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DeepSeek-R1とは？

SecondWave｜米国株・テックトレンド

近年、ChatGPTやClaudeといったAIチャットボットが注目を集めています。これらのモデルは「大規模言語モデル（LLM）」と呼ばれる非常に大きなAIモデルをベースに作られています。その性能をさらに高めるためには、単に巨大なモデルを作るだけでなく、「強化学習（Reinforcement Learning, RL）」や「教師あり微調整（Supervised Fine-Tuning, SFT）」といった手法を組み合わせることが重要です。

今回紹介するDeepSeekシリーズは、この強化学習を使ってLLMの“推論力”や“回答のクオリティ”を高めようとする試みです。「DeepSeek V3 Base」から始まり、純粋な強化学習だけで学習を進めたモデル「DeepSeek R10」、さらにSFTを組み合わせた「DeepSeek R1」など、複数のモデルが公開されています。本稿では、その大まかな仕組みを「初心者でもなるべくわかりやすく」解説していきます。


1. そもそもLLMと強化学習って何がすごいの？

LLM（大規模言語モデル）とは

  • 大量のテキストデータを学習し、人間のような文章生成や会話ができるAIモデルのこと。

  • OpenAIのGPTシリーズや、MetaのLlamaシリーズ、AnthropicのClaudeなどが有名例。

強化学習（RL）とは

  • 「報酬」を与えてAIの行動を改良する手法。

  • 例えば、正解を出したらプラス報酬、間違ったらゼロまたはマイナス報酬を与えることで、AIは正しい行動パターンを学ぼうとする。

2. DeepSeekシリーズの全体像

DeepSeekプロジェクトが目指すのは、「RLでLLMの性能をどこまで引き上げられるか」を示すことです。特に、数学問題やプログラミング問題といった「検証可能（正解不正解がはっきりしている）」タスクに強いモデルを作ろう、という狙いがあります。

  • DeepSeek V3 Base
    あらかじめ大量のテキストで学習済み（事前学習済み）ですが、まだ“会話”や“説明”が得意とは限らないベースモデル。

  • DeepSeek R10
    このベースモデルにSFT（教師ありデータ）を使わず、いきなり強化学習をかけたバージョン。

    • 数学やコードのように「正解が自動判定できるタスク」に関しては非常に高い正答率を実現。

    • ただし、可読性や一般的な言語能力はまだ微妙で、人間との対話に向いているとは言い難い。

  • DeepSeek R1
    R10の課題を克服するために、「ある程度の教師ありデータ（SFT用のChain-of-Thoughtや回答例）」を組み合わせたうえで、再度強化学習を行って完成させたモデル。

    • R10ほどの「数式・プログラミング特化感」を保ちながら、会話として読みやすい出力を目指す。

    • 実際には何段階かの学習手順があり、最終的に可読性・汎用性を高めたかたち。

3. 具体的な学習の流れ

3.1 ベースモデルの準備
まずは「DeepSeek V3 Base」という巨大な言語モデルが存在。これを初期状態として使います。

3.2 検証可能タスクで強化学習（R10）
「<think>…</think>」や「<answer>…</answer>」といった特殊タグを使い、解答の推論パートと最終回答を区切るよう促します。そして数学問題などで「正解なら報酬＋1」「不正解なら報酬0」というシンプルなルールを設定し、モデルに大量の問題を解かせて学習させます。

  • 結果：数学やプログラミングなど“正解が定義可能”なものの正答率がガンガン上昇。

  • でも読みやすい文章を書くようには設計していないので、出力がやたら長くなったり、会話としては不自然になったりする。

3.3 SFT（教師あり微調整）の導入
R10だけだと人間が読みにくい回答が多い。そこで少数ながら人間が作成したり、モデルが生成したりしたChain-of-Thought付きの解答例を集め、SFTを行う。モデルが「ある程度きちんとした文章」を書けるようになる。

3.4 再度強化学習（R1）
SFTである程度“お行儀良く”なったモデルに対して、さらに強化学習をかける。

  • 数学・コードは引き続き自動判定ができるので「正解率向上」を目指す。

  • 一方、一般的な文章や会話部分は独自の報酬モデル（人間の好む応答かどうかを学習した仕組み）を使って調整し、“わかりやすい表現”を増やす。

3.5 蒸留（Distillation）
最終的に完成度の高いモデル（R1）からたくさんのやり取りデータを生成し、より小型のモデルに「蒸留（Distillation）」する。大規模モデルが持つ知識・答え方のパターンを小型モデルが学習すれば、RLを直接やらなくても小型モデルがそこそこ高性能になることが多い。

4. なぜDistillationが注目されるの？

  • 高コストなRLステージを省略できる
    大規模モデルにRLをかけると計算資源や人的コストが高い。

  • 小型モデルでも高品質
    大きなモデルを“教師”として使い、その出力を真似するだけで、小型モデルの性能が向上する。

  • 多くのコミュニティ実験でも、「GPT-4の回答をSFT学習するだけで非常に強力なモデルができる」例が報告され、“蒸留の威力”が再確認されている。

5. 評価方法や他手法との比較

Pass@1 や Consistency@64
コード問題でよく使われる指標。「一発で正解を当てる確率」を見ますが、問題数が少ないとばらつきが大きくなる。そのため64回生成して正答率を推定し、「本来のPass@1」を推計する方法（Consistency@64）をとることもあります。

MCTS（Monte Carlo Tree Search）
推論過程を木構造で探索する手法。LLMの各ステップを細かく評価して最適な経路を探るイメージですが、大規模モデルでこれをやるには膨大な計算と複雑な仕組みが必要になり、今回はうまく実用化しにくかったと報告されています。

PRM, Prime RL
部分的な報酬モデルやオンラインで価値を更新する手法。理論的には面白いが、大規模モデルに適用すると安定させるのが難しいことが示唆されています。

6. エンジニアリングの大変さ

  • MegatronやNemoなどのフレームワークを駆使

  • Triton（高速推論の仕組み）やetcd（分散環境の整合性確保）などを活用し、大規模分散学習環境を構築

  • 大規模モデルへのRLは「巨大なサンプル生成 + 報酬計算」が必要なので、高度なシステム設計が必須

実際の論文には、詳細なサーバ・ワーカー構成が図示されており、「Kimi Paper」という関連研究では、これらを組み合わせたパイプライン設計が紹介されています。

  • DeepSeek R10：SFTなしでRLしたモデル → 数学・コード特化で高精度。ただし可読性が低め。

  • DeepSeek R1：SFTを挟んで再度RL → 読みやすさと正解率を両立。

  • Distillation：最終的な高性能モデルを“小さなモデル”に知識移転 → RLステージを省けるため効率的。

これらの手法は、「単にモデルを巨大化するだけではなく、どうやって上手に微調整や報酬設計を行うか」が重要だということを教えてくれます。DeepSeekをはじめとする研究は、大規模言語モデルの“使いやすさ”と“高性能”の両立を目指すうえで大きな一歩となりました。

今後も、DeepSeekのようにRLだけでなくSFT・蒸留・独自報酬の設計などを組み合わせた多彩なアプローチが生まれ、私たちの手元にあるLLMがますます賢く、扱いやすいものになっていくでしょう。すでにコミュニティでも類似の試みが進んでおり、誰でもこうした手法を試せる時代が近づいています。

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