急速に進化する人工知能分野において、DeepSeekはOpenAIやGoogleといった既存の巨大企業に挑戦する強力なライバルとして台頭しています。2023年2月に梁文鋒氏によって設立されたDeepSeekは、大規模言語モデル（LLM）への革新的なアプローチとオープンソース開発へのコミットメントで注目を集める中国のAI企業です。この記事では、DeepSeekのモデルのアーキテクチャ、イノベーション、そしてその影響について、特にMixture-of-Experts（MoE）フレームワークとDeepSeek-V1およびDeepSeek-RXNUMXモデルの進化に焦点を当てて深く掘り下げます。

DeepSeek とは何ですか? なぜ重要なのですか?

人工知能（AI）は急速に進化しており、DeepSeekはこれまでで最も野心的なプロジェクトの一つとして際立っています。元トップクラスのAIエンジニアと研究者のチームによって開発されたDeepSeekは、GPT-4のような大規模な独自モデルとオープン研究コミュニティの間のギャップを埋めることを目指す、新世代のオープンソース言語モデルです。

2024 年後半にリリースされた DeepSeek は、トレーニング効率、スケーリング、メモリ検索に関するいくつかの斬新なアイデアを導入し、オープンモデルが達成できる限界を押し広げました。

DeepSeek のアーキテクチャは従来のモデルとどう違うのでしょうか?

MoEとは何ですか？

従来の高密度ニューラルネットワークでは、すべての入力がネットワーク全体を通過し、入力の性質に関わらずすべてのパラメータが活性化されます。このアプローチは単純ですが、特にモデルのスケールが大きくなると非効率性が生じます。

Mixture-of-Expertsアーキテクチャは、ネットワークを複数のサブネットワーク（「エキスパート」）に分割することでこの問題に対処します。各エキスパートは、異なるタスクまたはデータパターンに特化しています。ゲーティングメカニズムは、入力ごとにこれらのエキスパートのサブセットを動的に選択し、ネットワークの最も関連性の高い部分のみがアクティブになるようにします。この選択的なアクティブ化により、計算オーバーヘッドが削減され、モデルのより高度な特化が可能になります。

Mixture-of-Expertsアーキテクチャは、大規模ニューラルネットワークの効率性とスケーラビリティを向上させるために設計された手法です。MoEは、すべての入力に対してすべてのパラメータをアクティブ化するのではなく、入力データに基づいて、特化した「エキスパート」ネットワークのサブセットを選択的にアクティブ化します。このアプローチにより、計算負荷が軽減され、より的を絞った処理が可能になります。

DeepSeekのMoE実装

DeepSeekのモデル（DeepSeek-R1やDeepSeek-V2など）は、高度なMoEフレームワークを採用しています。例えば、DeepSeek-R1は671億個のパラメータで構成されていますが、フォワードパスごとにアクティブ化されるのは37億個のみです。この選択的なアクティブ化は、入力を最も関連性の高いエキスパートにルーティングする高度なゲーティングメカニズムによって管理され、パフォーマンスを損なうことなく計算効率を最適化します。

簡略化された DeepSeek トランスフォーマーはどのようなものでしょうか?

以下は、DeepSeek が専門家のスパース混合メカニズムを実装する方法を示す簡略化されたコード例です。

pythonimport torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Expert(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_dim):
        super(Expert, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)

    def forward(self, x):
        return F.relu(self.fc(x))

class SparseMoE(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_dim, num_experts=8, k=2):
        super(SparseMoE, self).__init__()
        self.experts = nn.ModuleList()
        self.gate = nn.Linear(hidden_dim, num_experts)
        self.k = k

    def forward(self, x):
        scores = self.gate(x)
        topk = torch.topk(scores, self.k, dim=-1)
        output = 0
        for idx in range(self.k):
            expert_idx = topk.indices
            expert_weight = F.softmax(topk.values, dim=-1)
            expert_output = torch.stack((x) for j, i in enumerate(expert_idx)])
            output += expert_weight.unsqueeze(-1) * expert_output
        return output

# Example usage

batch_size, hidden_dim = 16, 512
x = torch.randn(batch_size, hidden_dim)
model = SparseMoE(hidden_dim)
out = model(x)
print(out.shape)  # Output shape: (16, 512)

この基本的な例では、入力に基づいて 2 人のエキスパートを動的に選択し、その出力を集約することをシミュレートします。

DeepSeek: どのように機能するのか?

DeepSeek はどのようなトレーニング戦略を使用しましたか?

