DeepSeek-R1 モデルは、OpenAI のモデルに匹敵する推論能力を持ちながら極めて高いコスト効率を実現し、AI 業界に大きな衝撃をもたらしました。このモデルは、人間が科学や数学、コーディング、一般常識の問題を解くときの思考プロセスを模倣した、段階的な応答を生成します。
DeepSeek-R1 に注目が集まる理由
DeepSeek-R1 は、前世代の DeepSeek-R1-Zero モデルで課題とされていた繰り返しや可読性の低さ、言語の混在といった限界に対処するために開発されました。2 段階の強化学習 (RL) と 2 段階の教師ありファインチューニング (SFT) により、人間に近い推論パターンを実現し、安定したパフォーマンスを発揮するモデルです。
利用しやすくて効率的
DeepSeek-R1 と蒸留バージョンの DeepSeek-R1-Distill は Hugging Face ハブで公開されています。Meta の Llama や Alibaba Cloud の Qwen などを基盤にファインチューニングされ、AWS やエンタープライズ AI 向けオープンプラットフォーム OPEA の ChatQnA サンプルを使えば容易に実装可能です。ドイツの Max Planck 光科学研究所の人工科学者ラボを率いる Mario Krenn 氏は、「o1 モデルで 370 ドルかかっていた実験が、R1 では 10 ドルもかからずに済んだ」1と述べています。
OPEA: 生成 AI 開発をシンプルにするプラットフォーム
Linux Foundation が推進する OPEA は、生成 AI アプリケーション開発の複雑さを解消するマイクロサービス型オープンソース・フレームワークを提供します。OPEA を活用すれば、約 50 社のパートナーからの知見を活かして独自アプリケーションを構築でき、ゼロから始める必要はありません。
今すぐに開発を始めるには？
ChatQnA サンプルと Docker を組み合わせることで、LLM の設定と実装環境はすぐに整います。デフォルトの LLM は meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct ですが、環境変数を 1 つ変更するだけで、どの DeepSeek-R1-Distill モデルにも切り替え可能です。
DeepSeek-R1-Distill モデルを選ぶべき理由
このモデルは比較的小規模で、メモリーと電力要件を抑えられるため、エンタープライズ環境への導入に適しています。インテル® Xeon® プロセッサーを使用すれば、コードを変更することなく数分で起動でき、OPEA 上で独自の生成 AI アプリケーションにカスタマイズすることも可能です。
詳細情報
AWS インスタンスや複数ノード構成への拡張、別モデルのテストなど、OPEA の多様な生成 AI サンプルを活用することでさらなるパフォーマンス向上が期待できます。
詳しくは、インテル® Xeon® プロセッサー搭載 AWS インスタンスへの DeepSeek-R1-Distill チャットボット実装方法 を参照してください。
元記事
筆者: Alex H Sin
投稿日: 2025年2月12日
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China’s cheap, open AI model DeepSeek thrills scientists nature, 23 January 2025 ↩