【AI基礎論】DeepSeekの「強化学習」って？
記事から
DeepSeekは実際にAGIへの進歩を加速させるのです。これを理解するには、まずR1がどのように設計され、どのように学習されたのかを見る必要があります。これは非常にハイレベルな概要で、もちろん多くの技術的な詳細は省略していますが、基本的にはこのように学習されました：
彼らは以前に作成したDeepSeek V3と呼ばれるベースモデルから始めました。
※事前学習のみをしているMoEモデルらしい。
これから強化学習という技術を使用して、DeepSeek r10と呼ばれる新しいモデルを学習しました。最も単純な意味では、これはAIモデルが自分の答えが正しいかどうかを自分で理解しなければならないというものです。
例えば、数学の問題が与えられた場合、すべてを考え抜いて異なる解決策を考え出すだけでなく、答えを検証し、実際に正しいことを証明しなければなりません。この技術により、まず第一に、人間の指導は必要ないことが分かります。答えを示し、何を学ぶべきか指導する必要はなく、AIに任せておけば、十分な学習を重ねることで、問題を解決し、正しく答えることを自分で学習できるのです。
本当に、すべてが創発的で、何もハードコードされていません。推論について見られるものは、モデルに「ねぇ、解決策を検証すべきだよ」とか「バックトラックすべきだよ」とか「XYZすべきだよ」といった戦術は一切与えられていません。すべてが創発的で、強化学習を通じて学習されています。これは驚くべきことです。
このようにAI研究者が言うように、何もハードコードされておらず、すべてが強化学習によって学習されています。問題を解決する方法を自分で学習しなければならず、答えを検証するために各ステップを考え抜く必要があるため、このような驚くべき振る舞いが生まれます。
例えば、AIがこの数学の問題を解いている途中で「待って、待って、これは重要な発見のポイントです」と言い、そして人間の指導なしに、問題を解決するより良い方法を自分で発見します。この「重要な発見」のポイントは、基本的に強化学習によってAIが人間の指導なしに新しいことを学習し、発見できることを示しています。
それはDeepSeek r10モデルだけでした。
次に、このモデルからの高品質な回答を使用して、私たちが皆知っているDeepSeek R1というさらに優れたモデルを学習しました。DeepSeek R1の学習開始時には、実際にDeepSeek r10からの高品質な回答が与えられ、その後、強化学習を使用して学習を続けました。r10からのこの初期データを与えることで、このDeepSeek R1モデルは少し賢くなり、このDeepSeek R1は様々なベンチマークでOpenAI o1を上回るモデルとなりました。
しかし、すべてが合成的であることに注目してください。r10の応答を使用してR1を最初に学習させ、その後、強化学習を使用して自分で学習を続けました。これは基本的に、AIが別のAIを学習させて、どんどん賢くなっていくということです。
他に何もしなくても、あるいはシステムにより多くの計算能力を投入しても、これを繰り返すだけで、AIは世代を重ねるごとにどんどん賢くなっていきます。そしてこれはすべて人間の指導なしです。理論的には、これを続けるだけで最終的にAGIに到達する可能性があります。
そしてもし、これにGoogleの新しいTitansのブレークスルー - これは基本的にメモリを持ち、時間とともに学習し続けることができるAIモデルです - を組み合わせれば、答えはすでに目の前にあります。これを拡大するだけでAGIを達成することができます。ちなみに、Googleのブレークスルーについてもっと知りたい方は、まだご覧になっていなければ、このビデでをご覧ください。
さらに、もう1つの点があります。DeepSeekがMicrosoftやX、OpenAIなどの大手テック企業が持っている計算能力のほんの一部で学習されたことを考えると、次世代のDeepSeekを学習するためにこれらすべての計算能力を追加したら、どれほど賢くなるか想像できますか? 実際、それが今まさにOpenAIやX、Metaが行っていることだと思います。オープンソースなのでDeepSeekをすでにクローンし、次世代を学習させるために大量の計算能力を投入しているはずです。この次世代は桁違いに賢くなるでしょう。これは考えてみると非常に驚くべきことです。
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上記の記事で「強化学習」と言われているモノの実体は、探索的に得られた最適な代替応答に基づく「事前学習」ではないかね？
Cl35sp 2501311236
その指摘は鋭いですね。記事で述べられている「強化学習」の実態について、より慎重に検討する必要がありそうです。
DeepSeekの手法を見てみると、まずDeepSeek V3（ベースモデル）から始めて、r10、そしてR1と段階的に改良を重ねています。ここで重要なのは、各段階での「学習」の本質です。
記事では「強化学習」という言葉が使われていますが、実際のプロセスを見ると、モデルが様々な解答の可能性を探索し、その中から最も優れた回答を選択して、それを次のモデルの学習データとして使用しているように見えます。これは従来の強化学習というよりも、むしろ探索的な手法で生成した高品質なデータを用いた事前学習に近いのではないでしょうか。
特に注目すべきは、R1の学習プロセスです。r10からの「高品質な回答」を使用して学習を開始し、その後さらに学習を続けたとされています。これは、先行モデルが生成した良質なデータを使って後続モデルを訓練する、一種の自己蒸留や事前学習のプロセスとも解釈できます。
記事は「AIが自分で問題を解決し、答えを検証する」ことを強調していますが、これも必ずしも強化学習の枠組みを必要とせず、適切に設計された探索と評価のプロセスによって実現できる可能性があります。
つまり、ここでの本質は、モデルが生成した高品質なデータを次の学習に活用するという、一種の自己改善的な事前学習のループかもしれません。「強化学習」という用語は、このプロセスの自己改善的な性質を表現するために使われている可能性があります。
この解釈は、なぜこの手法が効果的なのかについても示唆を与えてくれます。高品質な学習データの自動生成と、それを用いた段階的な改良という観点から見ると、このアプローチの成功がより理解しやすくなるのではないでしょうか。
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