皆さん、こんにちは！学術ポッドキャスト「知識の扉」へようこそ。ホストのアロイです。科学や技術の最新研究について分かりやすくお伝えしていきます。今日は、人工知能の分野から注目の論文「DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning」、日本語に訳すと「DeepSeek-R1：強化学習によるLLMの推論能力の促進」をご紹介します。AIの思考力を高める新しい方法について解説していきますよ！

この論文は、AIの言語モデルの推論能力を劇的に向上させた画期的な研究についてのものです。DeepSeek社の研究チームは、従来の教師あり学習に頼らず、純粋な強化学習だけでAIの思考能力を鍛える方法を開発しました。まず、DeepSeek-V3-Baseという基本モデルに強化学習を適用して「DeepSeek-R1-Zero」を作り出しました。このモデルは数学問題の正解率が15.6%から71.0%へと飛躍的に向上し、自分で考えを検証したり反省したりする能力も自然に身につけました。さらに改良版の「DeepSeek-R1」では、少量の良質なデータと多段階学習を導入し、OpenAIの最先端モデルと同等の性能を達成しています。また、この高度な推論能力を小型モデルに効率よく移す方法も開発され、省資源でも高性能なAIの実現に成功しました。

AIの自己検証や反省というのは、とても興味深い行動です。簡単に言うと、AIが自分の回答を見直して、間違いを見つけて修正する能力のことです。例えば、数学の問題を解くとき、私たちも「あれ？この計算おかしいな」と気づいて消しゴムで消したり、別の解き方を試したりしますよね。AIも同じように「この答えは間違っているかも」と自分で気づき、もう一度考え直すようになったんです。また「多段階学習」は、人間が少しヒントを与えた後、AIが自分で練習を繰り返して上達していく方法です。野球でコーチに基本フォームを教わった後、自分で何度も素振りして上手くなるようなイメージですね。このような方法で、AIは人間からの詳しい指示なしでも、自分で考える力を身につけたんです。

はい、この論文は2024年1月26日にDeepSeek-AIのウェブサイト「deepseek.com」で公開されたものです。著者はDeepSeek-AIの研究チームによるもので、問い合わせ先としてresearch＠deepseek.comが記載されています。第一著者も最終著者もDeepSeek-AIとなっており、企業の研究チームによる発表論文というわけですね。DeepSeekは比較的新しいAI研究企業で、大規模言語モデルの開発に力を入れている会社です。

この研究の背景には、大規模言語モデル（LLM）の急速な進化があります。LLMとは、膨大な文章データから学習して人間のような文章を生成できるAIのことですね。これらのモデルは今、汎用人工知能（AGI）、つまりあらゆる知的タスクをこなせるAIに近づいています。特に注目すべきは「事前学習後の追加学習」で、少ない計算資源で推論能力を向上させたり、ユーザーの好みに合わせた調整ができるようになってきています。DeepSeek-V3などの既存研究では様々なアプローチが試されていましたが、OpenAIの最新モデルに匹敵する性能は得られていませんでした。そこでDeepSeek-R1の研究では、教師ありデータに頼らず、純粋な強化学習だけでLLMの推論能力を向上させることを目指したのです。

その通りです、Nova！「事前学習後の追加学習」は、まさに喩えるなら、学校の基礎教育を受けた後に専門学校で特定のスキルを磨くようなものです。AIが一般的な言語理解を学んだ後、特定の分野や能力を強化するんですね。そして「強化学習」ですが、これは「試行錯誤で上達する」学習法です。例えば、ゲームで高得点を取れたら「ご褒美」、ミスしたら「減点」というフィードバックを与えることで、AIが自分で「こうすれば良い結果が得られる」と学んでいくんです。人間が褒められて嬉しくなり、その行動を続けるのと似ていますよ。この研究ではAIが自分自身で考え方を改善していくという、とても興味深い挑戦をしているんです！

この研究では、DeepSeek-R1という高度な言語モデルを開発するために、非常に興味深い方法が取られました。まず注目すべきは、従来の方法とは異なり、教師あり微調整（SFT）を最初に行わずに、直接強化学習（RL）を適用したことです。これにより、モデルが自発的に「思考の連鎖」（Chain-of-Thought、略してCoT）を学習できるようになりました。その結果として生まれたDeepSeek-R1-Zeroは、自己検証能力や内省力を示し、AIの研究コミュニティにとって大きな進歩となりました。特に画期的だったのは、大規模言語モデルの推論能力が、教師なし学習だけでも向上できることを証明した点なんです。

はい、用語を整理しますね。まず「教師あり微調整（SFT）」は、人間が模範解答を与えて、「こう答えるのが正解だよ」とAIに教える方法です。次に「直接強化学習（RL）」は、試行錯誤を繰り返して自分で良い答え方を見つける学習法で、例えるなら「ほめられる答え方」を自分で発見していくようなものです。そして「思考の連鎖（CoT）」は、「AだからB、BだからC」というように、結論に至るまでの思考過程を段階的に示す能力です。高校の数学の証明問題と同じで、答えだけでなく解き方の筋道を示せるということですね。DeepSeek-R1の画期的な点は、人間が教えなくても、AIが自分で「考え方の筋道を示す」能力を身につけたことなのです。

