OpenAI・Altman氏が方針転換を示唆、『オープンソースAIで歴史の誤りを正す』―中国DeepSeekの台頭で業界地図が塗り替えへ OpenAI CEOのSam Altmanが2025年1月31日、Redditの「Ask Me Anything」セッションにおいて、オープンソースAIに関する重要な発言を行った。 主な要点は以下の通り OpenAIの現状認識 Altmanは「OpenAIがオープンソースに関して歴史の誤った側にいた」と認めた 今後、AIモデルの重みの公開を検討していることを明かした ただし、この方針転換は社内で全員の合意を得ておらず、現時点での最優先事項ではないとした 中国DeepSeekの影響 DeepSeekは独自のAIモデル「R1」を発表 開発コストは約560万ドル（約8.3億円）で、従来の大規模モデルと比較して大幅に低コスト NVIDIA H800 GPU約2,
中国のAI企業・DeepSeekが2025年1月20日に、推論モデル「DeepSeek-R1」をオープンソースとして公開しました。アメリカによる厳しい半導体輸出規制が課せられる中で開発されたDeepSeek-R1はOpenAIの推論モデル「o1」と同等の性能を発揮するとされており、App Storeの無料アプリランキングで1位を獲得するなど、多くの注目を集めています。しかし、アメリカ商務省は「DeepSeekがアメリカによる輸出規制のかかった高性能AIチップをシンガポールの仲介業者を通じて不正に入手したのではないか」という懸念のもと調査を行っていることが報じられました。 US Probing If DeepSeek Got Nvidia Chips From Firms in Singapore - Bloomberg https://www.bloomberg.com/news/arti
１月２９日、中国の電子商取引（ＥＣ）大手アリババ・グループは人工知能（ＡＩ）モデル「Ｑｗｅｎ（通義千問）２．５」の最新バージョンを発表し、中国新興企業ディープシークが開発した「Ｖ３」モデルを性能で上回ったと述べた。写真は上海で開かれた世界ＡＩ大会。２０２３年７月撮影（２０２５年 ロイター/Aly Song） [北京 ２９日 ロイター] - 中国の電子商取引（ＥＣ）大手アリババ・グループ(9988.HK), opens new tabは２９日、人工知能（ＡＩ）モデル「Ｑｗｅｎ（通義千問）」の最新バージョン「２．５Ｍａｘ」を発表し、中国新興企業ディープシークが開発した「Ｖ３」モデルを性能で上回ったと述べた。
DeepSeekが目覚めた？ サイバーエージェントの追加学習モデルに「天安門事件」を聞いたら様子が違った（1/2 ページ） AI業界の話題をさらう大規模言語モデル「DeepSeek-R1」。その性能や成り立ちに関する情報から、AI開発者やユーザーだけでなく、世界の株式市場も巻き込んで話題になっている。一方、中国産とあって「天安門事件」「尖閣諸島問題」といった話題に回答できない点が問題視されていた。 しかし公開から数日が経過し、派生モデルが登場すると、そのリスクを避けられる可能性も出てきた。例えばSNSでは、サイバーエージェントによるDeepSeek-R1の蒸留（既存の大きなモデルを基に、近い性能を持ったより小さいモデルを開発する手法）モデルに日本語での追加学習を施したモデルであれば、政治的な質問にも問題なく答えられるとの情報があった。記者も実際に試し、その真偽を確認した。 センシティブな問
DeepSeekの成功は必然。ビッグテックがやりたくないことをやった2025.01.29 22:0064,607 Todd Feathers - Gizmodo US ［原文］ （ Kenji P. Miyajima ） 驕る平家は久しからず。DeepSeekショックでウォール街は大混乱です。 中国のAI企業DeepSeek（ディープシーク）が突如として世間を騒がせています。同社の生成AIアプリ｢DeepSeek｣は、OpenAIのChatGPTをぶち抜いて、Apple App Storeでもっともダウンロードされたアプリに躍り出ました。 DeepSeek、レガシーAIをコスパで圧倒このビジネス的なサクセスストーリーの背景には、同社が発表した最新のR1モデルに関する複数の論文があります。 論文によると、DeepSeekは開発コストや利用者のコストを大幅に削減しながら、OpenAIの最高水準
本記事は、DeepSeek-R1の論文とDeepSeekMathの論文を読んだ私の理解をもとに記載しています。 本論文で使われている技術に関しては、ある程度の知識を持っているので、大きくは外していないとは思いますが、私の主観も入っている部分もありますので、ご了承ください。 また、DeepSeek-R1の論文が公開される前に、小型モデルに対して同様の実験（強化学習）をしていたグループがあるようです。 そちらのレポートは下記になります。 意図せず、DeepSeek-R1-Zeroの再現実験のようなレポートになっていますが、レポートの著者はDeepSeek-R1論文の公開前から実験していると主張しています。 こちらも非常に興味深かったため紹介です。 本論文の興味深いところ 本論文は、大きく分けて3つの構成でできています 強化学習による思考能力の強化 LLM（DeepSeek-V3-Base）に対
サイバーエージェントは1月27日、大規模言語モデル（LLM）「DeepSeek-R1」を使った新たなAIモデルを無料公開した。「DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B/32B」をベースに、日本語を追加学習させたLLM「DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B/32B-Japanese」をHugging Face上で公開。ライセンスは、MITライセンスで商用利用なども可能だ。
中国のAIスタートアップ「DeepSeek」は2025年1月20日、数学的推論やコーディング能力でOpenAIの最新モデル「o1」と同等性能を持つ大規模言語モデル「DeepSeek-R1」を公開した。 使用・複製・改変・再配布を自由に許可する寛容なMITライセンス下でのオープンソース提供および従来比95〜97%のコスト減となるAPI価格が特徴で、AI業界に激震が起きている。 強化学習を重視、コールドスタート問題にも対応 論文によると、DeepSeek-R1の特筆すべき点は、強化学習（RL：Reinforcement Learning）を駆使し、従来の教師あり学習（SFT：Supervised Fine-Tuning）に頼らず、自律的に思考連鎖（CoT：Chain-of-Thought）を学習する点だ。このアプローチにより、モデルは複雑な問題を解決するための思考の連鎖を探索し、自己検証や振り
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