Article en référence: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

Récapitulatif factuel

DeepSeek vient de publier plusieurs versions “distillées” de leur modèle R1, incluant des versions de 1.5B à 70B paramètres. La distillation est une technique qui permet de transférer les connaissances d’un grand modèle (le professeur) vers un plus petit modèle (l’élève), tout en préservant les performances.

Ces nouveaux modèles sont basés sur deux architectures différentes : Llama et Qwen. Ils se distinguent par leur capacité de raisonnement améliorée, visible à travers leur processus de réflexion balisé par des balises <think>. Les modèles sont disponibles gratuitement sous licence MIT et peuvent être exécutés localement selon la puissance de votre matériel :

• 8 Go de VRAM : modèles jusqu’à 12B paramètres
• 16 Go de VRAM : modèles jusqu’à 32B paramètres
• 24 Go de VRAM : modèles jusqu’à 70B paramètres

Point de vue neutre

L’arrivée de ces modèles représente une évolution intéressante mais pas révolutionnaire dans le domaine des LLMs. Bien que les benchmarks soient impressionnants, l’expérience utilisateur réelle montre des résultats mitigés : certains utilisateurs rapportent des performances excellentes tandis que d’autres notent des problèmes de verbosité excessive et de raisonnement en boucle.

La vraie innovation réside dans la démocratisation de modèles performants pour l’usage local. Cependant, il faut rester prudent face aux comparaisons avec GPT-4 ou Claude, car les benchmarks synthétiques ne reflètent pas toujours la réalité d’utilisation.

Exemple

Imaginez un étudiant brillant (le grand modèle R1) qui donne des cours particuliers à son petit frère (le modèle distillé). Au lieu de lui transmettre simplement les réponses, il lui apprend sa façon de réfléchir. Le petit frère devient alors capable de résoudre des problèmes complexes, même s’il n’a pas autant d’expérience.

C’est comme si on avait réussi à mettre l’intelligence d’un ordinateur super puissant dans un ordinateur portable, un peu comme transformer une Ferrari en Volkswagen qui roule presque aussi vite, mais qui consomme beaucoup moins d’essence!

Point de vue optimiste

C’est une avancée majeure pour la démocratisation de l’IA! Ces modèles distillés représentent le futur de l’informatique personnelle, où chacun pourra avoir son assistant IA performant qui fonctionne localement, sans dépendre d’un service cloud.

La capacité de raisonnement visible avec les balises <think> ouvre la voie à une IA plus transparente et compréhensible. Imaginez les possibilités : des assistants personnalisés pour l’éducation, la programmation, la créativité, tous fonctionnant sur votre ordinateur personnel. C’est le début d’une nouvelle ère d’innovation démocratisée!

Point de vue pessimiste

Les performances annoncées semblent trop belles pour être vraies. Les modèles montrent des signes inquiétants de biais potentiels et de raisonnement circulaire. De plus, la verbosité excessive pourrait indiquer une forme de “hallucination contrôlée” plutôt qu’une véritable compréhension.

Il faut aussi considérer les implications éthiques : ces modèles, bien que locaux, ont été entraînés sur des données dont la provenance et les biais ne sont pas entièrement transparents. La démocratisation de tels outils pourrait accélérer la propagation de désinformation générée par l’IA.