Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
DeepSeek-R1:最新の大規模言語モデル
Search
stoneweb
February 02, 2025
Technology
0
130
DeepSeek-R1:最新の大規模言語モデル
stoneweb
February 02, 2025
Tweet
Share
More Decks by stoneweb
See All by stoneweb
ChatGPTのプロンプトの基本的な書き方
stoneweb
1
180
ChatGPTを業務に活用する具体例
stoneweb
0
100
ChatGPTのAIエージェント「Operator」について
stoneweb
0
71
Perplexityのスペースを使って簡単にAIクローンを作る方法
stoneweb
0
120
ChatGPTで作成した記事をPerplexity・Felo・Grokでファクトチェックする方法
stoneweb
0
330
ChatGPTとは
stoneweb
0
110
Other Decks in Technology
See All in Technology
モバイルゲームの開発を支える基盤の歩み ~再現性のある開発ラインを量産する秘訣~
qualiarts
0
1.1k
Claude CodeでKiroの仕様駆動開発を実現させるには...
gotalab555
3
890
データエンジニアがクラシルでやりたいことの現在地
gappy50
3
850
【CEDEC2025】『ウマ娘 プリティーダービー』における映像制作のさらなる高品質化へ!~ 豊富な素材出力と制作フローの改善を実現するツールについて~
cygames
PRO
0
230
LTに影響を受けてテンプレリポジトリを作った話
hol1kgmg
0
290
【新卒研修資料】数理最適化 / Mathematical Optimization
brainpadpr
25
11k
Foundation Model × VisionKit で実現するローカル OCR
sansantech
PRO
0
290
Jamf Connect ZTNAとMDMで実現! 金融ベンチャーにおける「デバイストラスト」実例と軌跡 / Kyash Device Trust
rela1470
0
130
反脆弱性(アンチフラジャイル)とデータ基盤構築
cuebic9bic
2
160
Perlアプリケーションで トレースを実装するまでの 工夫と苦労話
masayoshi
1
410
Findy Freelance 利用シーン別AI活用例
ness
0
300
Google Agentspaceを実際に導入した効果と今後の展望
mixi_engineers
PRO
3
330
Featured
See All Featured
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
337
57k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
3k
Adopting Sorbet at Scale
ufuk
77
9.5k
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
15
1.6k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
251
21k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.5k
Statistics for Hackers
jakevdp
799
220k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1370
200k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
234
17k
The Invisible Side of Design
smashingmag
301
51k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
10
750
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
51
3.4k
Transcript
DeepSeek-R1: 最新の⼤規模 ⾔語ムヅラ DeepSeek-R1は、中国のAI企業DeepSeekによって開発された最新の⼤規模 ⾔語ムヅラ(LLM)で、2025年1⽉20⽇にエヺフヱセヺシとして公開されま した。このムヅラは、特に推論能⼒に特化しており、OpenAIのo1ムヅラと 同等、またはそれ以上の性能を持つとされています。DeepSeek-R1は、商 業利⽤を含む⾃由な利⽤が可能なMITョアスヱシのもとで提供されていま す。
主な特徴 エヺフヱセヺシ MITョアスヱシにより、開発者はムヅラを⾃由にォシソボ アジし、商業利⽤も可能です。 ⾼い推論能⼒ 数学的問題解決やフルギョポヱギ⽀援など、論理的思考を 要するソシキにおいて⾼精度な結果を⽰します。具体的に は、数学プヱタボヺキ「MATH-500」で97.3%の正解率を 記録し、フルギョポヱギ競技コアテ「Codeforces」では 96.3ハヺスヱソアラを達成しています。
強化学習の活⽤ DeepSeek-R1は、強化学習を⽤いた⾃律的な学習を⾏ い、さらに⾼品質なヅヺソを⽤いたビゟアヱタャヺドヱギ も⾏っています。この゠フルヺタにより、ムヅラは複雑な 問題解決能⼒を獲得し、特に数学やフルギョポヱギの分野 で優れた性能を発揮します。 ⼤規模ケヱツカシテ対応 最⼤128Kテヺキヱの⼊⼒を処理できるため、⻑⽂のデカ ャミヱテや⻑時間の会話においても⼀貫性のある応答を⽣ 成できます。
性能とベンチマーク 数学的推論 AIME 2024で79.8%のスコアを達成 し、MATH-500では97.3%の正解率 を記録しています。 プログラミング能⼒ Codeforcesで2029という⾼レーテ ィングを獲得し、プログラミング関 連のタスクに最適です。
総合的な知識理解⼒ MMLUテストで90.8%のスコアを達 成し、さまざまな知識を問うタスク においても⾼い性能を⽰していま す。
ケシテと利⽤⽅法 ⼊⼒テヺキヱ カメチサャバチテ時は$0.14/百万テヺキヱ、カメチサャポ シ時は$0.55/百万テヺキヱ。 出⼒テヺキヱ $2.19/百万テヺキヱ。 このように、DeepSeek-R1は⾼性能でありながら、ケシテハビェヺボヱシにも優れたムヅラです。
注意点 ヅヺソ保護に関する懸念 中国企業が開発したムヅラであるため、⼀部の利⽤者はヅヺソ 保護に関する懸念を抱いています。API経由で⼊⼒したヅヺソ が学習ヅヺソとして使⽤される可能性があるため、機密情報を 扱う際には注意が必要です。 特定の制約 台湾や中国政府に関連する質問では特定の制約が確認されてい ます。
まとめ DeepSeek-R1は、エヺフヱセヺシでありながら⾼い推論能⼒を持つ⼤規模 ⾔語ムヅラで、特に数学やフルギョポヱギの分野での応⽤が期待されていま す。強化学習を活⽤した⾃律的な学習フルスシにより、従枈のムヅラに⽐べ て優れた性能を発揮しています。商業利⽤が可能で、ケシテ効率も⾼いた め、研究機関や企業にとっても魅⼒的な選択肢となるでしょう。
STONEWEB 合同会社ストーンウェブ 経営者の「困った」にワンストップで応える!幅広い実務経験と経営視点をあわせ持つパートナーとして、WebサイトやSNS運⽤ はもちろん、採⽤やブランディングなど複数の課題を⼀括サポート。 余計なやり取りやコストを抑えながら、経営者の意思決定と 戦略⽴案に集中できる環境を整えます。 ご相談はこちら