技術記事要約
- DeepSeekが新しい大規模言語モデルファミリーR1シリーズをリリース
- R1はOpenAIのo1を凌駕する性能を持ち、R1-Zeroは機械学習研究の重要な進歩を示す
- R1とR1-ZeroはMoEアーキテクチャを採用し、6710億のパラメータを持つ
- MoEアーキテクチャの主な利点は推論コストを低減すること
- DeepSeekはR1-Zeroを通常の推論モデルのトレーニング方法とは異なる手法でトレーニング
- R1はR1-Zeroの制限を解決するために開発されたバージョン
- DeepSeekはR1を他の4つのLLMモデルと比較し、いくつかのベンチマークテストで優れた性能を示す
- DeepSeekはR1とR1-Zeroと共に、よりハードウェア効率的なモデルをオープンソース化
考察
R1シリーズのリリースは、推論タスクにおける大規模言語モデルの進化を示すものであり、特にMoEアーキテクチャの採用による推論コストの低減は興味深い。また、DeepSeekが異なるトレーニング手法を用いてR1-Zeroを開発したことは、推論モデルの可能性を広げる大きな一歩であると言える。R1とR1-Zeroの性能比較や、他のモデルとの競合において、DeepSeekの研究成果がどれだけ優れているかが示されている。
元記事: https://siliconangle.com/2025/01/20/deepseek-open-sources-r1-reasoning-model-series/