DeepSeekチームが開発し、梁文鋒氏が責任著者を務めるDeepSeek-R1推論モデルに関する研究論文が、権威ある国際誌『ネイチャー』第645号の表紙を飾りました。この画期的な成果は、中国のAI研究における大きな進歩を示すだけでなく、歴史に残る偉業でもあります。DeepSeek-R1は、独立した査読を通過した世界初の主流の大規模言語モデルとなりました。ネイチャー誌は特に、現在主流の大規模モデルのほぼすべてが厳格な学術的査読を受けていないことを指摘しており、「DeepSeekによってついにこのギャップが打ち破られた」と述べています。
この論文は、一般推論が長らくAIにおける最も困難な課題の一つであったことを明らかにしています。大規模言語モデル（LLM）と思考連鎖（CoT）に基づく推論手法は近年、基本的な推論において大きな進歩を遂げてきましたが、既存の手法は手動で注釈が付けられたデータに大きく依存しており、複雑な問題への対応には依然として不十分です。 DeepSeekチームは、モデルの推論能力を刺激する革新的な純粋強化学習（RL）フレームワークを提案し、推論の軌跡における人間の介入を排除します。このアプローチにより、モデルは自己反省、検証、動的なポリシー調整機能など、高度な推論パターンを自律的に構築できるようになります。
実験では、このフレームワークで学習したモデルは、数学、プログラミングコンテスト、STEM分野などの検証可能なタスクにおいて、人間が実証したデータに依存する従来の教師あり学習モデルよりも優れた性能を示すことが示されています。さらに興味深いのは、これらの大規模モデルによって実証された推論パターンが、より小規模なモデルの能力向上を体系的に導くことができることです。これは、AI技術の民主化に向けた新たな道を開くものです。
