DeepSeek

一点だけ特に気になること

• 長期的には「安価かつ強力なオープンソース」が世界標準になる流れが強まるかもしれない。

動画中でインタビューを受けている、Perplexity CEOの分析は的確だと思う。

おっと、創業者自らがXへ投稿していますね。画像生成AIにも旋風を巻き起こしそうです。

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DeepSeek just dropped ANOTHER open-source AI model, Janus-Pro-7B.

It's multimodal (can generate images) and beats OpenAI's DALL-E 3 and Stable Diffusion across GenEval and DPG-Bench benchmarks. pic.twitter.com/HVB1wBns1z

— Liang Wenfeng 梁文锋 (@LiangWenfeng_) January 27, 2025

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DeepSeek自身にDeepSeekの歴史と機能ついて質問してみよう。

DeepSeekの歴史と機能の概要

歴史

• 設立: 2023年に中国で設立されたAI研究開発企業。
• 主要開発: 大規模言語モデル（LLM）の開発に注力し、汎用人工知能（AGI）の実現を目指す。
• モデルリリース: 「DeepSeek-R1」（推論・コーディング強化モデル）や「DeepSeek Chat」（対話特化型モデル）などを公開。一部モデルはオープンソース化され、業界や学術界で注目される。
• 技術評価: 国際ベンチマークで高精度を達成し、特に数学・コーディングタスクで優位性を証明。

機能

• 多様な応用: テキスト生成、データ分析、顧客対応の自動化、プログラミング支援など、企業向けソリューションを提供。
• 技術的特長:
• 高効率性: 低リソース環境でも高速処理を実現。
• 多言語対応: 中国語と英語を中心に、多様な言語タスクに対応。
• マルチタスク能力: 単一モデルで複数領域（例：文書要約・コード生成）を処理可能。
• AGIへの取り組み: 特定タスクに限定されない汎用的な知能の開発を推進し、長期的な社会課題解決を視野に入れる。

特徴: 学術界との連携や実用性を重視した設計により、産業活用から研究用途まで幅広く利用される。

次に、Webでの検索を追加してきいてみる。

DeepSeekは、2023年に設立された中国のAI企業で、高性能かつ低コストの大規模言語モデル（LLM）を開発・提供しています。以下に、その歴史と機能を簡潔にまとめます。

歴史

1. 設立背景
   DeepSeekは、中国のAI研究者である趙永剛氏によって設立され、元ByteDanceのAI研究チームの経験を基盤としています。また、量化投資ファンド「幻方量化（High-Flyer）」の支援を受け、AGI（汎用人工知能）の実現を目指しています。
2. モデルの進化

• DeepSeek-V1（2023年）：70億パラメータと670億パラメータの2構成で、GPT-3.5を上回る性能を実現。
• DeepSeek-V2（2024年）：2360億パラメータのMoE（Mixture of Experts）構造を採用し、効率性と高性能を両立。
• DeepSeek-V3（2024年末～2025年初頭）：6710億パラメータを備え、GPT-4oやClaude 3.5 Sonnetと同等の性能を低コストで実現。

1. オープンソース戦略
   DeepSeekは、モデルのオープンソース化を推進し、研究者や開発者が自由に利用・改良できる環境を整備しています。これにより、AI技術の民主化を目指しています。

機能

1. 自然言語処理

• 自然な会話や長文のテキスト生成、要約が可能。
• 教育分野での学習サポートや、プログラミング支援にも優れています。

1. コーディング支援

• DeepSeek-Coderは、複数のプログラミング言語に対応し、コード生成やエラー修正をサポート。

1. 数学的推論

• DeepSeekMathやDeepSeek R1は、数学的推論や競技レベルの問題解決に特化しています。

1. 低コストと高性能

• MoEアーキテクチャやFP8混合精度トレーニングにより、計算効率を向上させ、コストを大幅に削減。

1. 多言語・多分野対応

• 中国語処理に強く、国際的なコミュニケーションや多分野の知識理解にも対応。

まとめ

DeepSeekは、低コストで高性能なAIモデルを提供し、オープンソースを通じてAI技術の普及を目指しています。その技術革新と戦略は、国内外で高い評価を受けています。