DeepSeekは、AI分野でますます名前が知られるようになり、オープンソースで費用対効果の高い大規模言語モデル (LLM) への取り組みによって際立っています。中国発祥の同社の強みは、革新的な「エージェント」システムと、強化学習の戦略的な応用です。
本稿では、DeepSeekの主要なモデル、重要な成果、および他の主要なAIソリューションとの比較分析について掘り下げていきます。
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中国の杭州に拠点を置くDeepSeekは、大規模言語モデル (LLM) を中心に、AI業界で急速に認知度を高めています。2023年12月にCEO兼創業者である梁文峰氏によって設立されたDeepSeekは、その成長のために多大なリソースを提供するヘッジファンドであるHigh-Flyerの財政的支援を受けて運営されています。組織は、手頃な価格であるだけでなく、非常に効果的なオープンソースモデルを作成することに尽力しています。
DeepSeek R1モデルは、この戦略を例示しています。オープンソースソフトウェアとして自由に利用でき、「エージェント」システム設計を使用しており、特定のタスクに必要なパラメータのみをアクティブにします。この設計により、計算コストを削減しながら効率が大幅に向上します。このアプローチにより、洗練されたAI機能を低コストでより利用しやすくなります。DeepSeek R1は、直接強化学習 (教師あり学習ではなく) を通じてトレーニングされ、さまざまな複雑な推論タスクで優れた精度を発揮します。
DeepSeek R1は、MATH-500ベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮し、97.3%という驚異的なスコアを獲得したことで特に評価を得ました。このスコアはモデルの高度な計算能力を強調し、AIリーダーとしてのDeepSeekの地位の向上を裏付けています。大規模なパラメータ数と革新的なトレーニング方法を特徴とするDeepSeek-V3モデルの機能と改善により、DeepSeekの競争力はさらに強化されています。
これらの成果を拡大して、DeepSeekは2025年1月20日に、よりユーザーフレンドリーなオプションとして設計されたDeepSeek-R1-Lite-Previewを発売しました。旧モデルよりもフットプリントは小さいものの、この新しいバージョンは、さまざまなユーザーグループ全体でアクセシビリティを高めながら、高いパフォーマンスレベルを維持することを目指しています。
DeepSeekは、優れた処理能力と詳細な理解を備えた強化されたモデルを継続的にリリースすることにより、AIサービスの費用対効果を変革してきましたが、トレーニングコストは低く抑えられています。費用対効果の高いソリューションに焦点を当てることで、アクセスが拡大し、AI研究の専門家の間でかなりの関心を集めています。
DeepSeek R1 vs DeepSeek V3: 詳細な比較
DeepSeekの主力AIモデルであるDeepSeek R1とDeepSeek V3は、それぞれAI開発において異なる役割を果たしています。どちらのモデルも多数のタスクを処理するのに熟練しており、その違いは独自のフレームワークと戦略によって示されています。DeepSeek R1は、特に構造化された推論機能で知られており、OpenAIの有名なo1モデルのパフォーマンスに匹敵します。
対照的に、DeepSeek V3は、各トークンに対して特定のパラメータを選択的に有効にすることにより、計算効率を向上させるために、Mixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャを採用しています。さらに、DeepSeek V3は、従来のアテンションメカニズムよりも大幅に進歩したMulti-head Latent Attention (MLA) を実装しています。MLAは、圧縮された潜在ベクトルを実装し、推論中のメモリ使用量を削減することにより、パフォーマンスを向上させます。これらのモデルを直接比較すると、DeepSeek R1は構造化された推論タスクで際立っており、DeepSeek V3はより幅広い課題とシナリオにわたって汎用性と強度を提供します。
ベンチマークパフォーマンス
AIモデルのパフォーマンスを評価することは不可欠であり、DeepSeek R1とV3はそれぞれ独自の強みを発揮します。DeepSeek R1は構造化された推論タスクで非常に優れたパフォーマンスを発揮し、DeepSeek V3よりも迅速かつ正確な応答を提供します。これは、さまざまな標準テストでOpenAIのo1モデルよりも優れていることが示されています。ただし、R1はAIMEの問題を迅速に解決するのに苦労し、その有効性はフューショットプロンプトでは低下します。したがって、ゼロショットまたは正確に定義されたプロンプトを使用すると、通常、より良い結果が得られます。
逆に、DeepSeek V3はベンチマーク評価で優れており、Llama 3.1やQwen 2.5などの競合他社を上回っています。これは、GPT-4oやClaude 3.5 Sonnetなどの独自のモデルに匹敵します。このバージョンは、特に数学およびプログラミング関連のタスクで優れた能力を発揮し、コンテキストウィンドウの長さに左右されずに一貫したパフォーマンスを維持し、最大128Kトークンのウィンドウで優れたパフォーマンスを発揮します。
