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title: DeepSeekが示す生成AI開発の2つの大きな可能性とは
tags:  #deepseek  
author: [森一弥](https://convert.docswell.com/user/kmori)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 2025年2月26日の生成AI協会（GAIS）勉強会での講演内容です
published: March 12, 26
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DeepSeekが示す生成AI開発の2
つの大きな可能性とは
アステリア株式会社 エバンジェリスト
生成AI協会（GAIS）エバンジェリスト
森 一弥
2025年2月26日
© 2025 Asteria Corporation


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自己紹介
アステリア株式会社 エバンジェリスト 森 一弥
生成AI協会（GAIS）：エバンジェリスト / データ連携活用WGリーダー
ブロックチェーン推進協会（BCCC）：技術応用部会長
◼ 講演・TV・雑誌・Web掲載（AI関連のみ一部抜粋）
Schoo にて 生成AIの
授業を担当
出典：Schoo
https://schoo.jp/teacher/3817
Interop24 Tokyo /
Apps Japan 2024
出典：APPS JAPAN 2024
https://forest.f2ff.jp/introduction/91
78?project_id=20240601
AISmiley での
ウェビナー
出典：AISmiley
https://aismiley.co.jp/webinar/2024
0628webinar/
＠DIME にて生成AI
コラム連載中
出典：@DIME
https://dime.jp/genre/1830048/
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アステリアの生成AI
マンガでわかる生成AI
AI活用変革センター
https://aituc.asteria.com/
マンガでわかりやすく
生成AIに入門
個別セミナーやコンサルティング、
PoC を随時受付中です
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DeepSeek ショック
◼ 1/20 リリースされた中国発のLLM
「DeepSeek R1」が話題
◼ 無料（MITライセンス）、
オープンソース、商用利用可能
◼ OpenAI o1 に匹敵する性能
◼ Web検索、「深く考える」、
写真OCR、画像OCR、
ドキュメント添付
◼ トレーニングコストはo1の
約3%？
◼ NVIDIA株が一時約17%下落
◼ 1/27 画像生成「Janus-Pro」
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アステリアART代表
ウタゴエ創業社長
早稲田大学 情報科学博士
園田さんに
DeepSeekについて聞いてみた
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© 2025 Corporation
Asteria Corporation


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DeepSeekの技術で注目すべき
「強化学習」と「蒸留」
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Asteria Corporation


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学習コストが安い！？
DeepSeek R1ができるまで
DeepSeek V3 Base
強化学習
DeepSeek R1-Zero
DeepSeek R1
教師ありファインチューニング＋強化学習
◼ パラメータ数：6710億の
大規模言語モデル
◼ 2024年12月リリース
◼ V3時点から学習コストが
安いと話題になっていた
◼ 性能はGPT-4oと同等
◼ MITライセンス、オープン
ソース
◼ DeepSeek V3 Baseに
強化学習のみを実施
◼ 性能向上の効果を確認
◼ 出力言語が不安定などの
問題あり
◼ 言語の一貫性、読み
やすさなどの問題を解消
◼ 性能はGPT o1レベルを
達成
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強化学習とは
◼ 結果から学び、徐々に賢い判断ができるようにする機械学習
◼ 例えば数学問題を解き、間違っていたら他の解き方を試す
◼ 教師あり学習と違って、教師データの用意が必要ない
機械学習いろいろ
教師あり学習
教師なし学習
強化学習
Dog
Cat
◼ 教師データの特徴を学習
◼ 学習済みのデータのどれに
近いのかで判断
◼ データ群のパラメータで
似たものをグルーピング
していく
◼ 数学など答えが明確な問題を
方法は指示せずAIに考えさせる
◼ スコアの向上を目指す
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ローカル利用・モバイル利用を加速！？
DeepSeek R1からの圧縮・派生
DeepSeek R1
Qwen2.5-Math-1.5B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
Qwen2.5-Math-7B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Qwen2.5-14B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
Qwen2.5-32B
蒸留
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Llama-3.1-8B
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
Llama-3.3-70B-Instruct
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
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モデル圧縮技術「蒸留」
◼ 大きなモデルの入力と出力（確率分布）を学習させる
◼ 小さなモデルの性能向上につながる
小さなモデルを作る技術いろいろ
圧縮（Pruning）
量子化（Quantization）
蒸留（Distillation）
Dog:0.85
Cat:0.15
0.45678 → 0.5
0.21012 → 0.2
Dog:0.85
Cat:0.15
0.33310 → 0.3
◼ 大きなモデルの低影響な
パラメーターを間引く
◼ モデル内の重みや演算を簡略化
◼ 大きなモデルの確率分布を小さな
モデルで模倣するように学習
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DeepSeekを契機に・・・
◼ 本家のサービスは中国にデータが送られる、準拠する法律が中国
法など気になりますが・・・
ローカル展開
プライベートクラウド
日本語版
Microsoft
Azure
Llama
オープンソースとしての活用で生成AI界隈が盛り上がる
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