OpenAIを超えた!? 話題のAI「DeepSeek-R1」を徹底解説
こんにちは、くろまめ！です。
最近、AIの進化がすごくて目が離せません。
特に先日、中国のDeepSeek社が開発した「DeepSeek-R1」がSNSで大きな注目を集めています。
このAI、OpenAIの最新モデルと同等以上の性能を持っているという評価が相次いでいるんです！
今回は、このDeepSeek-R1について、最新の情報をまとめてご紹介したいと思います。
1.DeepSeek-R1とは？
DeepSeek-R1は、中国のDeepSeek社が開発した大規模言語モデル（LLM）です。
特筆すべきは、このモデルが「強化学習」という手法を中心に開発されたこと。
従来の言語モデルとは異なるアプローチで、より高度な推論能力を実現しているそうです。
また、MITライセンス（！）の下でオープンソース化（！！）されており、商用利用も含めて幅広い用途での活用が可能となっています。
2.何がすごいの？
DeepSeek-R1の性能は以下の点で特に注目されています。
数学の問題を解く能力が圧倒的
数学オリンピックレベルの問題でも高い正答率
MATH-500という難関テストで97.3%の正答率を記録
プログラミングでも驚異的な性能
プログラミングコンテストのレベルで上位96.3%以上の成績
コード生成やデバッグ機能も充実
一般知識の正確さ
様々な分野の質問に対する正答率が90.8%
回答の理由や思考プロセスも説明可能
3.注目すべき特徴
特徴的なのは「思考の過程」を表示する機能です。
AIがどのように考えて結論に至ったのか、順を追って確認することができます。まだ試していませんが、AIの思考の過程を見るだけでかなり勉強になりそう。
また、API利用料金がOpenAIと比べて大幅に安価という点も注目されています。
例えば、100万トークン（大体本1冊分くらい）の処理で比較すると、
入力：0.55ドル
出力：2.19ドル
これはOpenAIの約10分の1以下の価格だそうです。（安すぎでは…？）
4.ローカル環境での利用方法
DeepSeek-R1は、自分のパソコンでローカルに動かすこともできるそうです。中にはスマホで動かしている人もいるようです…！
「DeepSeek-R1-Distill」という軽量版モデルは、以下のような特徴があります。
導入が比較的簡単
QwenやLlamaモデルと同様の方法で利用可能
vLLMやSGLangを使って簡単にサービス開始
最適な設定値の推奨
温度設定：0.5～0.7が推奨
システムプロンプト：追加しない方が良い
数学問題：「\boxed{}の中に最終的な答えを入れてください」などの指示を含める
性能評価のポイント
複数回のテストを実施
結果を平均して評価
なお、ローカルでの利用時も、MITライセンスの規約に従って自由に活用できるとのことです。
[オススメ!] DeepSeek-R1をローカルで動かすなら、このようなハイスペックPCがおすすめ！
5.安全性は問題ないの？
DeepSeek-R1は中国で開発されたモデルであるため、いくつかの懸念点が指摘されています。利用の際には注意しましょう。
中国政府の規制による制約
特定の政治的・社会的トピックについては回答を制限（回答を回避するみたい）
政府の規制方針に従う必要がある
情報セキュリティの懸念
データの取り扱いに関する透明性
機密情報の扱いには注意が必要
利用規約の確認が重要
商用利用の際は特に規約の確認を
データの保護方針の理解が必要
6.まとめ
2024年末に発表されたDeepSeek V3も少しだけ使ってみたんですが、コード生成以外ではあまり使えないかも？な印象でしたが、どれほど実用的になったのか！？
オープンソースで提供されている点、API利用料金の安さは、個人や小規模企業にとって大きなメリットとなりそうです。
また、ローカル環境での利用も可能なため、自分の目的に合わせた柔軟な活用が期待できます。
ただし、セキュリティ面での懸念もあるため、用途に応じて慎重な検討が必要かもしれません。
今後、AIの民主化がさらに進む中で、DeepSeek-R1がどのような役割を果たしていくのか、とても楽しみです！実際に使ってみてのレビューもそのうち書ければと思っています。
〆
ここまで読んでいただき、ありがとうございました。
AI技術の進化は本当に目が離せません。新しい発見があれば、また記事にしていきたいと思います。
記事の内容が参考になったと思った方は、スキぽちやフォローしていただけると嬉しいです。
それでは☺︎ノシ
#AI #DeepSeek #テクノロジー #機械学習 #プログラミング #数学 #教育 #ビジネス #生産性向上 #最新技術
いいなと思ったら応援しよう！