トレーニングコストと効率に関する考慮事項
費用対効果と効率は、AIモデルのトレーニングにおいて重要です。DeepSeek R1はトレーニングコストを大幅に削減することが広く報告されており、1億ドルから500万ドルへの削減が示唆されています。ただし、Bernsteinによるレポートを含む業界アナリストは、これらの数値の実現可能性に疑問を呈しており、インフラストラクチャ、人員、および継続的な開発コストがこれらの主張で完全に考慮されていない可能性があることを示唆しています。DeepSeekは、学習を合理化し、計算強度を削減するGroup Relative Policy Optimization (GRPO) などの革新的な方法を実際に実装しています。実際のトレーニングコストはまだ議論の余地がありますが、モデルの設計により、当初の100,000を超える要件からわずか2,000のGPUで実行できるようになり、よりアクセスしやすく、消費者グレードのハードウェアと互換性があります。
DeepSeek R1における強化学習：詳細な考察
強化学習は、DeepSeek R1を強化する上で重要な役割を果たし、その推論能力を大幅に向上させます。DeepSeek R1は、主に教師あり微調整を使用する従来のモデルとは異なり、推論スキルをトレーニングするために強化学習に直接依存しています。この方法により、モデルはパターンを識別し、広範な事前ラベル付けされたデータへの依存を減らしてパフォーマンスを向上させることができます。強化学習戦略を利用することで、DeepSeek R1が複雑な推論タスクを処理する方法が変わり、並外れた精度が得られます。
ただし、強化学習を使用すると、独自の課題が発生します。DeepSeek R1が直面する1つの問題は汎化であり、トレーニングフェーズに含まれているもの以外のなじみのないシナリオに適応するのに苦労します。さらに、モデルが報酬システムを利用して、表面的には目的を満たしているが依然として有害な要素を含む結果を生成する場合があります。
これらの課題にもかかわらず、DeepSeekはモデルの機能を強化し、新しいモデル開発およびトレーニング方法を開拓することにより、人工汎用知能を目指して取り組んでいます。
純粋な強化学習テクニックの力
DeepSeek R1の強化学習へのアプローチは先駆的であり、これらのテクニックのみを使用して論理的推論能力を高めています。モデルは、生成された応答の精度と編成に基づいて報酬を受け取り、複雑な推論の課題に対処する能力が大幅に向上します。DeepSeek R1には、問題解決活動中に認知プロセスを調整できる自己調整プロセスが含まれており、全体的なパフォーマンスが向上します。
DeepSeekの純粋な強化学習パラダイムの使用は、大規模言語モデルの作成における進化の飛躍を示しています。この進歩的なアプローチにより、モデルはユーザーインタラクションのみを通じて演繹スキルを向上させることができ、このような進歩に必要な広範な教師あり微調整の必要性がなくなります。
Group Relative Policy Optimization (GRPO): さらに詳しく
Group Relative Policy Optimization (GRPO) メソッドは、DeepSeek R1-Zero専用に設計されており、教師あり微調整なしでパフォーマンスを向上させることができます。GRPOは、個別の批評家モデルを使用するのではなく、出力を比較して評価することにより、モデルのインタラクティブなエクスペリエンスからの学習を強化し、トレーニング中の計算需要を削減します。これにより、最先端のAIモデルを作成するためのより経済的なアプローチが実現します。
DeepSeek R1-Zero内でのGRPOの実装は、注目に値するパフォーマンス指標と広範なリソースへの依存の低減によって示されるように、大きな成功を収めています。この高度な手法により、DeepSeekはAIモデル開発の効率と有効性に関する新しいベンチマークを確立しました。
DeepSeek R1の制限事項：課題への取り組み
DeepSeek R1には多くの利点がありますが、特定の制約にも直面しています。その全体的な機能は、関数呼び出し、拡張された対話の管理、複雑なロールプレイングシナリオのナビゲーション、JSON形式の出力の生成など、DeepSeek V3のより高度な機能に一致しません。ユーザーは、DeepSeek R1を、モジュール性を念頭に置いてシステムを構築する際の初期モデルまたは予備ツールと見なして、簡単なアップグレードまたは言語モデルのスワップを容易にする必要があります。
明瞭さと言語のブレンドの問題に対処することを意図しているにもかかわらず、DeepSeek R1は効果的な多言語応答を生成するのに苦労する場合があります。これらの制限は、モデルの包括的な有効性とエンドユーザーへの適応性を強化するために、継続的な洗練と開発の必要性を強調しています。
言語混合の課題の克服
複数の言語を含むプロンプトを処理することは、DeepSeek R1にとって大きなハードルです。これにより、言語が混ざった応答になり、明瞭さと一貫性が損なわれる可能性があります。このモデルは主に中国語と英語での使用向けに設計されていますが、ユーザーは他の言語で対話するときに言語のブレンドの問題に遭遇する可能性があります。
