DeepSeek R1 と V3 の位置づけとコアな能力
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DeepSeek V3 は、テキスト、画像、音声、動画など多種多様な形式を処理するマルチモーダルモデルです。自然言語処理の幅広いシナリオに活用可能です。例えば、スマートカスタマーサービス、コンテンツ生成、Q & Aシステムなどが考えられます。
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DeepSeek R1 は、論理的推論能力に長けた専門的な推論モデルです。数学的証明、コード生成、複雑な意思決定などといったタスクを得意としています。MATH-500テストにおいて、97.3％の正確さを達成し、OpenAI o1-1217（96.8％）を上回ります。
アーキテクチャ設計と技術特性
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DeepSeek V3 ：
- MoEアーキテクチャ ：パラメータ総数は6710億に上りますが、推論時には370億のパラメータのみが活性化します。動的ルーティングメカニズムにより計算効率が最適化されます。
- MTP（マルチトークン予測） ：このテクノロジーにより、長文生成やマルチモーダルタスクを処理する際の推論速度が加速します。
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DeepSeek R1 ：
- 動的ゲートメカニズム ：V3のアーキテクチャを基に最適化され、専門モジュールを選擇的に活性化することで論理的推論の正確さが向上します。
- 自己進化能力 ：従来の教師あり微調整（SFT）を完全に排し、強化学習（RL）とコールドスタート技術を駆使することで、長連鎖推論行動が自然に湧現します。
パフォーマンスと効率
- DeepSeek V3 ：推論速度は比較的速やかで、秒単位での応答が可能です。リアルタイムの対話型シナリオに適しています。
- DeepSeek R1 ：深い思考と複雑な推論プロセスを伴うため、数分もの時間を要する場合があります。深い分析が必要とされるシチュエーションに適しています。
トレーニング方法
- DeepSeek V3 ：従来のプレトレーニングと教師あり微調整（SFT）を組み合わせた方法を採用しています。負荷分散戦略により計算リソースが低減され、混合精度トレーニング技術により分散トレーニングの効率が向上します。
- DeepSeek R1 ：強化学習（RL）に完全に依存したユニークなトレーニング方法を採用しています。コールドスタートプレトレーニングにより、優れた推論チェーンデータが注入され、基礎となる論理フレームワークが築かれます。次に、多エージェント間の並列的な競争探索を通じて最適な推論パスを探求します。最後に、リジェクションサンプリング最適化を用いて高価値な軌道をスクリーニングします。
アプリケーションシナリオ
- DeepSeek V3 ：その汎用性とマルチモーダル処理能力を活かし、日常会話、テキスト生成、コード補完、多言語翻訳、スマートカスタマーサービスなど、多種多様なシナリオに適応可能です。
- DeepSeek R1 ：強力な論理的推論能力を活かし、学術研究分析、アルゴリズムトレーディング、LeetCodeの高難度問題、数学的証明、コード生成、金融分析などといった専門分野で活躍します。
コストとデプロイメント
- DeepSeek V3 ：トレーニングコストは比較的低く、557.6万ドルしかかかりません。これはGPT-4oの1/20に相当します。APIの料金設定も比較的低く、入力は0.14元/百万tokens、出力は0.28元/百万tokensとされています。企業が大規模なデプロイメントを検討する際には適しています。
- DeepSeek R1 ：企業版コストはやや高めではありますが、OpenAI o1の1/50に相当する複雑なタスク推論コストを実現しています。モデル蒸留がサポートされており、14Bの小型モデルはローカル環境での実行が可能です。企業が柔軟なデプロイメントオプションを必要とする場合に適した設計となっています。
