DeepSeekが最近発表した一連のモデルは、世界中のAI業界に衝撃を与えています。DeepSeek-V3は低コストで高性能を実現し、複数の評価で最先端のクローズドソースモデルと同等の性能を示しました。一方、DeepSeek-R1は革新的なトレーニング方法により、OpenAIのo1正式版に匹敵する強力な推論能力を発揮し、モデルの重みをオープンソース化することで、AI分野に新たな突破口と考察をもたらしています。
DeepSeekはすべてのトレーニング技術も公開しています。R1はOpenAIのo1モデルをベンチマークとしており、後トレーニング段階では強化学習技術を大量に使用しています。DeepSeekによると、R1は数学、コード、自然言語推論などのタスクでo1と同等の性能を示し、API価格はo1の4％未満です。
DeepSeek R1が強すぎる！Metaのエンジニアがパニック：複製を試みて必死の分解
先日、海外の匿名職場コミュニティteamblindで、Metaの従業員による匿名投稿「Meta genai org in panic mode」が話題になりました。DeepSeek V3の発表により、Llama 4がベンチマークテストで全面的に遅れを取り、Metaの生成AIチームはパニックに陥っています。「無名の中国企業」が550万ドルの予算でトレーニングを行い、既存の大規模モデルを凌駕したのです。
MetaのエンジニアはDeepSeekを徹底的に分解し、複製を試みています。一方、経営陣は高額なコストを上層部にどのように説明するかを心配しており、彼らのチームの「リーダー」の給与はDeepSeek V3のトレーニングコストを数十人分上回っています。DeepSeek R1の登場により状況はさらに悪化しました。まだ公開できない情報もありますが、すぐに公開されるため、状況はさらに不利になる可能性があります。
Meta従業員の匿名投稿の翻訳（DeepSeek R1翻訳）：
Metaの生成AI部門が緊急事態に
すべてはDeepSeek V3から始まりました。Llama 4のベンチマークテストの結果をすぐに時代遅れなものにしてしまったのです。さらに困ったことに、「無名の中国企業がわずか500万ドルのトレーニング予算で」このようなブレークスルーを実現しました。
エンジニアチームはDeepSeekのアーキテクチャを必死に分解し、すべての技術的詳細を複製しようとしています。これは誇張ではありません。私たちのコードベースは徹底的に調査されています。
経営陣は部門の巨額支出の正当性をめぐって頭を悩ませています。生成AI部門の「リーダー」一人ひとりの年収がDeepSeek V3のトレーニングコスト全体を上回り、そのような「リーダー」を数十人も抱えている状況で、彼らが上層部にどのように説明できるでしょうか？
DeepSeek R1により状況はさらに深刻になっています。機密情報は公開できませんが、関連データはまもなく公開されます。
本来は精鋭の技術主導型チームであるべきなのに、大量の人材が流入して影響力を争うことで、組織構造が意図的に膨張しています。この権力闘争の結果は？最終的に全員が敗者となります。
DeepSeekシリーズモデルの概要
DeepSeek-V3：671Bのパラメータを持つ混合専門家（MoE）言語モデルで、トークンごとに37Bが活性化されます。Multi-head Latent Attention（MLA）とDeepSeekMoEアーキテクチャを採用し、14.8兆の高品質トークンで事前トレーニングを行い、教師あり微調整と強化学習を経て、複数の評価で一部のオープンソースモデルを上回り、GPT-4o、Claude 3.5 Sonnetなどの最先端のクローズドソースモデルと同等の性能を達成しています。トレーニングコストは低く、わずか278.8万H800 GPU時間、約557.6万ドルで、トレーニングプロセスは安定しています。
DeepSeek-R1：DeepSeek-R1-ZeroとDeepSeek-R1を含みます。DeepSeek-R1-Zeroは大規模な強化学習によってトレーニングされ、教師あり微調整（SFT）に依存せず、自己検証、自己省察などの能力を示しますが、可読性が低く、言語が混在するという問題があります。DeepSeek-R1はDeepSeek-R1-Zeroをベースに、多段階トレーニングとコールドスタートデータを取り入れることで、一部の問題を解決し、数学、コード、自然言語推論などのタスクでOpenAI o1正式版に匹敵する性能を達成しています。同時に、さまざまなパラメータ規模のモデルをオープンソース化し、オープンソースコミュニティの発展を促進しています。
DeepSeekを特別なものにしているのは何か？
卓越した性能：DeepSeek-V3とDeepSeek-R1は、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮しています。DeepSeek-V3はMMLU、DROPなどの評価で優れた成績を収め、DeepSeek-R1はAIME 2024、MATH-500などのテストで高い精度を示し、OpenAI o1正式版と同等、あるいは一部を上回る性能を示しています。
