中国でももちろんDeepSeekの話題で大盛り上がり 行政や企業が高速で導入を進めている 1月末に中国発の軽量動作の大規模言語モデル（LLM）「DeepSeek」が話題になり、米国のAI関連株が暴落する、いわゆるDeepSeekショックが起き、日本でもニュース番組などで繰り返し報道された。 それから1ヵ月ちょっとが経過した。“中国スピード”とはよく言うもので、DeepSeek R1ソリューションを企業や組織ほか、深圳などの自治体が続々と採用している。 2月までに、北京や上海、広州の著名な病院を筆頭に、地方のローカル病院まで民間・公立問わず、およそ100ヵ所の病院がDeepSeekを導入したと公式発表またはメディアで報じられている。医療機関による大規模モデルの利用が、診断と治療の効率と質の向上に大きく役立つと考えられているという。 また広東省深圳、江蘇省無錫などの行政府でも導入され、市民から
1月20日に、中国のAI企業DeepSeekがリリースした大規模言語モデル（LLM）の「DeepSeek R1」が世界中に衝撃を与えています。OpenAIの「o1」に匹敵する性能とアピールされているにも関わらず、誰にも扱えて、緩いライセンスでオープンウェイトモデルとして公開されるとはまったく予想外でした。今までのLLM開発をけん引してきたアメリカを中心とするAI大手各社に大幅な戦略の見直しを迫るほどのものでした。一方で、政治バイアスが明確に組み込まれていることもあり、日本でも警戒が広がっています。ローカルPCで動作するDeepSeek R1はどれほどの性能のものなのか、早速試してみました。 アメリカ有利だったLLM開発に中国が追いついた 発表によると、DeepSeek R1は各種比較テストでo1に匹敵する性能であると主張しています。また、教師モデルを持たず、強化学習だけでo1レベルに達した
https://www.deepseek.com/より引用 近時急激に話題が盛り上がっているDeepSeekですが、利用するに際しての法的な注意点について現時点でわかっている範囲で簡単にまとめてみました。 この記事のスコープ 本記事は「DeepSeek利用上の法的な注意点」というざっくりとしたタイトルですが、この記事で検討しているのは「日本のユーザがDeepSeekを利用することが、当該ユーザにとってなんらかの法令に違反する可能性があるか」という点です。 たとえば「ユーザがDeepSeekに入力した情報をDeepSeekが利用することが、DeepSeekにとって法令違反になるか」という問題は対象としていません。 また、「DeepSeekのオープンウェイトをダウンロードして社内で利用する場合、バックドアにより社内情報が漏えいする可能性があるか」などのセキュリティ上の注意点も対象としていません
DeepSeek, a disruptive new AI model from China, has shaken the market, sparking both excitement and controversy. While it has gained attention for its capabilities, it also raises pressing security concerns. Allegations have surfaced about its training data, with claims that it may have leveraged models like OpenAI’s to cut development costs. Amid these discussions, one critical aspect remains und
www.dropsitenews.com 先週は、まさに DeepSeek 狂奏曲というありさまで、既にいろんな人が DeepSeek の技術やらなんやらの解説を書いているので、ここでは少し変化球な意見を紹介しておく。 「DeepSeek はリナ・カーンの正しさを証明した」とはどういうことか？ リナ・カーンとは、米バイデン政権で連邦取引委員会（FTC）の委員長を務めたが、トランプ政権誕生とともに予想通りお役御免となった人物である。 この文章は、かつて米国のテック企業が、連邦政府（と国防総省）の支援を受け、世界的に圧倒的な地位を築いた話から始まる。いわゆる GAFAM の話だが、その中では最初に独占的な企業となったマイクロソフトは、競合他社を排除する露骨な動きを見せたため、1998年に独占禁止法違反で合衆国政府に提訴されてしまう。 話が逸れるが、回顧録刊行を受けたビル・ゲイツの Wired
これらのモデルは、元のモデルに比べるとかなり小型化されています。 蒸留（ディスティレーション）を通じてモデルを“圧縮”することで、推論の速度を向上させ、一般的なPCやiPhone等のスマートフォンでも動作可能なレベルに調整されています。 驚異のパフォーマンス：小型でも特定タスクでGPT-4oを超える？ DeepSeekのテクニカルペーパーによると、Distilled Modelsのベンチマークテストでは、 「8Bパラメータのモデルでさえ、特定のタスクにおいてGPT-4o（昨年5月時点のバージョン）を上回る」 という結果が出ています。 ただし、これは数学やコード生成といった特定のタスクに特化したトレーニングを行った場合の話です。 総合的な文章生成や知識カバー率では、依然としてGPT-4oやClaude、o1などのフロンティアモデルのほうが優れています。 つまり、 「タスクによってはローカルモ
AI開発が世界的に加速する中で、中国のオープンソースAIモデルがコーディングや推論などのさまざまなAIタスクで優れたパフォーマンスを発揮しています。しかし、「AI開発のGitHub」とも呼ばれるプラットフォームのHugging FaceのCEOであるクレメント・デラング氏は、中国の高性能オープンソースAIをベースに開発すると、検閲による予期せぬ不具合が生じる可能性があると指摘しました。 Hugging Face CEO has concerns about Chinese open source AI models | TechCrunch https://techcrunch.com/2024/12/03/huggingface-ceo-has-concerns-about-chinese-open-source-ai-models/ Western AI Firms Are Worri
