La revue Nature fait autorité : cinq outils d'IA indispensables aux chercheurs (DeepSeek-R1 fait partie de la liste)

introductif

Le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle (IA) modifie le paradigme de la recherche de manière sans précédent. Récemment, Nature, une revue universitaire internationale de premier plan, a publié une étude approfondie intitulée "Quels sont les meilleurs outils d'IA pour la recherche ?", qui fournit une analyse approfondie des cinq modèles d'IA les plus populaires dans le domaine de la recherche actuelle.

Ce rapport couvre non seulement un large éventail de types de modèles, de la source ouverte à la source fermée, mais inclut également des outils d'IA généraux et professionnels. Il compare et analyse méticuleusement les forces et les faiblesses de ces modèles d'IA courants pour différents scénarios d'application de la recherche, fournissant ainsi des références précieuses aux chercheurs pour la sélection et l'application d'outils d'IA.

Les 5 meilleurs modèles scientifiques en détail

DeepSeek-R1 : l'ouverture au service de la haute performance

Profondeur de l'eau-R1 Étoile montante, DeepSeek-R1 se distingue parmi de nombreux modèles d'IA. Selon Nature, DeepSeek-R1 est déjà comparable au modèle phare d'OpenAI, GPT-4, en termes de performances, mais avec un avantage au niveau du coût de l'API. De plus, DeepSeek-R1 utilise un modèle de pondération open-source, ce qui permet aux chercheurs de télécharger librement le modèle et de le personnaliser en fonction de leurs besoins. Cette ouverture ouvre une voie efficace aux équipes de recherche disposant de budgets relativement limités pour construire des modèles d'inférence de qualité professionnelle.

Malgré l'importance des ressources informatiques nécessaires à l'exécution du modèle complet, les chercheurs, dont Benyou Wang de l'Université chinoise de Hong Kong (Shenzhen), étudient activement le développement d'une version de DeepSeek-R1 pouvant être exécutée dans un environnement autonome afin de réduire encore davantage les obstacles à l'utilisation.

DeepSeek-R1 a démontré d'excellentes performances dans les domaines de la résolution de problèmes mathématiques, de l'écriture de codes et de la génération d'hypothèses de recherche. De manière unique, DeepSeek expose l'ensemble du "processus de pensée" du modèle, ce qui fournit une fenêtre de visualisation "boîte noire" permettant aux chercheurs de mieux comprendre la logique de décision du modèle et d'optimiser les résultats. Il permet d'améliorer les résultats et l'efficacité de la recherche.

Dans le domaine du diagnostic médical, Benyou Wang étudie activement comment exploiter les puissantes capacités d'inférence de DeepSeek-R1 pour construire un parcours logique complet allant de l'évaluation initiale du patient au diagnostic final et aux recommandations de traitement, injectant ainsi un nouvel élan dans le développement de la médecine intelligente.

Cependant, DeepSeek-R1 n'est pas parfait. Le rapport de Nature souligne également certains de ses problèmes actuels : premièrement, le processus d'inférence du modèle est relativement long, ce qui peut réduire l'efficacité de tâches telles que la recherche rapide d'informations et le brainstorming ; deuxièmement, certaines agences gouvernementales dans certains pays ont interdit au personnel d'utiliser le chatbot DeepSeek-R1 en raison de problèmes de sécurité des données ; et deuxièmement, les mécanismes de DeepSeek-R1 pour empêcher la sortie d'informations nuisibles doivent encore être améliorés par rapport à certains de ses concurrents commerciaux. En outre, les mécanismes de DeepSeek visant à empêcher l'exportation d'informations préjudiciables doivent encore être améliorés par rapport à certains de ses concurrents commerciaux. (Il convient toutefois de noter que ces questions sont susceptibles d'avoir relativement peu d'impact dans le scénario de la recherche nationale).

Principaux avantages de DeepSeek-R1 :

• Fort raisonnement mathématiqueCapacité à traiter efficacement des calculs mathématiques complexes et des raisonnements logiques.
• Excellentes compétences en matière de codageLes compétences en matière d'écriture de code et de débogage sont excellentes pour contribuer au développement de logiciels et à l'analyse de données.
• Processus de raisonnement transparentLa capacité à générer des hypothèses de recherche et un processus de réflexion sur les modèles qui soit transparent pour le public et facile à comprendre et à optimiser.
• Potentiel de diagnostic médicalLes résultats sont excellents dans le domaine du diagnostic médical, qui doit fournir un soutien logique clair et fiable à la prise de décision clinique.
• Rapport prix/performance compétitifL'utilisation de l'API est relativement peu coûteuse et convient particulièrement aux équipes de recherche disposant d'un budget limité.

