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Deepseekの新しいAIモデルはショック、a敬の念、そして米国の競合他社からの質問を引き起こします

Deepseekの新しいモデルの開発の真の価格は不明のままです。1つの研究論文で引用されている1つの数字は、そのコストの全体像を把握できない可能性があるためです。 「600万ドルだとは思わないが、たとえ6,000万ドルであっても、ゲームチェンジャーだ」と、Cohereや他のAI企業に投資したThomvest VenturesのマネージングディレクターであるUmesh Padval氏は述べています。 「消費者AIに焦点を当てている企業の収益性に圧力をかけるでしょう。」Deepseekが最新のモデルの詳細を明らかにした直後、DatabricksのGhodsiは、顧客がそれを使用できるかどうかを尋ね始めたと言います。彼は、ある大規模な言語モデルからの出力を使用して別のモデルをトレーニングすることを伴う蒸留として知られるディープセックのエンジニアが採用した1つのアプローチは比較的安価で簡単であると付け加えています。Padvalは、Deepseekのようなモデルの存在は最終的にAIへの費用を減らすことを目指している企業に利益をもたらすと述べていますが、多くの企業はデリケートなタスクに中国のモデルに依存することについて留保している可能性があると言います。これまでのところ、少なくとも1つの著名なAI企業である困惑があります。 公開された DeepseekのR1モデルを使用していますが、「中国から完全に独立して」ホストされていると述べています。AIコーディングツールを提供するスタートアップであるReplitのCEOであるAmjad Massadは、Deepseekの最新モデルは印象的だと思うとWiredに語った。彼はまだ人類のソネットモデルが多くのコンピューターエンジニアリングタスクで優れていることを発見していますが、R1はテキストコマンドをコンピューターで実行できるコードに特に適していることがわかりました。 「特にエージェントの推論のためにそれを使用しています」と彼は付け加えます。Deepseekの最新の2つの製品(Deepseek R1とDeepseek R1-Zero)は、OpenaiとGoogleの最も高度なシステムと同じ種類のシミュレートされた推論が可能です。それらはすべて、より効果的にそれらに取り組むために、構成要素部品に問題を破ることによって機能します。これは、AIが正解に確実に到達するようにかなりの量の追加トレーニングを必要とするプロセスです。a 紙 DeepSeek Researchersが先週投稿していることは、会社がR1モデルの作成に使用したアプローチの概要を説明しています。これは、O1として知られるOpenaiの画期的な推論モデルと同様に、いくつかのベンチマークで実行されると主張しています。 Deepseekが使用した戦術には、問題解決方法を正しく溶解する方法を学ぶためのより自動化された方法と、スキルをより大きなモデルから小さなモデルに転送する戦略が含まれています。DeepSeekに関する推測の最もホットなトピックの1つは、使用したハードウェアです。米国政府が一連を導入したため、質問は特に注目に値します 輸出制御 また、過去数年にわたるその他の貿易制限は、高度なAIの構築に必要な最先端のチップを取得および製造する中国の能力を制限することを目的としています。で 研究論文 2024年8月から、Deepseekは、10,000 Nvidia A100チップのクラスターにアクセスできることを示しました。 制限 2022年10月に発表 別々の紙 その年の6月から、Deepseekは、Deepseek-V2と呼ばれる以前のモデルがNVIDIA H800コンピューターチップのクラスターを使用して開発されたと述べました。専門的な関係を保護するために匿名であることを求めた大規模なAIモデルを訓練する1つのAI企業のソースは、Deepseekがそのテクノロジーを構築するために約50,000のNVIDIAチップを使用した可能性が高いと推定しています。Nvidiaは、Deepseekがどのチップに依存していたかについて直接コメントすることを拒否しました。 「Deepseekは優れたAIの進歩です」とNvidiaのスポークスマンは声明で述べ、スタートアップの推論アプローチには「かなりの数のNvidia GPUと高性能ネットワーキングが必要だ」と付け加えました。Deepseekのモデルが構築されたとしても、AIの発達に対する閉鎖性の少ないアプローチが勢いを増していることを示しているようです。 12月、人工知能モデルをホストするプラットフォームであるHuggingfaceのCEOであるClem Delangueが それを予測しました 中国企業は、中国が大部分が受け入れてきたオープンソースモデルでイノベーションの速度が発生しているため、AIで主導権を握るでしょう。 「これは私が思っていたよりも速くなりました」と彼は言います。 #Deepseekの新しいAIモデルはショックa敬の念そして米国の競合他社からの質問を引き起こします

