ネイチャー誌の権威ある論評：研究者に必須のAIツール5選（DeepSeek-R1がランクイン）-Chief AI Sharing Circle

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紹介

人工知能（AI）技術の急速な発展は、研究パラダイムをかつてない方法で再構築している。最近、国際的なトップ学術誌である『ネイチャー』は、「研究に最適なAIツールは何か」と題した詳細なレビューを発表し、現在の研究分野で最も人気のある5つのAIモデルについて詳細な分析を行った。

本レポートは、オープンソースからクローズドソースまで幅広いモデルの種類を網羅しているだけでなく、汎用的なAIツールやプロフェッショナルなAIツールも含め、さまざまな研究応用シナリオに対応するこれらの主流AIモデルの長所と短所を綿密に比較・分析し、研究者がAIツールを選択・適用する際の貴重な参考資料を提供している。

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科学モデル・トップ5の詳細

DeepSeek-R1：高性能とオープン性の融合

ディープシーク-R1 新星として、DeepSeek-R1は多くのAIモデルの中で際立っている。ネイチャー誌によると、DeepSeek-R1はすでにOpenAIのフラッグシップモデルGPT-4に性能面で匹敵するが、APIコストで優位に立っているという。さらに、DeepSeek-R1はオープンソースの重み付けモデルを使用しているため、研究者は自由にモデルをダウンロードし、ニーズに応じてカスタマイズすることができる。このオープン性は、予算が比較的限られている研究チームが、プロ級の推論モデルを構築するための効果的な道を開くものである。

フルモデルを実行するには高い計算リソースが必要だが、香港中文大学（深圳）のBenyou Wangをはじめとする研究者たちは、スタンドアロン環境で実行可能なDeepSeek-R1バージョンの開発を積極的に検討し、利用障壁をさらに下げている。

DeepSeek-R1 は、数学的問題解決、コード記述、および研究仮説生成の分野で優れた性能を発揮しています。ユニークなことに、DeepSeekはモデルの完全な「思考プロセス」を公開し、研究者がモデルの決定ロジックをよりよく理解し、出力を最適化するための「ブラックボックス」可視化ウィンドウを提供します。の結果を表示し、研究効率を向上させます。

医療診断の分野では、Benyou Wangは、DeepSeek-R1の強力な推論機能を活用して、患者の初期評価から最終的な診断、治療法の推奨までの完全な論理的経路を構築する方法を積極的に模索しており、インテリジェント医療の開発に新たな勢いを注入している。

しかし、DeepSeek-R1は完璧ではない。Nature』誌は、ディープシークR1の現在の問題点も指摘している。第1に、モデル推論プロセスに比較的時間がかかるため、迅速な情報検索やブレインストーミングなどの作業効率が低下する可能性があること、第2に、一部の国の政府機関では、データ・セキュリティ上の懸念から、職員がディープシークR1チャットボットを使用することを禁止していること、第3に、ディープシークR1の有害情報出力を防止する仕組みは、一部の商用競合製品と比較すると、まだ改善する必要があること。さらに、DeepSeek-R1 の有害情報のエクスポートを防止するメカニズムも、一部の商用競合製品と比較すると、まだ改善する必要がある。(ただし、これらの問題は、国内の研究シナリオでは比較的影響が少ないと考えられることは注目に値する)。

DeepSeek-R1の主な利点：

強い数学的推論複雑な数学的計算と論理的推論を効果的に処理する能力。
優れたコーディング・スキルソフトウェア開発およびデータ分析を支援するための優れたコード記述およびデバッグスキル。
透明な推論プロセス研究仮説を生み出す能力と、一般大衆に透明で理解しやすく最適化しやすいモデル思考プロセス。
医療診断の可能性臨床的な意思決定に明確で信頼性の高い論理的裏付けを提供することが期待される医療診断の分野で、優れたパフォーマンスを発揮する。
競争力のある価格性能比APIは比較的安価に利用できるため、予算が限られている研究チームには特に適している。

編集部注ディープシーク研究におけるハイレベルなアプリケーションのガイドについては、『DeepSeek: 初心者から達人まで』およびその他の関連資料を参照し、AIツールの研究への適用方法についてより深く理解してください。

o3-mini: 無料で強力な推論ツール

o3-ミニ自由推論モデルとして、科学研究と学習の分野でもユニークな価値を示している。ネイチャー誌によれば、o3-miniは科学的学習において以下のような応用シナリオがあるという：

人間の推論のシミュレーション推論モデルとして、o3-miniはChain-of-Thought（思考の連鎖）アプローチを用いて質問に段階的に答えていく。人間の推論プロセスを効果的にシミュレートし、AIがどのように意思決定を行うかを研究者が理解するのに役立つ。
優れた科学と数学のスキル科学と数学に優れ、複雑なベンチマークタスクが可能で、科学研究に信頼性の高い計算サポートを提供します。
テクニカル・ミッション・スペシャリストコーディングの問題解決やデータの再編成など、研究効率を高めるために有効な技術的作業に精通している。
数学的概念分析エイドこれは、新しい数学の証明における馴染みのない概念を分析するのに適しており、数学的研究を助けることができるが、プロの数学者の仕事を完全に代替することはできない。

特筆すべきは、o3-miniは完全無料の推論ツールであり、登録することで利用できることである。また、OpenAIは「Deep Research」と呼ばれる有料機能の提供を開始しており、膨大なインターネット情報から情報をクロール・整理し、文献レビューを行うような参考文献付きの研究レポートを自動生成することができる。文献レビューに近い機能で、研究者の情報収集・整理作業を大幅に簡略化する。