Note de la rédaction : En ce qui concerne DeepSeek Pour un guide des applications de haut niveau dans la recherche, consultez DeepSeek : from Beginner to Mastery et d'autres documents connexes pour une compréhension plus approfondie de la manière d'appliquer les outils d'IA à la recherche.

o3-mini : un outil de raisonnement gratuit et puissant

o3-mini En tant que modèle d'inférence libre, il présente également une valeur unique dans le domaine de la recherche et de l'apprentissage scientifiques. Nature rapporte que o3-mini a les scénarios d'application suivants dans l'apprentissage scientifique :

• Simulation du raisonnement humainEn tant que modèle de raisonnement, o3-mini utilise une approche de chaîne de pensée pour répondre aux questions étape par étape, simulant efficacement le processus de raisonnement humain et aidant les chercheurs à comprendre comment l'IA prend des décisions.
• Excellentes compétences en sciences et en mathématiquesIl est capable d'effectuer des tâches d'étalonnage complexes et de fournir un soutien informatique fiable à la recherche scientifique.
• Spécialistes des missions techniquesExpertise dans la gestion de tâches techniques, telles que la résolution de problèmes de codage et la réorganisation de données, qui peuvent contribuer à améliorer l'efficacité de la recherche.
• Aide à l'analyse conceptuelle mathématiqueIl peut également faciliter la recherche mathématique, mais il ne remplace pas complètement le travail des mathématiciens professionnels.

OpenAI a également lancé une fonction payante appelée "Deep Research", qui permet aux utilisateurs d'extraire et d'organiser des informations à partir d'une grande quantité d'informations Internet et de générer automatiquement des rapports de recherche avec des références, ce qui est similaire à la réalisation d'une analyse documentaire. Cette fonction est similaire à l'analyse documentaire, ce qui simplifie grandement la collecte d'informations et le travail d'organisation des chercheurs.

Pour les chercheurs qui ont besoin d'effectuer une programmation auxiliaire dans le cadre de l Curseur L'intégration d'o3-mini dans des éditeurs de code tels que celui-ci est également une très bonne option gratuite pour améliorer l'efficacité de la programmation.

Llama : un outil pratique pour la communauté des chercheurs

Meta AI La série de modèles Llama est représentative des modèles de pondération open source. Selon Nature, la série de modèles Llama a été téléchargée plus de 600 millions de fois sur la plateforme Hugging Face, et est hautement reconnue et largement utilisée dans la communauté des chercheurs.

Le principal atout de Llama réside dans sa capacité à être déployé et exploité sur des serveurs locaux ou institutionnels, ce qui est essentiel pour les projets scientifiques qui doivent traiter des données de recherche sensibles. Bien que l'accès aux modèles Llama soit souvent soumis à des demandes d'autorisation, son haut degré de flexibilité et son excellente sécurité des données en font l'outil de prédilection de nombreux chercheurs pour les déploiements d'IA localisés.

Le lama a été utilisé avec succès dans un certain nombre de domaines scientifiques :

• science des matériauxPour les études de prédiction de la structure cristalline, afin d'accélérer le processus de découverte de nouveaux matériaux.
• informatique quantiqueLe programme de simulation des performances de l'ordinateur quantique vise à faire progresser la technologie de l'informatique quantique.
• le traitement du langage naturel (NLP)Les logiciels d'aide à la décision : pour la compréhension et le traitement de la langue dans des domaines spécialisés et pour améliorer l'efficacité de l'analyse de la littérature spécialisée.
• l'intelligence artificielle (IA)Les activités de recherche et d'innovation : Servir d'infrastructure pour tous les types de modèles de recherche personnalisés, en apportant un soutien solide à la recherche et à l'innovation.

Certains chercheurs ont expérimenté le modèle Llama 70B sur la plateforme Silicon Mobility et l'ont trouvé très rapide, mais peut-être légèrement inférieur à DeepSeek-R1 en termes de qualité des réponses (ce qui peut refléter la différence d'importance entre les modèles à usage général et les modèles d'inférence). Par conséquent, Llama pourrait être plus adapté à des applications telles que l'interrogation rapide de points de connaissance, par exemple, les chercheurs peuvent construire des bases de connaissances personnelles et utiliser Llama pour une recherche rapide, en exploitant pleinement son avantage en termes de vitesse et en améliorant l'efficacité de l'acquisition d'informations.