Update: Feb. 3, 2025: Today, we are pleased to announce that the distilled DeepSeek R1 models optimized using ONNX are now available to use on your Snapdragon powered Copilot+ PCs. With further optimizations in place, the model is capable of a time to first token of less than 70 ms for short prompts (<64 tokens) and a throughput rate of up to ~40 tokens/s. The time to first token scales with the l
DeepSeek狂奏曲 2025.01.30 Updated by Ryo Shimizu on January 30, 2025, 08:35 am JST DeepSeekという中国製のモデルが世界を席巻している。 OpenAIが有償で提供するo1より高性能だとか、OpenAIの規約に違反した方法で学習されているとか、色々あるのだが、それを噂する人々が不正確な情報に基づいてピーチクパーチクやっているだけなので基本的にメディアにはほぼ出鱈目な情報しか出ていない。 まず、整理しておきたいのは、DeepSeek(特にV3とR1)とは何か、ということだ。 DeepSeek-V3は、GPT-4o相当のAIであり、オープンウェイト(AIの学習結果=重みが公開されている)で公開されている。オープンソースではない。 DeepSeek-R1は、o1相当のAIであり、こちらもオープンウェイトで公開されてい
January 2025 A few weeks ago I made the case for stronger US export controls on chips to China. Since then DeepSeek, a Chinese AI company, has managed to — at least in some respects — come close to the performance of US frontier AI models at lower cost. Here, I won't focus on whether DeepSeek is or isn't a threat to US AI companies like Anthropic (although I do believe many of the claims about the
The researchers say that the trove they found appears to have been a type of open source database typically used for server analytics called a ClickHouse database. And the exposed information supported this, given that there were log files that contained the routes or paths users had taken through DeepSeek’s systems, the users’ prompts and other interactions with the service, and the API keys they
タイトルについてだが、これは「R1は米国の輸出規制が無ければ開発しえなかった。つまり輸出規制は逆効果だ！」という事をアメリカに（そして全世界に）喧伝する為だったのでは？という考察。 なぜなら米国の輸出規制のおかげでdeepseekは安くて性能の低いチップを使うしかなく、結果的に中間命令セットであるPTXを使用するしか無くなって、その方向で学習効率を上げようと努力したからだ。そして低コストでo1に匹敵するモデルを開発するに至った。 OSSとして発表する事でこの事実に説得力が生まれるし、また世界の注目も集めやすいと思える。(もちろん世界中でこの方向性で研究開発が進んでその成果を自分達も利用したい、という事も大きいとは思うがそれはOSSでは当たり前なので割愛） ただしPTX（Parallel Thread Execution）はNVIDIA用のチップ向けに開発されたものなので依然としてNVIDI
コンバンハ、オイソギデスカ 今日も上司の思いつきで無茶振りされる皆さんお疲れ様です。 DeepSeekみたいな話題が日経新聞に載るたびに新規事業になるんじゃ無いかとかプロトタイプをもってこいみたいなこと言われると災難ですよね。 何がどうなってて、何はできないんですよみたいなのまとめておいたから、俺の屍を越えてゆけ。 まず前提からな 確実なこと DeepSeekが、生成AIモデルをMITライセンスで出した。 巨大なサイズの生成AIモデルを出した。（普通のデスクトップPCでは動かないようなもの） 他がすでに出してた小さいモデルを改良したものを出した。（蒸留したもの、GPU積んでるデスクトップPCなら動くようなもの） 作り方、改良の仕方の論文を出した。ほぼ確実なこと中国が輸入できる制限されたGPU群で生成AIモデルを作った。 生成AIモデルを改良する際に、強化学習のみを用いて改善を行った。 他が
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