DeepSeekがR1を発表：GPT-o1の座に挑戦するオープンソースの強力モデル

人工知能の状況を一変させるような大きな変化の中で、DeepSeekはこれまでにない最先端のオープンソースモデルであるDeepSeek-R1を発表しました。現在利用可能な最高のオープンソースモデルとして評価されているR1は、OpenAI-o1などの業界の巨人と肩を並べます。最先端の**強化学習（RL）**と綿密に設計されたパイプラインを活用することで、DeepSeek-R1は推論、数学、コード生成において既存のベンチマークを満たすだけでなく、多くの場合それを上回ります。6つの蒸留済み高密度モデルを含むこの画期的なリリースは、AIの発展を民主化し、研究者や企業を同様に支援することを約束します。

編集者より：中国の人工知能やその他の新興産業におけるリーダーとしての台頭は、もはや止められない現実となっています。労働者の権利や未解決の人権問題に関する懸念が続いているにもかかわらず、同国が労働力と資源を効果的に活用する驚くべき効率性は、技術進歩を促進する資本主義の容赦ない効果を示しています。この「効率的な活用」を駆使する能力は、AIのような最先端の分野で特に強力であることが証明されています。チップ禁輸や多くの国際制裁の圧力下にあっても、中国は予想を覆し、多くの人が手の届かないと思っていた目標を達成しています。世界、特に懐疑的な人々は、この「吠えるライオン」の現実を認識する時です。その台頭を無益に抑えようとするのではなく、世界のイノベーションの未来を形作る上での中国の役割を受け入れることが、唯一の道かもしれません。

推論における新たな時代：DeepSeek-R1のご紹介

DeepSeek-R1は、推論に焦点を当てた言語モデルにおける画期的な進歩を示しています。教師ありファインチューニング（SFT）なしで、大規模な強化学習（RL）のみに依存していた前身であるDeepSeek-R1-Zeroを基盤に構築されたR1は、R1-Zeroを悩ませていた繰り返し、可読性の問題、言語の混在といった課題を克服しています。この改良されたモデルは、多くのベンチマークにおいてOpenAI-o1とシームレスに競合しており、シンプルさとスケーラビリティを通じてイノベーションに取り組むDeepSeekの献身を強調しています。驚くべきことに、DeepSeek-R1とその6つの蒸留済み高密度モデルはすべてオープンソースであり、学術研究と商業アプリケーションの両方にとって貴重なリソースを提供しています。

ゼロからヒーローへ：DeepSeek-R1の進化

DeepSeek-R1-Zero：強化学習の先駆者

DeepSeek-R1-Zeroは、ルールベースの報酬システムを使用してDeepSeek-V3-Baseで直接トレーニングを行い、意図的にSFTをスキップすることで舞台を整えました。この大胆なアプローチにより、次のような新たな推論能力が育まれました。

**自己検証可能な思考の連鎖（CoTs）：**モデルが独立して検証できる推論ステップを生成できるようにします。
**反省的推論：**問題解決プロセスの主要な構成要素として自己省察を取り入れています。
**強化されたCoT出力：**トレーニング中に推論を自然に拡張して精度を向上させます。

コミュニティからの称賛：愛好家は、既存のCoTや人間の注釈への依存を排除し、最終的な答えと構造化された推論に焦点を当てたスパース報酬戦略を採用することで報酬ハッキングを効果的に防止するR1-Zeroの革新的なRL手法を称賛しました。

**課題の克服：**画期的な成果にもかかわらず、R1-Zeroは長い推論タスクでの繰り返し出力や、言語コンテキストの切り替え時の時折の不整合に苦労しました。

DeepSeek-R1：洗練された傑作

R1-Zeroの基盤の上に構築されたDeepSeek-R1は、パフォーマンスを高めるSFTを統合する構造化されたパイプラインを導入しています。

**コールドスタートSFT：**小型の高品質データセットでモデルの推論能力を開始します。
**人間の整合性によるRL：**人間の好みと出力を合わせることでR1-Zeroの戦略を強化します。
**拒否サンプリングベースのSFT：**書き込み、事実確認QA、認知タスクを網羅する教師ありデータセットとRLからの推論データを組み合わせます。
**RLHFファインチューニング：**様々なシナリオにおける堅牢性を確保するために最終的な改良を適用します。

