DeepSeek-R1-Zero ・ DeepSeek-R1-Distill

生成AI革命：DeepSeek-R1が切り開く推論モデルの未来

Googleがnoteに出資したというニュースが話題になっています。巨大テック企業によるスタートアップへの投資はもはや日常茶飯事ですが、今回の件は生成AIというキーワードで繋がっている点で非常に興味深い。Googleはnoteの持つコンテンツ力とコミュニティ、そして生成AIの可能性に賭けたと言えるでしょう。今回のDeepSeek-R1の登場も、まさに生成AIの可能性を大きく広げる出来事であり、今後のAI業界の勢力図を塗り替える可能性を秘めています。

Point: DeepSeek-R1とDeepSeek-R1-Distillは、高度な推論能力を持つ革新的な生成AIモデルであり、OpenAIのo1-miniを凌駕する性能を持つDistillバージョンも登場しました。

Reason: 従来の生成AIモデルは、大規模なデータセットと統計的手法に依存していました。しかし、DeepSeek-R1は、人間のように段階的に情報を分析・推論し、結論に至るという、より高度なアプローチを採用しています。さらに、DeepSeek-R1-Distillモデルは、LlamaやQwenといったオープンソースモデルをベースに、DeepSeek-R1が生成したサンプルデータでファインチューニングを行うことで、より軽量ながらも高性能な推論を実現しています。

Example: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bは、様々なベンチマークにおいてOpenAIのo1-miniを上回る性能を示し、特に推論タスクにおいて目覚ましい成果を上げています。例えば、AIMEやMATHといったベンチマークではo1と同等のスコアを記録しています。また、DeepSeek-R1-Distillモデルは、vllmやSGLangといったツールを用いることで、容易にデプロイし利用することが可能です。以下は、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32BをSGLangで実行するコマンドの例です。

vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B --tensor-parallel-size 2 --max-model-len 32768 --enforce-eager
python3 -m sglang.launch_server --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B --trust-remote-code --tp 2

さらに、DeepSeek-R1は、その推論プロセスが透明化されている点も大きな特徴です。OpenAIのo1とは異なり、DeepSeek-R1は推論ステップを可視化できるため、モデルの挙動を理解しやすく、デバッグや改善も容易になります。これは、AIモデルの信頼性向上に大きく貢献するでしょう。

Point: DeepSeek-R1とDeepSeek-R1-Distillの登場は、生成AIの研究開発を加速させ、より高度な推論能力を持つAIモデルの普及を促進するでしょう。DeepSeekがオープンソースとして公開したことで、研究コミュニティはDeepSeek-R1を活用して、より小型で高性能なモデルを開発することが可能になります。これは、生成AIの民主化を促し、様々な分野での応用を加速させる可能性を秘めています。まさに、生成AI革命の新たな幕開けと言えるでしょう。そして、私たちスタートアップ企業も、この流れに乗り遅れることなく、更なる技術革新を目指していく必要があります。