最近、DeepSeekの言語モデルが大きな注目を集めています。この中国のAI企業が開発したモデルは、アメリカの先進的なAIモデルに匹敵するか、それ以上の性能を発揮しているとの評価が相次ぎ、AI業界に衝撃をもたらしています。ここでは、DeepSeekが提供する主要なAIモデルとその成果、技術的特徴、業界の反応、そして論争について詳しく見ていきましょう。
Index
DeepSeekの主要AIモデル
DeepSeek V3
- なんと6,710億個のパラメーターを持つ大規模言語モデルです！
- メタ社のLLaMA 3.1の405Bより約1.5倍の大きさにあたります。
- 22個の評価テストのうち13部門で競合モデルを上回る成績を収めています。
DeepSeek R1
- 主に推論に特化したモデルで、数学的問題を解決するのに優れています。
- AIME 2024の数学ベンチマークで79.8%の成功率を達成し、OpenAIの'o1'モデルを上回りました。
注目すべき成果
DeepSeekのモデルは、その性能で多くの注目を集めています。
- Math-500テストでは90.2点を記録し、競合モデルを圧倒しています。
- 多言語コード生成評価(HumanEval-Mul)でも82.6%を達成し、GPT-4oやLLaMA 3.1を凌駕しています！
- 500個の数学問題に対して97.3%の正確度を記録しました。
技術的特徴
MoE (Mixture-of-Experts) アーキテクチャ
- タスクに応じて370億個のパラメーターだけをアクティブにして、コンピュータ資源を効率的に使用します。
強化学習 (RL) ベースの学習
- DeepSeek-R1-Zeroは、教師あり学習なしで純粋な強化学習のみで開発されています。
ハイブリッド学習方式
- DeepSeek-R1は、強化学習と教師あり学習(SFT)を組み合わせたアプローチを採用しています。
産業界の反応
AIデータ企業Scale AIのアレクサンダー・ワンCEOは、「DeepSeekの性能は最高であり、アメリカの最高モデルにほぼ等しい」と評価しました。また、マイクロソフトのサティア・ナデラCEOも、DeepSeekの新しいモデルに「非常に印象的」とコメントしています。
論争と疑問
イーロン・マスクは、DeepSeekが公開したもの以上の高価なNVIDIAチップを使用している可能性があるとの疑念を表明し、これがDeepSeekの主張する低コストAI開発に対する疑問を引き起こしています。さらに、DeepSeekのAIモデルはオープンソースとして公開されており、誰でも使用＆修正できる点も注目です！これにより、AI技術の民主化と発展に寄与する要素として期待されています。