Claude : Assistante professionnelle pour la rédaction de codes et de documents techniques

Anthropique Entreprise développée Claude Le modèle Claude 3.5 Sonnet a démontré sa puissance dans le domaine du développement de codes et de la rédaction technique. Nature rapporte que Claude 3.5 Sonnet garantit non seulement l'utilisation exacte de la terminologie, mais améliore également la lisibilité des documents scientifiques et techniques, ce qui en fait une aide puissante pour les chercheurs dans le développement de codes et la rédaction académique.

Claude 3.5 Sonnet présente les caractéristiques suivantes :

• compétences en codageLes compétences en codage sont particulièrement appréciées par les ingénieurs en développement de logiciels de la Silicon Valley.
• traitement multimodalLe traitement simultané et l'interprétation de plusieurs types d'informations, telles que des graphiques, des images et du texte, permettent une intégration et une analyse plus complètes de l'information.
• télécommandeCapacité à faire fonctionner à distance les ordinateurs des utilisateurs et à contrôler d'autres applications pour des flux de travail plus intelligents.
• Optimisation de la rédactionAméliorer la qualité des travaux universitaires et de la documentation technique en optimisant efficacement le style d'écriture et la lisibilité tout en garantissant l'exactitude du contenu technique.
• scénario d'applicationLa société est particulièrement bien adaptée à la rédaction de manuscrits professionnels tels que des demandes de subventions de recherche et des documents techniques, qui aident à établir des projets de recherche fructueux et à traduire efficacement les résultats en actions.

Certains utilisateurs ont indiqué que Claude 3.5 Sonnet est très performant en termes d'écriture de code et de rédaction technique, mais je n'en ai pas encore fait l'expérience. (Selon certains commentaires, Claude 3.5 Sonnet est relativement cher à utiliser, et DeepSeek-R1 est également très compétitif en termes de capacité d'écriture de code).

OLMo : une nouvelle option pour la recherche scientifique à source entièrement ouverte

OLMo 2 pourrait être un meilleur choix pour les chercheurs qui souhaitent approfondir le fonctionnement interne des modèles d'IA. Selon Nature, OLMo 2 est un modèle entièrement ouvert, qui offre aux chercheurs une transparence et un contrôle sans précédent.

OLMo 2 ne se contente pas d'ouvrir les poids du modèle, mais expose également l'ensemble des données d'entraînement et le code d'évaluation du modèle dans son intégralité. Cette ouverture extrême permet aux chercheurs de mieux comprendre le fonctionnement interne du modèle, de suivre les déviations du modèle et d'analyser le processus de prise de décision algorithmique. Bien que le seuil d'utilisation d'OLMo 2 soit relativement élevé, avec la popularité des cours de formation gratuits, la difficulté de démarrage diminue progressivement, et de plus en plus de chercheurs devraient en bénéficier.

Les principaux avantages d'OLMo 2 sont les suivants :

• Entièrement open sourceLes résultats de la recherche peuvent être partagés librement en fournissant des ensembles de données d'entraînement complets, des codes d'évaluation de modèles et des architectures de modèles.
• Interprétabilité du modèleLes résultats de l'analyse des modèles sont présentés en détail dans le tableau ci-dessous.
• Transparence dans la prise de décisionLe processus de prise de décision algorithmique est totalement transparent, ce qui facilite l'analyse approfondie et l'amélioration par les chercheurs.
• valeur de la recherche scientifiqueIl est particulièrement adapté à la recherche dans des domaines de pointe tels que l'éthique de l'IA et les préjugés, et à la promotion d'un développement sain de la technologie de l'IA.

Note de la rédaction : Si vous avez une expérience pratique ou des informations sur le modèle OLMo 2, veuillez les partager dans la section des commentaires afin de promouvoir le progrès et le développement des outils scientifiques d'IA.

Résumé et perspectives

Certes, le choix du bon modèle d'IA n'est que la première étape de l'amélioration de l'efficacité de la recherche. Les chercheurs doivent continuer à apprendre et à pratiquer, à maîtriser les techniques avancées de Prompt Engineering et à intégrer de manière créative les outils d'IA dans leurs flux de travail quotidiens afin de libérer tout le potentiel de l'IA et de réaliser un véritable bond en avant dans l'efficacité de la recherche. À mesure que la technologie de l'IA continue d'évoluer, nous avons toutes les raisons de croire que l'avenir de la recherche sera plus intelligent, plus efficace et plus innovant.