Deepseek V3 探求：Claudeを超えるオープンソースAIモデル

2024-01-15

完全な分析はこちら：Deepseek V3：最高性能のオープンソースAIモデルがClaudeを打ち破る！

導入と特徴

• バージョン：Deepseek V3
• パフォーマンス：V2の3倍高速
• APA互換性：完全対応
• オープンソースモデル：Claude 3.5 Sonnetと同等、Claude 30 Sonnetを上回る
• モデル規模：67.1B Mixture of Expertsモデル、37Bアクティブパラメータ
• 学習データ：14兆の高品質トークン
• コスト効率：最低コストの一つ、特に2月8日以前

パフォーマンス比較

• 数学ベンチマーク：DeepSeekは90点でGPT-40の74.6点を上回る
• 言語理解：DeepSeekは複数のベンチマークテストで優れた成績

アーキテクチャと技術

• 基本アーキテクチャ：Transformerブロック、Mixture of Experts（MoE）
• 注意メカニズム：マルチヘッド潜在注意、128,000トークン対応
• メモリ能力：長いシーケンスの情報を完全に記憶可能

プログラミングテスト

• Pythonテスト：単位行列生成、LCM、ファレイ数列、ECG数列を含む難問
• JavaScriptテスト：ヨセフス問題などの高度な課題
• 結果：DeepSeekはエキスパートレベルのテストで優れた性能を発揮、エラーを解決しほとんどの課題を突破

論理と推論テスト

• 論理問題：「strawberry」の「O」の数を数えるなどの問題
• 推論能力：一連の論理問題を成功裏に解決

自律行動テスト

• エージェント行動：Praise AIパッケージを使用してテスト
• タスク例：迷子の猫に関する映画脚本の作成
• 結果：エージェントは協調的に動作し、検索ツールを活用してタスクを完了

誤誘導テスト

• シナリオテスト：滑走路のトロッコ問題
• 結果：DeepSeekは道徳的判断の処理に限界を示す

まとめ

• Deepseek V3はClaude 3.5 Sonnetと同等で、特定のベンチマークでは優位
• オープンソース、コスト効率が良く、エキスパートレベルのプログラミングと論理的推論テストで優れる
• 優れた自律行動能力を持つが、誤誘導テストでは課題が残る

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