「DeepSeek」の低コスト開発が可能な理由は？

DeepSeek（ディープシーク）が低コストで高性能なAIモデルを開発できた主な理由は以下の通りです。

効率的なアーキテクチャ設計

  1. Mixture of Experts（MoE）ベースの特殊構造 “DeepSeekMoE"を採用し、モデルの効率を大幅に向上させました[5]。
  2. メモリ使用量を大幅に圧縮する “DeepSeekMLA"（Multi-head Latent Attention）技術を導入しました[5]。
  3. FP8混合精度トレーニングを採用し、GPUメモリの消費を削減しました[1]。

最適化されたトレーニング技術

  1. データ効率の高い学習方法を採用し、14兆8000億トークンもの大規模データを活用しながら、重複データやノイズを最小限に抑えました[1]。
  2. 補助損失を必要としない動的負荷調整戦略を実装し、従来の負荷分散戦略で必要とされた余計な計算を排除しました[1]。

ハードウェアの効率的利用

  1. 比較的性能が低いとされるNvidia H800 GPUを約2,000個使用し、ソフトウェア最適化によってその弱点を補いました[5]。
  2. リソース最適化により、限られたGPUや計算リソースでも高性能を維持する設計を採用しました[1]。

革新的な学習効率化技術

  1. DeepSeekは、学習効率を劇的に高める独自の技術を開発したとされていますが、詳細は明らかにされていません[4]。

データ蒸留と効率的な学習手法

  1. 米国の制裁下という逆境の中、データ蒸留や効率的な学習手法を駆使し、GPT-4oと同等の性能を、わずか1/20のコストで達成しました[7]。

まとめ

これらの革新的な技術と手法の組み合わせにより、DeepSeekは約600万ドル（約9億2000万円）という驚異的な低コストで高性能なAIモデルを開発することに成功しました[1][5]。この成果は、AI技術の民主化と普及に大きな影響を与える可能性があります。

参考資料

[1] https://ai-wave.jp/2024/12/28/innovative-ai-deepseek-v3-from-china/
[2] https://rozetta-square.jp/knowledge/9964/
[3] https://comman.co.jp/column/deepseek
[4] https://notai.jp/deepseek-r1/
[5] https://chatgpt-enterprise.jp/blog/openai-deepseek/
[6] https://chatgpt-enterprise.jp/blog/deepseek-how-to-use/
[7] https://note.com/oliver_wood/n/n099da4ebe4e4
[8] https://news.mynavi.jp/techplus/article/20250128-3117053/

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Posted by Triligy ONE