データの収集とキュレーションはどのように処理されましたか?

DeepSeekの開発者は、 データ品質 膨大な量を超えて。OpenAIなどがインターネット全体からデータを収集する一方で、DeepSeekは以下のデータを組み合わせました。

キュレーションされたオープンデータセット（パイル、共通クロールセグメント）
学術コーパス
コードリポジトリ（GitHubなど）
小規模な教師ありモデルを使用して生成された特別な合成データセット

彼らの訓練には 多段階 カリキュラム学習アプローチ：

初期段階では、より簡単な事実に基づいたデータセットでトレーニングしました
後期段階では推論とコーディングのタスクに重点が置かれる

どのような最適化手法が採用されましたか?

大規模言語モデルの効率的な学習は依然として大きな課題です。DeepSeekでは以下の手法を採用しました。

ZeRO-3 並列処理: オプティマイザーの状態、勾配、およびパラメーターを GPU 間で分割します。
トレーニング中のInt8量子化: モデルの品質を損なうことなくメモリ使用量を最小限に抑えます。
適応学習率: ウォームアップを伴うコサインアニーリングなどの手法を使用します。

以下は、適応学習率のスケジューリングを紹介する簡単なスニペットです。

pythonfrom torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR

optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100)

for epoch in range(100):
    train(model)
    validate(model)
    scheduler.step()

このコードは、トレーニング中に学習率をスムーズに調整します。

DeepSeek はどのようにして優れたパフォーマンスを実現するのでしょうか?

検索はどのような役割を果たすのでしょうか?

DeepSeekは、検索エンジンをニューラルネットワークに組み込むような、組み込みの検索システムを統合しています。プロンプトが与えられると、モデルは以下のことを行うことができます。

クエリをエンコードする
外部メモリから関連文書を取得する
ドキュメントを独自の内部知識と融合する

これにより、DeepSeek は従来のクローズドモデルよりもはるかに正確かつ最新の状態を維持できます。

概念的には、次のようになります。

pythonclass Retriever:
    def __init__(self, index):
        self.index = index  # Assume some pre-built search index

    def retrieve(self, query_embedding):
        # Search based on similarity

        return self.index.search(query_embedding)

class DeepSeekWithRetriever(nn.Module):
    def __init__(self, model, retriever):
        super().__init__()
        self.model = model
        self.retriever = retriever

    def forward(self, query):
        embedding = self.model.encode(query)
        docs = self.retriever.retrieve(embedding)
        augmented_input = query + " " + " ".join(docs)
        output = self.model.generate(augmented_input)
        return output

この種の 検索拡張生成 (RAG) DeepSeek の長期推論能力が大幅に強化されます。

ディープシーク

DeepSeek はどのように評価されますか?

このモデルは以下を使用してベンチマークされました。

MMLU: マルチタスク言語理解
HumanEval: コード生成精度
正直なQA: 正直に答える能力
ビッグベンチ: 一般的な広範なAI評価

ほとんどの場合、DeepSeek の最大のモデル (30 億、65 億のパラメータ) は、推論タスクで GPT-4-turbo に匹敵するか、それを上回りましたが、実行コストは大幅に安価でした。

DeepSeek に残る課題は何でしょうか?

DeepSeek は素晴らしいですが、欠点がないわけではありません。

偏見と毒性: 厳選されたデータセットであっても、問題のある出力が漏洩する可能性があります。
検索遅延: RAG システムは、純粋生成モデルよりも遅くなる可能性があります。
コストの計算: MoE を使用しても、これらのモデルのトレーニングと提供には依然としてコストがかかります。

DeepSeek チームは、プルーニングモデル、よりスマートな検索アルゴリズム、バイアス軽減に積極的に取り組んでいます。

結論

DeepSeekは、Transformerベースのモデルの登場以来、オープンAI開発における最も重要な転換点の一つです。スパースエキスパート、検索統合、よりスマートな学習目標といったアーキテクチャの革新を通じて、オープンモデルが達成できる成果の新たな基準を確立しました。

AI 環境が進化するにつれ、DeepSeek (およびその派生製品) がインテリジェントアプリケーションの次の波を形成する上で重要な役割を果たすことが期待されます。

スタートガイド

開発者はアクセスできるディープシークR1API およびディープシークV3API 　コメットAPIまず、プレイグラウンドでモデルの機能を調べ、 APIガイド詳細な手順については、こちらをご覧ください。開発者によっては、モデルを使用する前に組織の確認が必要となる場合がありますのでご注意ください。