DeepSeek-R1はOpenAIのo1に匹敵する？中国発の推論モデルがAI業界に衝撃を与える

それでは、最初のトピックに移りましょう。

DeepSeek-R1 推論モデルの進化

DeepSeek-R1は、低価格でありながら、高性能なAIモデルということで、非常に注目されていますね。

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✅ DeepSeek R1は、中国のAI企業DeepSeekが開発した、OpenAIのo1モデルに匹敵する性能を持つ自己思考型AIモデルです。オープンソースで無料で公開されており、低価格で高性能なAIが利用できることから、既存の有料サービスに激震が走っています。

✅ DeepSeek R1の特徴は、強化学習を用いた革新的なアプローチにより、数学や科学的推論に優れた性能を発揮すること、オープンソースでMITライセンスのもと提供されること、OpenAIのモデルと比べてAPI価格が格安であること、最大128Kトークンのコンテキストを扱えることです。

✅ DeepSeek R1は、複雑な問題を段階的に論理を組み立てて解く「推論」を得意とし、数学、コード生成、コンテンツ作成、コーディングなど幅広い分野で活用可能です。各種ベンチマークにおいても、OpenAIのo1モデルと同等以上の性能を発揮しており、特に数学やコード生成の分野で高い能力を示しています。

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DeepSeek-R1が持つ強化学習と人間の思考過程の学習は、今後のAI開発に大きな影響を与える可能性を秘めていると感じます。

DeepSeek-R1は、OpenAIのo1に匹敵する性能を持つOSSの大規模言語モデルです。

o1よりも安価で、推論モデルという新しいカテゴリーに属します。

推論モデルは、丸暗記モデルとは異なり、推論時に思考過程を生成することで性能を向上させています。

DeepSeek-R1は、推論時に思考過程を生成することを学習データにも組み込み、人間の思考過程の模倣を可能にしました。

また、問題の複雑さに応じて計算量を動的に調整することも可能になりました。

DeepSeek-R1は、強化学習により人間の好みに合わせたレスポンスを生成します。

強化学習は、膨大な学習データを必要とする代わりに、人間のフィードバックから学習できるため、学習データの準備が容易です。

DeepSeek-R1は、高い推論性能と安価な価格、そして学習データの入手容易さという特徴を持ち、今後、様々な分野で活用されることが期待されます。

なるほど、これはすごいな！AI業界でこの技術が普及したら、世の中が大きく変わるかもしれないね！

DeepSeekショック AI業界に衝撃を与える低学習コスト

DeepSeek-R1の登場は、AI開発におけるコスト削減の可能性を示唆しており、今後の業界に大きな影響を与えることが予想されます。

中華製｢｣はを駆逐するか無料で性能はにほぼ引けを取らない

公開日:2025/01/29

✅ 中国のAI企業「DeepSeek」が、米国製AIに匹敵する高性能AIを、開発費を大幅に削減して開発したことで、アメリカの株式市場に衝撃を与えた。

✅ DeepSeekは、米国製の高価なGPUではなく、低価格なGPUをわずか2048個使用することで、OpenAI製の「GPT-4o」や「o1」などトップ製品と同等の性能を達成した。

✅ DeepSeekの成功は、AI開発におけるコスト削減の可能性を示しており、アメリカ製AIの優位性に揺さぶりをかけている。

さらに読む ⇒東洋経済オンライン出典/画像元: https://toyokeizai.net/articles/-/855076?display=b

DeepSeekショックは、AI開発のコスト構造が大きく変わる可能性を示しており、今後の業界に大きな影響を与えるでしょう。

2025年1月、AI関連企業の最大手であるNVIDIA社の株が一時約17%下落した「DeepSeekショック」と呼ばれる事態が発生しました。

DeepSeekは中国発の大規模言語モデルですが、欧米のAI関連企業にインパクトを与えた要因として、学習コストの低さが挙げられます。

DeepSeekの注目すべき技術要素として、「強化学習」と「蒸留」があります。

強化学習は、機械学習の手法の一つであり、環境とスコアを与えて繰り返すことで学習させる手法です。

ゲームで例えるなら、AIにゲームをやらせて点数を稼ぐように指示することで、AIは何度も繰り返すうちに上達し、ハイスコアを効率的に叩き出せるようになります。

DeepSeekでは、強化学習を用いることで、少ないデータでAIを効率的に学習させることが可能になりました。

また、DeepSeekは「蒸留」という技術も活用しています。

蒸留は、すでに学習済みのモデル（教師モデル）から、より小型で効率的なモデル（生徒モデル）を学習させる技術です。

DeepSeekでは、蒸留を用いることで、大規模言語モデルを効率的に学習させることが可能になっています。

これらの技術により、DeepSeekは従来の大規模言語モデルと比べて、学習コストを抑えることに成功しました。

その結果、DeepSeekは爆発的に普及し、AI業界に大きな影響を与えました。

ふむ、DeepSeekのこのコスト削減は、AI業界の勢力図を変える可能性もあるな。