ユーザーの洞察：コミュニティは、戦略的なデータブレンドを通じて推論と汎用タスクを効果的に調和させるバランスのとれた進化をDeepSeek-R1で称賛しました。さらに、コールドスタートへの貢献は、限られた高品質データでさえ、モデルの汎化能力を大幅に向上させることを示しました。

コンパクトな輝き：蒸留と小型モデル

優れた性能の合理化：蒸留プロセス

DeepSeek-R1の洗練された推論能力は、パフォーマンスを犠牲にすることなく、より小さく、より効率的なモデルに成功裏に蒸留されました。

**15億〜700億パラメーターモデル：**これらのモデルは、計算効率が高く、高いパフォーマンスを維持します。
**優れたパフォーマンス：**蒸留されたモデルは、ベースラインのRLトレーニング済み小型モデルを常に上回ります。

**コミュニティからのフィードバック：ユーザーは「データがモデルを定義する」**というモットーを強調し、小型モデルはR1のパターンを模倣することで大幅な推論能力を達成したと述べています。これは、適切にキュレーションされた蒸留データセットの重要性を強調しています。さらに、小型モデルの場合、推論は直接的なRLよりも蒸留を通じてより効果的に出現し、DeepSeekのアプローチの有効性を強調しています。

新しい基準の設定：DeepSeek-R1のベンチマークでの優位性

DeepSeek-R1は新しいベンチマークを設定し、様々な分野でOpenAI-o1-miniやGPT-4oなどの競合他社を凌駕しています。ユーザーは、その優れたパフォーマンスと信頼性を常に強調しています。

優れたパフォーマンス指標

ベンチマーク	GPT-4o	Claude 3.5	OpenAI-o1-mini	DeepSeek-R1
数学（MATH-500、Pass@1）	74.6	78.3	90.0	97.3
コード（LiveCodeBench）	34.2	33.8	53.8	65.9
推論（MMLU、Pass@1）	87.2	88.3	85.2	90.8
中国語推論（C-Eval）	76.0	76.7	68.9	91.8

ユーザーの観察結果：

**シームレスなタスク切り替え：**DeepSeek-R1は、R1-Zeroでよくある問題である「コンテキストの混在」を効果的に回避します。
**新たな反射：**ユーザーは、「ちょっと待ってください、もう一度考えてみましょう」といった反省的な発言をモデルが出力している事例に気づいており、自己認識と高度な推論能力の向上を示しています。

コーディングチャレンジでの勝利

Leetcodeの難しいレベルの問題にDeepSeek-R1を使って取り組んだユーザーは、R1-ZeroとOpenAI-o1-miniの両方よりも一貫して精度が向上しており、モデルの強化された問題解決能力を示しています。

アクセシビリティと実用的なアプリケーション：R1を世界に届ける

DeepSeek-R1を直接利用する

DeepSeek-R1は、高度な推論タスク用に設計された特殊な「DeepThink」モードを備えたDeepSeek Chatを通じてユーザーが簡単にアクセスできます。

APIによるシームレスな統合

開発者は、DeepSeek Platformで利用可能なOpenAI互換APIを通じて、DeepSeek-R1をアプリケーションに簡単に統合し、様々なプラットフォームでのシームレスな実装を促進できます。

ローカル展開の強化

ローカル設定を好む人のために、DeepSeek-R1モデルはvLLMを使用して簡単に展開でき、設定とスケーラビリティの容易性が確保されています。

vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B --tensor-parallel-size 2 --max-model-len 32768 --enforce-eager

舞台裏：DeepSeek-R1の技術的習熟

強化学習のブレークスルー

DeepSeek-R1は、強化学習にいくつかの先駆的なイノベーションを導入しています。

**スパース報酬構造：**正しい回答と構造化された推論のみに報酬を与えることで、R1-Zeroは報酬ハッキングの問題を効果的に軽減します。
**新たな思考の連鎖（CoTs）：**強化学習は、複雑な問題解決能力を高める拡張されたCoTを自然に促進します。

