人工知能（AI）は急速に発展しており、中国で開発されたAIチャットボット「DeepSeek」は、大きな注目を集めている最新技術の一つです。DeepSeekは、高速で詳細な応答といった多くの利点を持っていますが、いくつかの欠点もあり、必ずしもすべての人にとって最適なAIツールとは言えないかもしれません。
DeepSeekとは？：中国発のオープンソースAIモデル
DeepSeekは、中国のテクノロジー企業が開発した新しいAI技術です。その主力モデルであるDeepSeek-V3は、独自のMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用しています。これは、専門化されたAIシステムの「チーム」のようなもので、それぞれのタスクに最も関連性の高い「専門家」だけが「活性化」されて処理を行います。それぞれの「専門家」は、特定のタスクに特化したニューラルネットワークです。
DeepSeekによると、彼らのLLM V3は、14.8兆という膨大なトークンでトレーニングされています。100万トークンは約75万語に相当します。DeepSeek V3は、全体で6,710億のパラメータを持つ巨大な汎用LLMであり、そのMoEアーキテクチャ全体で、各トークンに対して370億のパラメータがアクティブになります。これは、各プロンプトの背後に膨大な処理能力があり、高速かつ効率的なパフォーマンスを実現することを意味します。
さらに、DeepSeekはオープンソースのAIモデルです。つまり、誰でも無料で探索、実験、構築することができます。これは、モデルを有料で提供している競合他社とは一線を画す点です。
DeepSeekの特徴
- 独自のMoEアーキテクチャを採用
- 14.8兆トークンでトレーニング
- 6,710億のパラメータを持つ巨大なLLM
- オープンソースで誰でも利用可能
DeepSeekの利点
- 高速で効率的な処理
- 高精度な応答
- 多様なタスクに対応可能
- 無料で利用可能
DeepSeekの可能性
DeepSeekは、そのオープンソース性と高性能から、様々な分野での活用が期待されています。例えば、自然言語処理、機械翻訳、テキスト生成、質問応答システムなど、幅広い分野で利用される可能性があります。
DeepSeekは、AI技術の進化を加速させる可能性を秘めた、注目すべきAIモデルと言えるでしょう。
DeepSeekの実力検証
DeepSeek-V3が実際にどのように機能するのかを確認するため、3つの現実的なタスクでテストを行いました。創造的な文章作成、コーディング支援、そして生産性関連の作業です。そのパフォーマンスは、柔軟性と処理能力の高さを示していますが、いくつかの小さな問題点も見られました。
タスク1：架空のキャラクター描写
筆者はDeepSeekに、邪悪な帝国に対する抵抗を率いる反逆の女王という架空のキャラクターの詳細な描写を作成するように依頼しました。出力された文章は非常に生き生きとして魅力的でした。
DeepSeekの評価
DeepSeekは、創造的な文章作成、コーディング、生産性関連のタスクにおいて、優れた能力を発揮しました。出力は洗練されており、様々な用途に活用できる可能性を秘めています。しかし、いくつかの minor な問題点も見つかりました。今後の開発でこれらの問題点が改善され、さらに強力なAIツールになることを期待しています。
タスク2：JavaScript関数のデバッグ
DeepSeekのプログラミング能力をテストするために、階乗を計算するJavaScript関数でエラーが発生しているものをDeepSeekに提供しました。以下が、エラーを含むコードです。
このコードのエラーをDeepSeekがどのように修正するか、興味深い点です。DeepSeekは、コードのエラーを特定し、修正案を提案することができるのでしょうか？
期待される結果
DeepSeekが、提供されたコードのエラーを正確に特定し、適切な修正案を提示することが期待されます。具体的には、以下のエラーを修正できることが理想です。
- 条件式における代入演算子の誤用:
if (n = 1)は、nに1を代入する式であり、条件式として正しくありません。if (n === 1)またはif (n == 1)とする必要があります。
もしDeepSeekがこれらのエラーを修正できれば、そのプログラミング能力の高さが証明されるでしょう。
補足
DeepSeekのようなAIツールが、プログラミングのデバッグ作業を支援できるようになれば、開発者の生産性向上に大きく貢献する可能性があります。今後のDeepSeekの進化に期待が高まります。
タスク3：生産性 – 会議の議題作成
DeepSeekの生産性能力を評価するために、新製品発売に関するプロジェクトチームの会議の簡単な議題を作成するように依頼しました。
DeepSeekの出力
DeepSeekは、以下の項目を含む会議の議題を作成しました。
- 新製品の概要: 製品名、ターゲット顧客、主な機能、差別化ポイントなどを確認する。
- 発売スケジュール: 発売日、マーケティングキャンペーンの開始時期、主要なマイルストーンなどを確認する。
- マーケティング戦略: ターゲット顧客へのリーチ方法、広告戦略、プロモーション計画などを議論する。
- 販売戦略: 販売チャネル、販売目標、価格戦略などを議論する。
- リスク管理: 発売に伴うリスクを特定し、対応策を検討する。
- 質疑応答: 参加者からの質問を受け付ける。
DeepSeekは、会議の目的を達成するために必要な項目を網羅した、簡潔で分かりやすい議題を作成しました。
DeepSeekの長所・短所・注目すべき点
DeepSeekを実際に試してみた結果、このAIモデルの長所と短所がいくつか明らかになりました。また、予想外の点で私たちを驚かせることもありました。
長所
- 多様なタスクへの対応力: DeepSeekは、創造的な文章作成から複雑なコードのデバッグまで、様々なタスクを容易にこなすことができます。他の主要なAIモデルに匹敵する柔軟性を備えています。
- 高速な処理速度: Mixture-of-Expertsアーキテクチャにより、DeepSeekは出力の品質を損なうことなく高速に動作します。例えば、キャラクターの詳細な描写や会議の議題などをわずか数秒で生成することができます。
- 文体・トーンの調整: DeepSeekは、公式文書の作成から創作活動まで、タスクに応じて文体やトーンを柔軟に調整することができます。
短所
- 情報の正確性: 他の多くのAIモデルと同様に、DeepSeekは専門的または非常に具体的なトピックについて質問された場合、不正確または不完全な情報を提供することがあります。例えば、歴史的事実に関するテストでは、自信満々に誤った回答を生成しました。
- サポート体制: DeepSeekはオープンソースですが、GPT-4などのツールに比べてサポートドキュメントやチュートリアルが充実していません。そのため、初心者がモデルの潜在能力を最大限に引き出すことは難しいかもしれません。
- データの取り扱い: DeepSeekは中国で開発されたため、一部のユーザーはデータの処理方法や保管場所について懸念を抱く可能性があります。データの misuse を示す証拠はありませんが、機密性の高いタスクを扱う場合は、これらの懸念事項を考慮する価値があります（他のAIチャットボットと同様）。
注目すべき点
- グローバルな視点: 中国で開発されたモデルであるにもかかわらず、DeepSeekは世界の文化や視点に対する驚くべき理解を示しました。ヨーロッパ文学からアフリカ史まで、幅広いトピックについて深い知識を有しています。
- 創造性: DeepSeekの創造性は、もう一つの予想外の強みでした。キャラクター描写を依頼したところ、単なる描写だけでなく、そのキャラクターを取り巻く背景や他のキャラクターとの関係性まで創造しました。
DeepSeekは、高い能力を持つAIモデルであり、様々な分野で活用できる可能性を秘めています。今後の開発に期待が高まります。
