DeepSeekがオープンソース推論モデルDeepSeek-R1を発表、OpenAIのo1に対抗

DeepSeek が DeepSeek-R1 を発表: オープンソース AI の新時代

中国を拠点とする大手 AI ラボ DeepSeek は、人工知能の画期的な進歩として、最新のオープンソース推論モデルDeepSeek-R1とDeepSeek-R1 Zeroを発表しました。これらの革新的なモデルは、業界の既存のベンチマークに挑戦する競争力のあるパフォーマンスを提供しながら、高度な推論機能へのアクセスを民主化するように設計されています。

DeepSeek は、DeepSeek-R1 はパフォーマンスの点でOpenAI の o1に匹敵すると主張していますが、これは競争が激化する AI 業界において大胆な主張です。これは、以前に確立されたDeepSeek V3 を基盤として構築されており、さまざまな推論シナリオで顕著な改善が見られます。

パフォーマンス比較: DeepSeek-R1 と OpenAI の o1

DeepSeek は広範なベンチマークを実施し、R1 が o1 と同等のパフォーマンスを発揮するだけでなく、特定の領域で優れていることを明らかにしました。

2024年アメリカ招待数学試験（AIME）で79.8％という素晴らしいスコアを達成し、O1の79.2％を上回りました。
MATH-500の合格率は驚異の97.3%を達成し、o1の96.4%を上回りました。
Codeforces 評価 2,029 を達成し、人間のプログラマーの 96.3% を上回りました。o1 はわずかに高い 96.6% のスコアでした。

一般知識評価では、R1 はMassive Multitask Language Understanding (MMLU) ベンチマークで90.8% のスコアを獲得し、 91.8% のスコアを獲得した o1 に僅差で続きました。これらの印象的な結果は、既存の独自モデルに十分対抗できる R1 の高度な推論能力を示しています。

オープンアクセスと使いやすさ

特に注目すべきは、DeepSeek-R1が MIT ライセンスの下でHuggingFaceで利用可能であり、商用アプリケーションでも無料で使用できることです。さらに、R1 は自己ファクトチェックを実行できるため、非推論 AI モデルの最も重大な欠点の 1 つに対処し、さまざまなアプリケーションでの信頼性を最終的に高めます。

DeepSeek-R1は、 6,710億のパラメータを誇るヘビー級モデルで、その規模により問題解決能力が大幅に強化されています。DeepSeekは、それほど要求の厳しいハードウェアを持たないユーザー向けに、15億から700億のパラメータのサイズで利用できるR1の「蒸留」バージョンをリリースしており、標準的なラップトップで操作できます。DeepSeek -R1はDeepSeekのAPI経由でもアクセスでき、OpenAIのo1よりも90％から95％安い価格の利点があり、開発者にとって魅力的な選択肢となっています。

強化学習によるイノベーション

DeepSeek-R1の根本的な違いは、強化学習と教師あり微調整を組み合わせて適用していることにあります。これは、思考の連鎖に依存する o1 などのモデルとは異なります。この革新は、コスト効率の向上につながるだけでなく、モデルの効率も向上します。

規制上の課題と制限

とはいえ、DeepSeek-R1 は中国で開発されているため、規制上のハードルがいくつかある。このモデルは中国のインターネット当局が施行する規制枠組みに準拠しており、「社会主義核心価値観」への準拠を保証している。これは、R1 が回答において天安門事件や台湾の自治権などの分野を意図的に避けているため、カバーされるトピックの範囲に影響を及ぼしている。

AGI へのギャップを埋める

こうした制限にもかかわらず、 DeepSeek-R1のリリースは、汎用人工知能 (AGI) の探求において、オープンソースモデルとクローズドソースモデル間のギャップを埋める大きな一歩となります。これは単なる技術的成果を意味するものではなく、プロプライエタリシステムが支配的であることが多い分野におけるオープンソース AI の大きな可能性を示すものです。DeepSeek は、高いパフォーマンスとアクセス可能な展開オプションを組み合わせることで、世界中の開発者や研究者が AI の進化に参加できるようにしています。

AGI の競争が激化する中、DeepSeek-R1 は、オープン性とコラボレーションがテクノロジーの未来を形作る上で極めて重要であることを強く思い出させてくれます。

よくある質問

1. DeepSeek-R1 と OpenAI の o1 の違いは何ですか?

DeepSeek-R1 は、思考連鎖プロセスに依存する OpenAI の o1 とは異なり、強化学習と教師あり微調整を組み合わせて利用します。これにより、競争力のあるパフォーマンスを維持しながら、運用コストを 90 ～ 95% 削減できます。

2. DeepSeek-R1 を商用目的で使用する場合の制限はありますか?

いいえ、DeepSeek-R1 は MIT ライセンスの下で利用可能であり、ユーザーは商用アプリケーションでもモデルを無料で利用できます。これにより、企業と開発者の両方に幅広い可能性が開かれます。

3. DeepSeek-R1 モデルの制限は何ですか?

DeepSeek-R1 は優れた機能を誇るが、中国のインターネット規制の対象であり、天安門事件や台湾の自治権など、デリケートな問題に対する対応が制限される可能性がある。このため、特定の状況では適用範囲が制限される可能性がある。

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