[AI] (2) DeepSeek-V3 と R1 バージョンの違い

クズども · 2025年2月5日 08:46:09 に投稿

ディープシーク-R1

公開日:2025/01/20
特徴:コード生成や数学問題向けに設計されており、非常に高速かつ正確で、技術的要件の迅速な実装が必要なシナリオに最適です。現在AI大規模モデル分野で最も注目されているベンチマークOpenAI o1は、最先端の研究資源を代表しています。
対象者:プログラマー、開発者、理系・工学系の学生。
応用シナリオ:コード作成、数学的問題の解決、アルゴリズムの最適化。

参考：ハイパーリンクのログインが見えます。

ディープシーク-V3

投稿時刻:2024/12/26
特徴:一般知識クイズ、テキスト作成、学習補助に適しており、幅広い内容ですがややプロフェッショナリズムが弱いです。ベンチマークはGPT4oで、大規模モデルの最も基本的な一般知能を表しています。
対象者:学生、クリエイター、日々の知識探求者。
応用シナリオ:記事を書く、教材を探し、新しい概念を学ぶ。

参考：ハイパーリンクのログインが見えます。

概要

顔立ち	ディープシーク-V3	ディープシーク-R1
トレーニング方法:	従来のトレーニング方法を用い、主に大量のデータに依存して学習します。	モデルが継続的な実験と改善を通じて能力を向上させる強化学習アプローチを採用しましょう。
推論能力	一般的なタスクは良い成績を収めますが、深い思考を必要とする問題には限界があるかもしれません。	数学、コード、論理的推論など、深く考えるタスクで優れた成果を出しましょう。
オープンソースの状況	制限があるかもしれません。	完全にオープンソースで、誰でも無料で使ったり改善したりできます。
パフォーマンス	いくつかのタスクで良い成績を収めました。	数学的テストでは、精度は77.5%に達し、他の主要なモデルと同等の水準に達しました。
可読性	生成されたコンテンツは通常読みやすく理解しやすいです。	初期のバージョンでは複数の言語が混在していたかもしれませんが、その後の改良により生成されたコンテンツはより読みやすくなりました。

トレーニング方法:自転車の乗り方を習っていると想像してください。 DeepSeek-V3は自転車の乗り方についてたくさんの本を読むことで学ぶようなもので、DeepSeek-R1は絶えず練習し、転んで立ち上がることで自転車の乗り方を学ぶものです。
推論能力:複雑な数学の問題が出された場合、DeepSeek-R1は深い思考が得意なクラスメイトのようなもので、ステップごとに答えを導き出せる一方で、DeepSeek-V3は単純な計算問題に向いているかもしれません。
オープンソース：DeepSeek-R1は誰でも閲覧・使用・改良できる公開の料理本のようなもので、一方DeepSeek-V3のレシピは一部の人にしか見えないかもしれません。
パフォーマンス：数学の試験では、DeepSeek-R1は77.5点を獲得し、他のトップ生徒と同等の成績を収めました。
可読性：当初、DeepSeek-R1は複数の言語で記事を書いていましたが、現在は読みやすく理解しやすい記事を書くように改良されています。

Deepseek V3とDeepseek R1の違いは、R1は自己推論や反省を行い、長い思考の後に答えを出すのに対し、Deepseek V3は素早く答えを出し、長時間考えずに済む点です。現時点では、多くの実験で長時間思考後のモデルの出力は改善されますが、時間がかかり、時には過度な思考も行われることが示されています。

クズども · 2025年2月5日 09:47:07に投稿

[AI] (1) オープンソースの大型モデルランキング
https://www.itsvse.com/thread-10909-1-1.html

クズども · 2025年2月5日 16:26:32に投稿

DeepSeek-R1を動作させるためのGPUシステム要件:https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1

[AI] (2) DeepSeek-V3 と R1 バージョンの違い

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