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DeepSeek-R1 論文まとめ

DeepSeek-R1とは

DeepSeek-R1は、大規模な強化学習を用いてLLMの推論能力を向上させるために開発されたモデルです。事前学習済みのモデルをベースモデルとして使用し、強化学習によって推論能力を向上させています。DeepSeek-R1には、DeepSeek-R1-ZeroとDeepSeek-R1という2つのモデルがあります。

  • DeepSeek-R1-Zero:
    • ベースモデルに直接強化学習を適用することで、教師ありファインチューニングなしで優れた推論能力を発揮するモデルです。
    • LLMの推論能力開発における新しいパラダイムを示唆する重要な発見です。
  • DeepSeek-R1:
    • DeepSeek-R1-Zeroで見られた可読性の低さや言語の混合といった問題に対処するため、強化学習の前に、少量の「コールドスタートデータ」を用いて事前学習を行います。このマルチステージトレーニングにより、DeepSeek-R1は推論性能をさらに向上させています。
    • DeepSeek-R1は、数学やコーディングなどの推論タスクにおいて、高い精度を達成しています。

DeepSeek-R1の目的と仕組み

DeepSeek-R1の目的は、LLMの推論能力を向上させることです。そのために、以下の仕組みが用いられています。

  • Chain-of-Thought (CoT) の探索:
    • 複雑な問題を解決するために、思考の連鎖 (CoT) を探索します。
    • CoTとは、問題解決の過程を小さなステップに分解し、各ステップでどのような思考をすべきかを明示的に示す手法です。
    • 例えば、「1+1は？」という問題に対して、「1+1は2です。なぜなら、1に1を加えると2になるからです。」のように、思考過程を明確化します。
  • 強化学習:
    • CoTを用いて問題を解決する過程で、モデルがより良い推論を行うように、強化学習を用いてモデルを訓練します。
    • 具体的には、モデルが正しい推論を行った場合には報酬を与え、誤った推論を行った場合には罰を与えることで、モデルの推論能力を向上させます。
  • マルチステージトレーニングとコールドスタートデータ:
    • DeepSeek-R1では、強化学習の前に、少量の「コールドスタートデータ」を用いて事前学習を行います。
    • これはDeepSeek-R1-Zeroで見られた可読性の低さや言語の混合といった問題に対処するためです。
  • 推論能力の蒸留:
    • DeepSeek-R1では、学習した推論能力をより小さなモデルに蒸留します。これにより、研究コミュニティへの公開が容易になり、モデルの効率的な展開が可能になります。

DeepSeek-R1によるLLMの推論能力向上

DeepSeek-R1を用いることで、LLMの推論能力は以下のように向上します。

  • 複雑な問題の解決: CoTと強化学習を組み合わせることで、LLMは複雑な問題を段階的に解決できるようになります。
  • 様々な分野の精度向上: 強化学習の反復トレーニングにより、モデルの推論能力が向上し、様々な分野のタスクで精度が向上します。
  • OpenAI-o1-1217と同等の性能: DeepSeek-R1は、様々なタスクでOpenAI-o1-1217と同等の性能を発揮します。

DeepSeek-R1の実験結果

論文では、DeepSeek-R1の性能を評価するために、様々なベンチマークで実験が行われました。その結果、DeepSeek-R1は、以下のベンチマークで高い精度を達成しました。

  • AIME 2024: 数学の問題を解くベンチマークで、79.8%の正解率を達成し、OpenAI-o1-1217とほぼ同等の性能を示しました。
  • LiveCodeBench: コーディングのタスクで、65.9%の正解率を達成し、他のモデルを上回りました。

これらの結果から、大規模な強化学習を用いることで、モデルの推論能力を向上させることができることがわかりました。

課題と限界

DeepSeek-R1の開発においては、いくつかの課題と限界に直面しました。

  • 一般化された推論の定義の難しさ: LLMにおける「推論」を明確に定義することは困難であり、それがモデルの評価や改善を難しくしています。
  • 中間ステップの正しさの判断の難しさ: CoTを用いた推論では、各ステップの正しさを判断することが重要ですが、自動的に判断することは困難です。
  • 大規模強化学習における反復的な改善の難しさ: 大規模な強化学習は計算コストが高く、モデルを反復的に改善することが難しい場合があります。

貢献と今後の展望

貢献

  • 事前学習なしに大規模な強化学習をベースモデルに直接適用し、複雑な問題を解決するための連鎖推論（CoT）を探索することで、DeepSeek-R1-Zeroを開発しました。
  • 推論指向の強化学習と少量の事前学習データを組み合わせたパイプラインを導入し、DeepSeek-R1を開発しました。
  • 推論能力をより小さなモデルに蒸留し、研究コミュニティに公開しました。

今後の展望

  • DeepSeek-V3の能力を向上させるために、機能呼び出し、多ターン、複雑なロールプレイング、JSON出力などのタスクにおいて、長いCoTを活用する方法を検討する予定です。
  • 言語の混合の問題に対処するために、複数の言語に対応できるようにする予定です。
  • プロンプトエンジニアリングの改善を行い、few-shotプロンプティングによる性能低下に対処する予定です。
  • ソフトウェアエンジニアリングのタスクにおいて、大規模な強化学習を効率的に適用する方法を検討する予定です。

まとめ

DeepSeek-R1は、強化学習を用いることでLLMの推論能力を向上させることができることを示した重要な研究です。特に、DeepSeek-R1-Zeroが教師ありファインチューニングなしで高い推論能力を示したことは、LLM開発における新しい方向性を示唆しています。DeepSeek-R1はまだ開発の初期段階にあり、いくつかの課題も残されています。しかし、今後の研究によってこれらの課題が克服され、DeepSeek-R1の技術がさらに発展することで、LLMはより複雑なタスクをこなせるようになり、様々な分野で活躍することが期待されます。LLMの推論能力の向上は、AI研究全体の発展にも大きく貢献する可能性を秘めています。

Works cited

  1. DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning