Summary in Japanese

DeepSeek R1 技術記事の要約

  • DeepSeek R1は、Mixture-of-Experts(MoE)アーキテクチャを使用し、リクエストごとに一部のパラメータのみを活性化することで効率性を向上させ、計算コストを削減している。
  • DeepSeek R1は14.8兆の高品質トークンでトレーニングされ、数学、プログラミング、多言語コンテンツに重点を置いている。
  • DeepSeek R1の強化学習アプローチはGroup Relative Policy Optimization(GRPO)を使用し、別の価値関数モデルが不要で微調整プロセスが効率化されている。
  • DeepSeek R1の運用コストは競合他社よりも大幅に低く、API価格も比較的安価。
  • DeepSeek R1はコスト効率、技術的問題解決、カスタマイズを重視する企業にとって魅力的な選択肢。

考察

DeepSeek R1は、効率性とコストを重視する企業にとって魅力的な選択肢である。一方で、OpenAIのo1は複雑な推論能力が必要な場合に主要な代替手段となり、高い精度と信頼性を提供している。


元記事: https://www.plainconcepts.com/deepseek-r1/