従来の方法よりも優れている

ユーザーの議論では、ルールベースのRLは、そのシンプルさと堅牢性から**プリファレンス報酬モデル（PRM）**よりも好まれました。PRMアプローチは、不安定さと報酬ハッキングの影響を受けやすいことが指摘されており、ルールベースのRLは持続可能なモデルパフォーマンスのためのより信頼できる選択肢となっています。

未来を形作る：DeepSeek-R1のより広範な影響とビジョン

DeepSeek-R1は、オープンソースリリースを通じて世界中の研究者や専門家に前例のないツールを提供することで、推論ベンチマークに革命を起こすように設定されています。AIコミュニティは、DeepSeekの透明性とコラボレーションへの献身を称賛しています。

主要な貢献：

**堅牢なRL：**簡素化された強力な強化学習メカニズム。
**新たな知能：**強化学習だけで、人間の思考プロセスと同等の推論能力を解き放つことができることを示しています。
**スケーラブルな蒸留：**小型モデルが大型モデルと競合することを可能にし、高度なAI機能へのアクセスを民主化します。

コミュニティからの称賛：

「DeepSeekは真のOpenAIです」：ユーザーは、業界におけるより閉鎖的なアプローチとは対照的に、DeepSeekのオープンソースの哲学を高く評価しています。
**将来の見通し：**小型モデルの推論における継続的な進歩と、協力的なAI研究エコシステムの拡大への期待が高まっています。

AI競争のナビゲーション：政治家と投資家への洞察

DeepSeek-R1がAI分野で新しい基準を設定するにつれて、政策立案者と投資家は、世界のAI競争を形作るダイナミクスを理解することが不可欠です。中国はAIモデルのトレーニングで急速に進歩しており、西側諸国との差を縮めていますが、状況はAI技術には持続的な技術的な優位性がないことを明らかにしています。この認識は、投資家とAI起業家にとって重要な教訓となります。AIにおけるイノベーションは非常に競争が激しく、すぐに追いつかれるか、あるいはそれを上回る可能性があります。

現在、米国はAI競争で主導的地位を維持しています。これは、主に高度な半導体技術に対する戦略的な制限によるものです。米国は、AI開発に不可欠な最先端の半導体チップの製造に不可欠な要素である**極端紫外線リソグラフィ（EUV）**機械の中国への輸出を禁止しています。この封鎖は、中国が独自の最先端チップを生産する能力を制限し、それによってAIハードウェア、ひいてはソフトウェア機能における米国の競争優位性を維持しています。

投資家と政策立案者にとって、これはAI研究と基礎となるハードウェアインフラストラクチャの両方を支援することの重要性を強調しています。EUVリソグラフィなどの先端製造技術への継続的な投資は、AIにおける米国のリーダーシップを維持するために不可欠です。さらに、国際的な協力関係を育成し、重要な技術へのアクセスを確保することは、バランスのとれた革新的なグローバルAIエコシステムを維持するために重要です。AIの発展は固有の技術的障壁によって保護されていないことを認識することで、利害関係者は、急速に進化するAIの最前線をナビゲートするために、機敏性、最先端技術への投資、戦略的な政策を優先する必要があります。

今後の道のり：結びの言葉

DeepSeek-R1は、推論モデルの基準を高めるだけでなく、強化学習とデータ駆動型の改良の革新的な使用を通じて、AIコミュニティにとって新しいベンチマークを確立しています。シンプルさ、スケーラビリティ、そしてオープンなアクセシビリティの組み合わせは、AI研究とアプリケーションの進歩におけるその重要な役割を強調しています。

DeepSeek-R1-ZeroからDeepSeek-R1への進化は、反復的な改良と組み合わせた強化学習がどのようにAI機能の限界を押し広げることができるかを示しています。あるユーザーが的確に要約したように：

「教えるのではなく、インセンティブを与える。」

DeepSeek-R1により、オープンソースAIの未来はこれまで以上に輝き、高度な推論、アクセシビリティの向上、そして人工知能の次の波のブレークスルーを促進する協調的な精神を約束しています。

中国のDeepSeek R1の飛躍がオープンソースAIのリーダーシップを再定義し、GPT-o1の優位性に挑戦