DeepSeek-R1 - DeepSeekのAI推論モデル。

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DeepSeek-R1とは？

DeepSeek-R1は、杭州に拠点を置くDeepSeekによる高性能AI推論モデルで、OpenAIのo1リリースに対するベンチマークです。DeepSeek-R1は、大規模な強化学習技術に基づいて後トレーニングされたモデルであり、数学、コーディング、自然言語推論などのタスクで優れたパフォーマンスを達成するために、ごく少量のラベル付きデータしか必要としません。このモデルの長鎖推論技術は、最大数万語の長さの思考連鎖を可能にし、複雑な問題を徐々に分解し、多段階の論理的推論に基づいて解決することができ、科学研究、自然言語処理、教育、データ分析などに広く利用されています。

DeepSeek-R1 - DeepSeek推出的AI推理模型，性能对齐 OpenAI o1 正式版

DeepSeek-R1の主な特長

優れた推論パフォーマンス数学、コード生成、自然言語推論などの複雑なタスクを得意とし、OpenAIのo1正式版に匹敵する推論能力を持ち、あらゆる種類の複雑な論理問題の効率的な処理をサポートします。
効率的なデータ活用強化学習技術を用い、学習用のラベル付けされたデータを非常に少量にすることで、モデルの推論能力を大幅に向上させ、データのラベル付けにかかるコストを劇的に削減し、学習効率を向上させる。
強力なモデル蒸留サポートDeepSeek-R1の出力でモデルを抽出し、リソースに制約のあるデバイスへの軽量モデルの導入など、特定のアプリケーションシナリオのニーズを満たすために、より小さなモデルをトレーニングするユーザーをサポートします。
オープンソースと柔軟なライセンスMITライセンスのオープンソースに従い、ユーザーは自由に使用、変更、商用化することができ、高い柔軟性と拡張性を持ち、様々な開発・研究シナリオに適用できます。

DeepSeek-R1公式サイトアドレス

GitHubリポジトリ::https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1
HuggingFaceモデルライブラリ::https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1
技術論文::https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1

DeepSeek-R1の使い方

公式サイト体験記ディープシークへのアクセス公式サイト.指示に従って登録し、ログインします。ディープ・シンキング」モードをオンにして、DeepSeek-R1を直接呼び出し、あらゆる種類の推論タスクを完了します。
APIサービス::
- APIプラットフォームへのアクセスDeepSeek の API プラットフォームに登録し、ログインします。APIキーを取得します。
- インターフェイスコールAPI インターフェースを呼び出すには、コード内で model='deepseek-reasoner' を設定します。サンプルコードです：

import requests

api_key = 'your_api_key'
url = 'https://api.deepseek.com/v1/inference'
headers = {
    'Authorization': f'Bearer {api_key}',
    'Content-Type': 'application/json'
}
data = {
    'model': 'deepseek-reasoner',
    'prompt': '你的问题或任务描述',
    'max_tokens': 100  # 输出的最大token数
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

ローカル展開DeepSeek-R1 の GitHub リポジトリにアクセスします。リポジトリをクローンして依存関係をインストールします。リポジトリの指示に従って、モデルのロードと推論を行います。サンプルコード（Python）：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = 'deepseek-ai/DeepSeek-R1'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

prompt = '你的问题或任务描述'
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
output = model.generate(**inputs, max_length=100)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

DeepSeek-R1の主な利点

優れた推理力数学、コード、自然言語推論などのタスクで高いパフォーマンスを発揮し、OpenAIのo1正式版と同等のパフォーマンスを発揮します。
データの効率的利用強化学習技術に基づくと、わずかな量のラベル付きデータだけで、推論を大幅に改善し、データコストを削減することができます。
長鎖推論法数万語に及ぶ思考の連鎖を持つ長鎖推論に基づき、複雑な問題を段階的に分解し、複雑な作業の効率を向上させることができる。
モデル蒸留のサポートモデルの出力を使用して、より小さなモデルをトレーニングし、軽量デバイスの展開など、特定のシナリオ要件に対応します。
オープンソースと柔軟なライセンスMITライセンスに従うオープンソースで、ユーザは自由に使用、変更、商用利用が可能です。
幅広いアプリケーション・シナリオ科学研究、自然言語処理、企業インテリジェンス、教育、データ分析など、さまざまな分野に適用できます。
効率的なAPIサービスAPIインタフェースを提供し、統合が容易で、価格もリーズナブルで、大規模な商用アプリケーションに適しています。

DeepSeek-R1は誰のためのものですか？

(研究者複雑な数学的モデリング、アルゴリズムの最適化、工学的研究を必要とする研究者向け。
自然言語処理開発者自然言語理解、自動推論、テキスト生成に携わる自然言語処理開発者に適しています。
コーポレート・テクニカル・チームインテリジェントなカスタマーサービス、自動意思決定、パーソナライズされたレコメンデーションシステムを強化する必要のある企業チームに最適です。
教育者と学生複雑な推論を習得させる必要のある教育者や、数学とプログラミングを学ぶ学生に最適。
データ分析および意思決定支援スタッフ複雑な論理的推論、市場予測、戦略立案を必要とするデータアナリストや意思決定者に適しています。