctionne le machine learning
Cette vidéo explique les concepts fondamentaux du machine learning, des réseaux de neurones aux applications pratiques en entreprise.
Points clés :
- Le ML apprend à partir des données, pas de règles codées
- Les réseaux de neurones imitent le cerveau humain
- Applications : reconnaissance d'image, NLP, prédictions
À retenir :
Le machine learning révolutionne tous les secteurs.
YouTube·12 min
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Résumé : Comment fonctionne le machine learning
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RecapixAPP19:55
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Comment fonctionne le machine learning
Cette vidéo explique les concepts fondamentaux du machine learning, des réseaux de neurones aux applications pratiques en entreprise.
Points clés :
- Le ML apprend à partir des données, pas de règles codées
- Les réseaux de neurones imitent le cerveau humain
- Applications : reconnaissance d'image, NLP, prédictions
À retenir :
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Voici à quoi ressemble un résumé Recapix.
DeepSeek is a Game Changer for AI
15mRésumé
La vidéo explique pourquoi les modèles DeepSeek (notamment R1/V3) ont fait autant de bruit : ils montrent qu'on peut améliorer les performances et/ou les coûts d'entraînement/inférence sans simplement "scaler à l'infini". L'intervenant replace ça dans le contexte des LLM (Transformers, next-word prediction), de la course à la taille des modèles et des choix "open" vs "closed".
Points-clés :
- Rappel : un LLM est un gros modèle Transformer qui fait de la prédiction du mot suivant.
- La "course à l'armement" a surtout favorisé ceux qui ont énormément de GPU et de budget.
- Différence entre acteurs fermés (API/produit) et plus ouverts (publication de modèles).
- DeepSeek met en avant des gains d'efficacité et discute d'approches type mixture-of-experts (activer une partie du modèle au lieu de tout activer).
- ... et 1 autres points
Citations
"A large language model is a... Transformer based neural network that does next word prediction."
À retenir :
Les gains d'efficacité en IA peuvent venir d'innovations architecturales comme mixture-of-experts, pas seulement du scaling.
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