トレーニングの革新：
DeepSeek-V3は、補助損失のない負荷分散戦略と多トークン予測目標（MTP）を採用し、性能低下を軽減し、モデルの性能を向上させています。FP8トレーニングを使用し、大規模モデルにおけるその実現可能性を実証しました。
DeepSeek-R1-Zeroは純粋な強化学習によってトレーニングされ、単純な報酬と罰のシグナルだけでモデルを最適化することで、強化学習がモデルの推論能力を向上させることを証明しました。DeepSeek-R1はこれを基に、コールドスタートデータを使用して微調整を行い、モデルの安定性と可読性を向上させています。
オープンソースによる共有：DeepSeekシリーズモデルはオープンソースの理念を掲げ、DeepSeek-V3とDeepSeek-R1、およびそれらの蒸留された小規模モデルなどのモデルの重みをオープンソース化し、ユーザーが蒸留技術を使用してR1を介して他のモデルをトレーニングすることを可能にし、AI技術の交流とイノベーションを促進しています。
多領域での優位性：DeepSeek-R1は複数の分野で強力な能力を発揮しており、コード分野ではCodeforcesプラットフォームで高い評価を得ており、多くの参加者を上回っています。自然言語処理タスクでは、さまざまなテキスト理解と生成タスクで優れたパフォーマンスを示しています。
高いコストパフォーマンス：DeepSeekシリーズモデルのAPI価格は手頃です。DeepSeek-V3 APIの入出力価格は同等のモデルよりもはるかに低く、DeepSeek-R1 APIサービスの価格設定も競争力があり、開発者の使用コストを削減しています。
DeepSeek-R1の適用事例
自然言語処理タスク：テキスト生成、質問応答システム、機械翻訳、テキスト要約など。例えば、質問応答システムでは、DeepSeek-R1は質問を理解し、推論能力を使って正確な回答を返します。テキスト生成タスクでは、指定されたトピックに基づいて高品質のテキストを生成できます。
コード開発：開発者がコードを作成、デバッグ、コードロジックを理解するのを支援します。例えば、開発者がコードの問題に遭遇した場合、DeepSeek-R1はコードを分析して解決策を提供できます。また、機能の説明に基づいてコードフレームワークまたは具体的なコード断片を生成することもできます。
数学問題の解決：数学教育、研究開発などの場面で、複雑な数学問題を解決します。DeepSeek-R1はAIMEコンテスト関連の問題で優れたパフォーマンスを示しており、学生の数学学習や研究者の数学問題の解決を支援するために使用できます。
モデルの研究開発：AI研究者に参考資料とツールを提供し、モデルの蒸留、モデル構造とトレーニング方法の改善などの研究に使用されます。研究者はDeepSeekのオープンソースモデルに基づいて実験を行い、新しい技術の方向性を模索できます。
意思決定支援：ビジネス、金融などの分野で、データと情報を処理し、意思決定のアドバイスを提供します。例えば、市場データを分析して、企業のマーケティング戦略策定の参考にすることができます。金融データを処理して、投資意思決定を支援することもできます。
DeepSeekシリーズモデルの簡単な使用方法
プラットフォームへのアクセス：DeepSeekの公式ウェブサイト（https://www.deepseek.com/）にアクセスして、プラットフォームにログインします。
モデルの選択：公式ウェブサイトまたはアプリでは、デフォルトの会話はDeepSeek-V3によって駆動されます。「深い思考」モードを開くと、DeepSeek-R1モデルによって駆動されます。APIを介して呼び出す場合は、必要に応じてコードで対応するモデルパラメータを設定します。DeepSeek-R1を使用する場合は、
model='deepseek-reasoner'を設定します。タスクの入力：会話インターフェースに自然言語で記述されたタスクを入力します。「恋愛小説を書く」「このコードの機能を説明する」「数学の方程式を解く」などです。APIを使用する場合は、API仕様に従ってリクエストを作成し、タスク関連情報を入力パラメータとして渡します。
結果の取得：モデルがタスクを処理した後、結果を返します。インターフェースで生成されたテキスト、回答された質問などを確認します。APIを使用する場合は、APIレスポンスから結果データを取得して、後処理を行います。
結論
DeepSeekシリーズモデルは、その卓越した性能、革新的なトレーニング方法、オープンソースによる共有精神、そして高いコストパフォーマンスにより、AI分野で顕著な成果を上げています。
AI技術に興味のある方は、いいね、コメント、DeepSeekシリーズモデルに関するご意見の共有をお願いします。また、DeepSeekの今後の発展にもご期待ください。AI分野にもっと多くの驚きとブレークスルーをもたらし、AI技術の進歩を促進し、さまざまな業界に多くの変革と機会をもたらしてくれることを期待しています。
