🧠 DeepSeekがR1-Lite-Previewを発表

DeepSeekのR1-Lite-PreviewがOpenAIのo1を上回る高度な推論モデルを導入

Author

Jack Lajoie
November 21, 2024 • 読了時間4 minutes

ザ・デイリー・カレント ⚡️

クリエイティブな人々、ビルダー、先駆者、そして常に境界領域へとさらに踏み込んでいく思想的リーダーたちへようこそ。

DeepSeekのR1-Lite-Previewは推論能力における新たなベンチマークを設定し、MetaのLlamaのオープンソース化がAI戦略を大きく変えています。HのRunner Hのデビューはコンパクトでタスク指向のAIモデルへの傾向を強調しています。一方、AIがロボティクスに浸透することで、より適応性のあるロボットの道を開いており、OpenAIのChatGPTの強化はAIの創造性とインタラクションの継続的な改善を示しています。

🔌 これらのヘッドラインに注目：

DeepSeekは、推論能力に焦点を当てた新しい大規模言語モデルR1-Lite-Previewを導入しました。DeepSeek Chatを通じて利用可能で、このモデルは論理的推論や数学的推論を必要とするいくつかのベンチマークでOpenAIのo1-previewモデルと同等以上のパフォーマンスを示しています。R1-Lite-Previewは「チェーンオブソート」推論を実現し、ユーザーがリアルタイムで問題解決プロセスを観察できるようにします。

  • モデルは「チェーンオブソート」推論を示し、ユーザーにその論理的ステップを示します。

  • DeepSeekは、AIMEやMATHのようなベンチマークでモデルがOpenAI o1-previewレベルを超えると主張しています。

  • モデルは、他の強力なAIモデルが困惑する「トリック」な質問に答えることができます。

  • DeepSeekは、スケーリングデータを公開し、増加した「思考トークン」による精度の向上を示しています。

  • DeepSeekは、将来R1シリーズモデルと関連APIのオープンソース版をリリースする予定です。

🔬 R1-Lite-Previewのリリースは、説明可能なAIに対する高まる強調を強調しており、複雑な問題解決タスクにおいて推論プロセスを示すことができるモデルがますます価値を持つようになっています。

マーク・ザッカーバーグの決定により、MetaのLlama AIモデルがオープンソース化され、AI業界での同社の軌道が変わりました。Llamaを研究と商業利用のために自由に利用可能にすることで、MetaはAI技術の民主化におけるリーダーとしての地位を確立しました。この動きにより、モデルの急速な革新と改善が可能となり、LlamaはMetaの多くの主要製品に統合されました。この戦略は、メタバースへの転換の際に直面した以前の苦境を克服し、MetaをAIの議論の最前線に立たせました。

  • Metaは2023年7月にLlama 2をオープンソースモデルとしてリリースし、リスクと利益についての内部議論を経ました。

  • Llamaモデルは現在、Facebook、Instagram、WhatsApp、MessengerなどのプラットフォームでAIアシスタントとしてMetaの多くの製品を支えています。

  • 同社はLlamaの開発に数十億ドルを投資しており、2024年の資本支出は400億ドルに達する見込みです。

  • Llamaのオープンソース化により、MetaはOpenAIやGoogleのような競合他社に迅速に追いつくことができました。

  • Metaの戦略は、トップAI人材を引き寄せ、そのプラットフォームでの革新を加速させました。

🔄 Llamaをオープンソース化することで、MetaはAIレースで追いつくだけでなく、競合他社の閉じたエコシステムモデルに挑戦し、AI開発の新たな業界標準を設定する可能性があります。

パリに拠点を置くAIスタートアップHは、シード資金で2億2000万ドルを調達し、初の製品としてRunner Hを発表しました。この「エージェンティック」AIソリューションは、品質保証やプロセス自動化の分野でビジネスや開発者を対象としています。Hの独自のコンパクトなLLM（2億パラメーターのみ）に基づいて構築されたRunner Hは、ロボティックプロセスオートメーション、品質保証、ビジネスプロセスアウトソーシングなどのタスク向けに効率的なAIソリューションを提供します。

  • Runner Hは、わずか2億パラメーターの独自のコンパクトなLLMに基づいて構築されています。

  • 最初の焦点は、ロボティックプロセスオートメーション（RPA）、品質保証、ビジネスプロセスアウトソーシングを含みます。

  • Hは、同社のコンパクトなモデルがAnthropicの「Computer Use」を29％上回ると主張しています。

  • 同社は初期に無料のAPIアクセスを提供し、後に支払いモデルを導入する予定です。

💡 Runner Hの導入は、効率性を優先するコンパクトでタスク特化型のAIモデルの増加傾向を強調しており、AI開発において大きさが常に優れているという概念に挑戦しています。

AIは、機械が複雑なタスクを迅速かつ効率的に学習できるようにすることで、ロボティクスを変革しています。最近の大規模言語モデルとコンピュータビジョンの進歩は、より汎用性のあるロボットを作成し、新しい環境に適応できるようにするために適用されています。家庭用の完全自律型マルチパーパスロボットはまだ開発中ですが、器用な操作、タスクの一般化、人間とロボットの相互作用などの分野で大きな進展が見られます。研究者たちは、製造、医療、家庭支援を含む様々な分野でAI搭載ロボットが普及することに楽観的です。

  • AIによる行動模倣は、トヨタ研究所の研究者によって、ロボットが複雑な動きを数週間ではなく数時間で学習できるようにしています。

  • 画像生成に使用されていた拡散モデルが、ロボットの動作を生成するために適用され、機械が新しいタスクを異なる環境で学習し適用することを可能にしています。

  • 最近のブレークスルーには、エビの調理、衣類の折りたたみ、ロボット部品の交換などのタスクを実行するロボットが含まれ、器用な操作の分野で大きな進展を示しています。

  • ビジョン・ランゲージモデルは、ロボットが環境をより効果的に理解し解釈するのを助け、周囲との相互作用能力を向上させています。

  • 2024年10月末時点で、ロボティクスとドローンのベンチャーキャピタル取引が110億ドルを超え、前年の97億2千万ドルを上回りました。

🧠 言語とビジョンモデルのAI技術とロボティクスの融合は、より能力のある機械の開発を加速していますが、真に汎用的なロボットを達成するための多様なトレーニングデータの不足は依然として大きな障害です。

OpenAIは、ChatGPTのGPT-4oモデルを更新し、その創造的なライティング能力を強化し、LLMリーダーボードで再びトップの座を獲得しました。このアップグレードは匿名でテストされ、ChatGPTの応答をより自然で魅力的にし、関連性と可読性を向上させました。

  • 新しいバージョンのGPT-4oは、アップロードされたファイルをよりよく扱い、より深い洞察を提供します。

  • OpenAIは最近、Advanced Voiceをウェブに追加し、DALL-Eの画像生成を改善しました。

  • このアップデートは、新しいUIや機能ではなく、「舞台裏での」変更として説明されています。

🖋️ OpenAIからのニュースのレベルに私たちが慣れていることを考えると、最初は目立たないように感じられますが、ChatGPTを既に提供されている素晴らしさよりも少しでも改善することは、その拡張するユーザー層にとって印象的で注目に値することです。