具体的なトレーニング方法についてお話しします。DeepSeek-R1の開発では、まず基盤となるDeepSeek-V3-Baseモデルに対して、通常の教師あり学習無しで、直接強化学習を適用しました。これは人間が「こう考えるといいよ」と教えなくても、AIが自分で「思考の連鎖」という問題解決方法を学べるようにするためです。言わば、答えのない問題集を解かせ続けて、自分で考える力を鍛えたんですね。その後、より優れた思考パターンを発見させるために、2段階の強化学習と教師あり学習を組み合わせたパイプラインを導入しました。評価では数学や科学のテストだけでなく、文章作成や質問応答など幅広い能力をテストし、特に科学技術分野で大きな成果を上げています。

この研究で最も画期的な発見は、強化学習（RL）だけで言語モデルの推論能力を劇的に向上させられることを実証した点です。DeepSeek社のチームが開発したDeepSeek-R1-Zeroというモデルは、数学の問題を解く能力を測るAIME 2024テストで、初期値の15.6%から71.0%へとスコアが驚異的に向上しました。さらに多数決評価では86.7%という高スコアを達成し、OpenAIの最新モデルと同等の性能を示しています。また、少量の初期データを使ったDeepSeek-R1モデルは、さらに優れた成績を収め、複数の難関テストでOpenAIの最新モデルと同等かそれ以上の性能を発揮しました。これらの高性能モデルの知識を小型モデルに効率よく移転する蒸留技術の研究も行われ、様々なサイズのモデルが開発されました。特に14Bサイズのモデルが32Bの最先端モデルを上回る性能を示した点も驚くべき成果です。

蒸留技術とは、わかりやすく説明すると、先生と生徒の関係に似ています。この研究では、強化学習で高性能になった大きなモデル（DeepSeek-R1）が「先生」となり、小さなモデルが「生徒」になります。先生モデルが学んだ推論能力を生徒モデルに効率よく教えるのが蒸留なんです。つまり、複雑な問題の解き方を知っている大きなAIが、小さなAIに「こうやって考えるんだよ」と教えることで、小さなモデルも高い推論能力を身につけられるようになります。実際に14Bという比較的小さなモデルが、この蒸留技術によって32Bという大きなモデルよりも優れた性能を発揮したのが驚きの成果なんですよ。ちなみに、ここで登場したBは、パラメーター数を表す単位で、「Billion」の略です。AIモデルの文脈では、10億個のパラメータを意味します。

この研究の大きな新規性は、教師あり学習に頼らず、純粋な強化学習だけで言語モデルの推論能力を劇的に向上させた点にあります。これまでの研究では、AIに推論能力を身につけさせるには、正解例をたくさん教える教師データが必須と考えられていました。しかしDeepSeek-R1はその常識を覆したんです。さらに、大きなモデルで得られた推論パターンを小さなモデルに効率良く「蒸留」する技術も確立しました。この蒸留技術により、例えば14Bパラメータのモデルがはるかにサイズの大きい32Bモデルの性能を上回るという驚きの結果も出ています。

素晴らしい質問ですね！DeepSeek-R1には確かにいくつかの課題があります。まず技術面では、関数呼び出しや複雑な対話、JSON出力などのタスクで、旧バージョンのDeepSeek-V3に及ばない点が挙げられます。また、中国語と英語に最適化されているため、他の言語では、言語混在の問題が発生することがあります。 方法論的には、プロセス報酬モデルやモンテカルロ木探索といった高度な手法の適用に成功しなかった点も限界です。特に言語生成の広大な探索空間が障壁となっています。ソフトウェアエンジニアリングタスクでは評価に時間がかかるため、大規模な強化学習の適用が難しく、改善が限定的だったことも課題です。 さらに、プライバシーの問題もあります。DeepSeek社の利用規約では、ユーザーの入力したデータが企業によって自由に使われる可能性があり、個人情報が思わぬ形で利用されるリスクがあります。また中国企業が開発したモデルなので、政治的な偏りが結果に影響する可能性も考えられます。ただし明るい面もあって、このモデルはオープンソースとして公開されているため、企業や研究機関が自分たちのサーバーで独自に使えば、データ漏洩のリスクを減らせますし、独自の調整で政治的偏りも修正できます。

DeepSeek-R1の研究には素晴らしい応用可能性があります。まず、強化学習だけで高い推論能力を獲得できるという発見は、AI開発を大きく効率化できます。例えるなら、料理人がレシピ集を見なくても美味しい料理を作れるようになるようなものです。特に数学とコーディングで優れた性能を発揮しており、数学の難しい問題で97.3%という高い正解率を示しています。これは教育支援や自動プログラミングツールとして活用できるでしょう。また、この技術を小型モデルに「蒸留」できるため、スマートフォンなどの小さな機器でも高性能AIが動作可能になります。これにより、インターネットがなくても使えるAIアシスタントやリアルタイム翻訳ツールなど、日常で役立つアプリケーションが増えるでしょう。

それでは最後に、ここまで話してきたDeepSeek社の革新的な研究成果について、ポイントを整理してみましょう！

最も重要なポイントは、DeepSeek社が強化学習（RL）のみを使って言語モデルの推論能力を劇的に向上させたことです。従来は教師あり微調整（SFT）が必須と考えられていましたが、彼らは純粋な強化学習だけで、AIME 2024のスコアを15.6%から71.0%へと引き上げることに成功したんです。

もう一つ重要なのは、彼らがDeepSeek-R1の推論能力を小型モデルに効果的に「蒸留」する方法を確立したことです。特に14B、32B、70Bといった比較的小さなモデルでも、最先端の性能を実現しました。これは、高性能AIをより多くの場面で実用化できる可能性を広げる重要な進歩です。