Deepseekは、いくつかの革新的な技術を採用することにより、AIME 2024ベンチマークで高い精度を達成しました。
1.焦点を絞ったトレーニングデータ生成：DeepSeekは、特に正確さが明確である数学のようなドメインで、自動的に検証できるトレーニングデータを生成しました。このアプローチにより、彼らはモデルのパフォーマンスの向上に直接貢献する高品質の関連データの作成に集中することができました[1]。
2。効率的な報酬機能：それらは、どの新しいトレーニングの例が実際にモデルを改善するかを特定するために設計された非常に効率的な報酬関数を開発しました。この戦略は、冗長データに計算リソースの無駄を避け、モデルが最も価値のある例から学習したことを保証するのに役立ちました[1]。
3。蒸留とモデルの最適化：Deepseekは、モデル蒸留技術を使用して、まだ印象的な結果を達成した小さなモデルを作成しました。たとえば、蒸留された7Bモデルは、パラメーターが少ないにもかかわらず、QWQ-32B-Previewのような大規模なオープンソースモデルの精度を上回りました。これは、焦点を絞ったトレーニングが、控えめな計算リソースを備えた特定のドメインで強力なパフォーマンスにつながる可能性があることを示しています[1]。
4。テスト時間計算と推論チェーン：DeepSeek R1などのDeepSeekモデルは、「テスト時間計算」と呼ばれる手法を使用します。これにより、モデルは各問題により多くの時間と計算能力を費やすことができます。このアプローチは、人間のような審議を模倣し、より正確で思慮深い反応をもたらします。モデルがより長い推論チェーンを生成すると、ますます複雑な問題をより正確に解決できます[6]。
5。透明性とマルチエージェントアーキテクチャ：DeepSeekモデル、特にDeepSeek-R1は、多様な推論経路を統合するマルチエージェント共同アーキテクチャを採用しています。この相乗効果は、タスク固有のバイアスを緩和し、変動性を低下させることにより一貫性を高めるのに役立ちます。構造化されたアプローチにより、モデルは高自信ソリューションに動的に優先順位を付けることができ、それほど特定の出力を繰り返し改善します[3]。
これらの手法は、AIME 2024ベンチマークでのDeepSeekの印象的なパフォーマンスに集合的に貢献し、戦略的トレーニング方法とモデル設計が高精度を達成するために生の計算能力を上回る方法を示しています。
引用：
[1] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-ai-expertise-matter-more-than-compute-in-2025/
[2] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ibxhwp/deepseekr1distillqwen32b_2024_aime_i_performance/
[3] https://arxiv.org/html/2503.10573v1
[4] https://www.prompthub.us/blog/deepseek--model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[5] https://aws.amazon.com/bedrock/deepseek
[6] https://smythos.com/ai-agents/agent-architectures/deepseek-r1/
[7] https://www.amitysolutions.com/blog/deepseek-r1-ai-giant-from-china
[8] https://cloudsecurityalliance.org/blog/2025/01/29/deepseek-Rewriting-the-rule-of-ai-development
[9] https://www.inferless.com/learn/the- gultimate-guide-to-deepseek-models