これらの課題に対処するために、ユーザーはプロンプトを構成する方法を改善し、明確な言語インジケーターを使用する必要があります。目的の言語と形式を明確に指定すると、モデルの回答における読みやすさと実用性が向上する傾向があります。これらの戦略を適用することで、混在言語コンテンツに関連する一部の問題を軽減し、多言語シナリオ全体でのDeepSeek R1の有効性を高めることができます。
プロンプトエンジニアリングのベストプラクティス
DeepSeek R1のパフォーマンスを最大化するには、適切に設計されたプロンプトを作成することが不可欠です。これらのプロンプトは簡潔でありながら詳細で、モデルの出力をユーザーの目標に大幅に合わせるためのステップバイステップの説明が含まれている必要があります。特定の出力形式に対する明示的なリクエストを組み込むことで、プロンプトの判読性と実用的なアプリケーションが向上します。
このアプローチはDeepSeek R1の効率を損なう可能性があるため、フューショットプロンプト戦略への依存を減らすことをお勧めします。ユーザーは、より優れた結果を得るために、ゼロショットのコンテキストで問題を直接説明し、目的の出力構造を指定する必要があります。
プロンプトエンジニアリングに関するこれらのガイドラインに従うと、DeepSeek R1からより正確で効果的な応答が得られ、全体的なユーザーエクスペリエンスが向上します。
セキュリティ慣行とデータに関する懸念事項のナビゲート
セキュリティ慣行とデータに関する懸念事項は、DeepSeekによって開発されたもののような高度なAIモデルを扱う際に最も重要です。同社は、キーストロークパターンなどの行動バイオメトリクスの収集を含む、ユーザーデータを保護するためのさまざまなセキュリティ対策を実施しています。ただし、2025年1月27日に発生した重大なサイバー攻撃により、チャット履歴、バックエンドデータ、ログストリーム、APIキー、運用詳細などの機密情報が公開され、データセキュリティに関する深刻な懸念が生じました。
このサイバーセキュリティインシデントに対応して、DeepSeekは新しいユーザー登録を一時的に制限し、ユーザーデータを保護するために既存のユーザーのサービス維持に注力しました。ユーザー情報の中国政府へのデータ漏洩の可能性に対する懸念が高まっており、DeepSeekのデータストレージ慣行に関連するリスクを強調しています。
データのプライバシーを確保するために、DeepSeekはユーザーに対し、クラウドでDeepSeek R1を使用している間は、個人情報や機密情報を共有しないようにアドバイスしています。
DeepSeekが中国の管轄下で運営されていることを考えると、特に中国国外の企業または政府での使用の場合、ユーザーデータへの州アクセスに対する正当な懸念があります。DeepSeekは、GDPRやHIPAAなどの国際的なプライバシーフレームワークへの準拠を公に明らかにしていませんが、ユーザーはクラウドベースのインタラクションがすべて観察可能であると想定する必要があります。厳格なデータポリシーを持つ組織は、より透過的なデータ処理プロトコルの開示が保留されている間、オンプレミスへのデプロイまたはサンドボックス化された使用を検討することをお勧めします。
DeepSeekの市場への影響
DeepSeekはAI分野で急速に台頭し、OpenAIやNvidiaなどの確立された企業に大きな課題を突き付けています。同社のリソース使用の最適化への重点は、AI開発の競争環境を reshaping し、競合他社にイノベーションの取り組みを加速させています。この激化した競争により、投資家が進化する市場トレンドに反応するため、テクノロジー株価に著しい不安定が生じています。
DeepSeekの成功は、チップメーカーの市場価値の低下につながり、Nvidiaなどの主要企業に多大な経済的影響を与えています。DeepSeekがセクターに参入した後、投資家の楽観的な見方が高まったため、米国企業の主要なテクノロジー株全体で空売り残高が大幅に減少しました。これらの企業は当初、DeepSeekの進歩により株式評価が低下しましたが、投資家の信頼はこれらの技術プロバイダーに対してゆっくりと回復し始めました。
DeepSeekの存在とその費用対効果の高いAI製品が競争を刺激していることを考慮して、多くのテクノロジー企業が投資ファンドの配分を見直しています。
DeepSeekの将来の軌跡
DeepSeekは、いくつかの有望な開発を目前にして、大幅な進歩を遂げる態勢が整っています。同社は、コーディングタスク機能を強化するように設計されたDeepSeek-Coderの更新バージョンをリリースする予定です。開発中の新しいモデルには、効率を高め、さまざまなタスクの処理を改善するためのmixture-of-expertsアーキテクチャが組み込まれます。
DeepSeekは、モデルの実環境設定でのパフォーマンスを最適化するために、強化学習法を完成させることに引き続き取り組んでいます。トレーニングコストを削減しながらパフォーマンス指標を向上させることに重点を置いた将来のモデルイテレーションの計画により、DeepSeekはAI開発の最前線を引き続き押し広げ、業界でのリーダーシップの地位を維持することを目指しています。
ただし、他の多くのアージェントAIプラットフォームが急速に出現しているため、DeepSeekがトレンドトピックのままであるか、広く認識されている名前に進化するかどうかは時間が経てばわかります。