DeepSeek R1とは何ですか？ Deepseek R1ティーチング

DeepSeekは、大規模言語モデル（LLM）であり、OpenAIやAnthropicなどの国際的なAIリーダー企業と競争できる技術を持っていますが、 DeepSeekはAGI（汎用人工知能）の実現により注力し、AIをより汎用的かつ知的にすることを目指しています。

OpenAIがクローズド戦略を取るのに対し、DeepSeekはオープンソース、低コスト、高効率を核とし、世界中の開発者や企業の関心を集めています。技術の主な特徴は以下の通りです。

• Multi-head Latent Attention (MLA)：低ランク因子分解技術を活用し、メモリ使用量を削減し、長文処理を高速化。
• 混合エキスパート（MoE）アーキテクチャ：一部のパラメータのみを有効化することで、計算効率を向上させ、エネルギー消費を削減。
• FP8混合精度トレーニング：従来のFP16、FP32と比較してメモリを節約し、演算速度を向上。
• DualPipe通信最適化：GPU間のデータ転送を改善し、遅延を低減。

AGIとは？

AGI（Artificial General Intelligence）は「汎用人工知能」の略で、現在開発中の技術です。その目標は、 AIが人間のように知能を持ち、学習し、単一の機能に限定されず、人間のように思考し、さらには自己意識を持つこと です。

DeepSeek R1は、DeepSeek-V3アーキテクチャを基に開発された先進的なAIモデルであり、数学的推論、コード生成、論理推論に特化しています。DeepSeek R1は純粋な強化学習（RL）を用いて訓練されており、教師あり微調整（SFT）を省略することで、人手によるラベリングコストを削減しながら、推論能力と汎化性能を向上させています。

コア技術の特徴

主な特徴は以下の通りです。

• 強化学習トレーニング：SFTを排除し、AIが自ら問題解決の戦略を探索。
• コールドスタート（Cold Start）メカニズム：少量の高品質な「思考の連鎖」（CoT）データを用いてモデルの推論能力を向上。
• 多段階トレーニング戦略：数学、プログラム、論理、科学的問題を組み合わせ、言語混乱を防ぎ、モデルの一貫性を向上。
• 混合エキスパート（MoE）アーキテクチャ：6,710億のパラメータを持ち、実行時には370億のパラメータのみを使用することで、性能と計算リソースのバランスを最適化。
• 二重報酬メカニズム：「正確性報酬」と「形式報酬」を通じて、正確な回答と完全な推論プロセスを保証。

DeepSeek R1 VS. DeepSeek V3

DeepSeek R1 VS. GPT-o1

DeepSeek R1の使用方法

Ollamaのインストール

DeepSeek R1はローカルでの実行にOllamaを必要とします。まずOllamaをインストールしてください。

• 公式ウェブサイトで検索：Ollama
• OS（Windows/macOS/Linux）に適したバージョンをダウンロードしてください。

DeepSeek R1のダウンロード

DeepSeek R1は、さまざまなパラメータサイズ（1.5B、7B、8B、14B、32B、70B、671B）を提供しており、ご自身のPCスペックに適したバージョンを選択する必要があります。以下の例は7Bモデルです。

ollama run deepseek-r1:7b

インストール確認

ダウンロードが完了したら、以下のコマンドを実行してDeepSeek R1が正しくインストールされたか確認してください。

ollama list

DeepSeek R1の実行

以下のコマンドを実行してモデルを起動してください。

ollama run deepseek-r1

以上の手順を完了すれば、DeepSeek R1の使用準備が整います！

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