で補助的なプログラミングを行う必要がある研究者向け。カーソルこのようなコードエディタにo3-miniを統合することも、プログラミングの効率を向上させる非常に良い無料オプションです。

ラマ：研究コミュニティのための実用的なツール

メタAI Llamaシリーズのモデルは、オープンソースの重み付けモデルの代表作である。Natureによると、LlamaシリーズのモデルはHugging Faceプラットフォームで6億回以上ダウンロードされており、研究コミュニティで高く評価され、広く利用されている。

Llamaの主な強みは、ローカルまたは機関サーバーでの展開と運用をサポートしていることです。これは、機密性の高い研究データを扱う必要がある科学プロジェクトには不可欠です。Llamaモデルへのアクセスは許可要求の対象となることが多いが、その高い柔軟性と優れたデータセキュリティにより、多くの研究者がローカライズされたAIの導入にLlamaを選択している。

ラマは多くの科学分野で利用されている：

材料科学新素材探索を加速させる結晶構造予測研究に。
量子コンピューティング量子コンピュータの性能シミュレーションを行い、量子コンピュータ技術を発展させる。
自然言語処理特殊な領域における言語の理解と処理、および特殊な文献の分析効率を向上させる。
人工知能あらゆるタイプのカスタマイズされた研究モデルのインフラとして、研究とイノベーションをしっかりとサポートする。

研究者の中には、Llama 70BモデルをSilicon Mobilityプラットフォームで体験し、非常に高速であることを確認した人もいますが、回答の質という点ではDeepSeek-R1にやや劣る可能性があります（これは、汎用モデルと推論モデルの重点の違いを反映している可能性があります）。したがって、Llamaは、知識ポイントの迅速なクイズなどの用途により適している可能性がある。例えば、研究者は、個人的な知識ベースを構築し、Llamaを迅速な検索に使用することで、速度の利点をフルに発揮し、情報取得の効率を向上させることができる。

クロード：コードとテクニカルライティングのプロフェッショナル・アシスタント

アンソロピック開発会社クロードクロード3.5ソネットモデルは、コード開発とテクニカルライティングの分野でその威力を発揮している。Nature誌によれば、Claude 3.5 Sonnetは、専門用語の正確な使用を保証するだけでなく、科学技術文書の読みやすさを向上させ、コード開発や学術論文の執筆において研究者の強力な助けとなる。

クロード3.5ソネットには以下の特徴がある：

コーディングスキル特にシリコンバレーのソフトウェア開発エンジニアに好まれる。
マルチモーダル処理チャート、画像、テキストなど複数の情報の同時処理と解釈をサポートし、より包括的な情報の統合と分析を実現。
リモコンユーザーのコンピュータを遠隔操作し、他のアプリケーションを制御することで、よりスマートなワークフローを実現します。
ライティングの最適化技術的内容の正確性を確保しながら、文体や読みやすさを効果的に最適化することで、学術論文や技術文書の質を向上させます。
アプリケーションシナリオ同社は特に、研究助成金申請書や技術文書などの専門的な原稿の執筆に適しており、研究プロジェクトを成功させ、結果を効率的に行動に移すのに役立つ。

一部のユーザーは、Claude 3.5 Sonnetはコードライティングやテクニカルライティングの面で非常に優れたパフォーマンスを発揮するとコメントしているが、私はまだ実際に体験したことがない。(一部のレビューによると、Claude 3.5 Sonnetは使用料が比較的高く、DeepSeek-R1もコードライティング能力という点で非常に競争力があるとのことです)。

OLMo：完全なオープンソース科学研究のための新しい選択肢

OLMo 2は、AIモデルの内部構造をより深く掘り下げたい研究者にとっては、より良い選択かもしれない。ネイチャー』誌によれば、OLMo 2はまさに完全なオープンソースモデルであり、研究者にかつてない透明性と制御性を提供する。

OLMo 2は、モデルの重みをオープンソースにしているだけでなく、モデルのトレーニングデータセットとモデル評価コードを丸ごと公開している。この極端なオープン性により、研究者はモデルの内部構造をより深く理解し、モデルの逸脱を追跡し、アルゴリズムによる意思決定プロセスを分析することができる。OLMo 2を使用するための敷居は比較的高いが、関連する無料のトレーニングコースの人気により、使い始める難易度は徐々に下がりつつあり、より多くの研究者がOLMo 2の恩恵を受けることが期待される。

OLMo 2の主な利点は以下の通り：

完全なオープンソース研究結果をオープンに共有するために、完全なトレーニングデータセット、モデル評価コード、モデルアーキテクチャを提供する。
モデルの解釈可能性モデルの信頼性と信頼性を高めるため、モデル偏差の詳細な追跡と分析をサポートする。
意思決定の透明性アルゴリズムによる意思決定プロセスは完全に透明であり、研究者による詳細な分析と改良が容易です。
科学的研究価値AIの倫理やバイアスといった最先端分野に関連する研究や、AI技術の健全な発展を促進する研究に特に適しています。

編集部注：OLMo 2モデルに関する実用的な経験や洞察をお持ちの方は、科学的AIツールの進歩と発展を促進するため、コメント欄で共有してください。

総括と展望

確かに、適切なAIモデルを選択することは、研究効率を向上させる第一歩に過ぎない。研究者は、AIの可能性を最大限に引き出し、研究効率の飛躍を真に達成するために、学習と実践を続け、高度なプロンプトエンジニアリング技術を習得し、創造的にAIツールを日々の研究ワークフローに統合する必要があります。 AI技術が進化し続けるにつれて、研究の未来はより賢く、より効率的で、より革新的なものになると信じるに十分な理由がある。