Deepseekの新しいAIモデルはショック、a敬の念、そして米国の競合他社からの質問を引き起こします

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2025-01-28 11:15:00

Deepseekの新しいモデルの開発の真の価格は不明のままです。1つの研究論文で引用されている1つの数字は、そのコストの全体像を把握できない可能性があるためです。 「600万ドルだとは思わないが、たとえ6,000万ドルであっても、ゲームチェンジャーだ」と、Cohereや他のAI企業に投資したThomvest VenturesのマネージングディレクターであるUmesh Padval氏は述べています。 「消費者AIに焦点を当てている企業の収益性に圧力をかけるでしょう。」

Deepseekが最新のモデルの詳細を明らかにした直後、DatabricksのGhodsiは、顧客がそれを使用できるかどうかを尋ね始めたと言います。彼は、ある大規模な言語モデルからの出力を使用して別のモデルをトレーニングすることを伴う蒸留として知られるディープセックのエンジニアが採用した1つのアプローチは比較的安価で簡単であると付け加えています。

Padvalは、Deepseekのようなモデルの存在は最終的にAIへの費用を減らすことを目指している企業に利益をもたらすと述べていますが、多くの企業はデリケートなタスクに中国のモデルに依存することについて留保している可能性があると言います。これまでのところ、少なくとも1つの著名なAI企業である困惑があります。 公開された DeepseekのR1モデルを使用していますが、「中国から完全に独立して」ホストされていると述べています。

AIコーディングツールを提供するスタートアップであるReplitのCEOであるAmjad Massadは、Deepseekの最新モデルは印象的だと思うとWiredに語った。彼はまだ人類のソネットモデルが多くのコンピューターエンジニアリングタスクで優れていることを発見していますが、R1はテキストコマンドをコンピューターで実行できるコードに特に適していることがわかりました。 「特にエージェントの推論のためにそれを使用しています」と彼は付け加えます。

Deepseekの最新の2つの製品(Deepseek R1とDeepseek R1-Zero)は、OpenaiとGoogleの最も高度なシステムと同じ種類のシミュレートされた推論が可能です。それらはすべて、より効果的にそれらに取り組むために、構成要素部品に問題を破ることによって機能します。これは、AIが正解に確実に到達するようにかなりの量の追加トレーニングを必要とするプロセスです。

a DeepSeek Researchersが先週投稿していることは、会社がR1モデルの作成に使用したアプローチの概要を説明しています。これは、O1として知られるOpenaiの画期的な推論モデルと同様に、いくつかのベンチマークで実行されると主張しています。 Deepseekが使用した戦術には、問題解決方法を正しく溶解する方法を学ぶためのより自動化された方法と、スキルをより大きなモデルから小さなモデルに転送する戦略が含まれています。

DeepSeekに関する推測の最もホットなトピックの1つは、使用したハードウェアです。米国政府が一連を導入したため、質問は特に注目に値します 輸出制御 また、過去数年にわたるその他の貿易制限は、高度なAIの構築に必要な最先端のチップを取得および製造する中国の能力を制限することを目的としています。

研究論文 2024年8月から、Deepseekは、10,000 Nvidia A100チップのクラスターにアクセスできることを示しました。 制限 2022年10月に発表 別々の紙 その年の6月から、Deepseekは、Deepseek-V2と呼ばれる以前のモデルがNVIDIA H800コンピューターチップのクラスターを使用して開発されたと述べました。

専門的な関係を保護するために匿名であることを求めた大規模なAIモデルを訓練する1つのAI企業のソースは、Deepseekがそのテクノロジーを構築するために約50,000のNVIDIAチップを使用した可能性が高いと推定しています。

Nvidiaは、Deepseekがどのチップに依存していたかについて直接コメントすることを拒否しました。 「Deepseekは優れたAIの進歩です」とNvidiaのスポークスマンは声明で述べ、スタートアップの推論アプローチには「かなりの数のNvidia GPUと高性能ネットワーキングが必要だ」と付け加えました。

Deepseekのモデルが構築されたとしても、AIの発達に対する閉鎖性の少ないアプローチが勢いを増していることを示しているようです。 12月、人工知能モデルをホストするプラットフォームであるHuggingfaceのCEOであるClem Delangueが それを予測しました 中国企業は、中国が大部分が受け入れてきたオープンソースモデルでイノベーションの速度が発生しているため、AIで主導権を握るでしょう。 「これは私が思っていたよりも速くなりました」と彼は言います。

#Deepseekの新しいAIモデルはショックa敬の念そして米国の競合他社からの質問を引き起こします

執筆者について: nipponese

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