論文の概要: DeepSeek: Paradigm Shifts and Technical Evolution in Large AI Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.09955v1
- Date: Mon, 14 Jul 2025 06:10:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-15 18:48:24.365493
- Title: DeepSeek: Paradigm Shifts and Technical Evolution in Large AI Models
- Title（参考訳）: DeepSeek: 大規模AIモデルにおけるパラダイムシフトと技術的進化
- Authors: Luolin Xiong, Haofen Wang, Xi Chen, Lu Sheng, Yun Xiong, Jingping Liu, Yanghua Xiao, Huajun Chen, Qing-Long Han, Yang Tang,
- Abstract要約: DeepSeekはV3およびR1シリーズモデルをリリースした。低コスト、高性能、オープンソースというメリットから、世界中の注目を集めている。
本稿では,MLA(Multi-head Latent Attention),Mixture-of-Experts(MoE),Multi-Token Prediction(MTP),GRPO(Group Relative Policy Optimization)など,DeepSeekが導入した新しいアルゴリズムを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.99173041896884
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: DeepSeek, a Chinese Artificial Intelligence (AI) startup, has released their V3 and R1 series models, which attracted global attention due to their low cost, high performance, and open-source advantages. This paper begins by reviewing the evolution of large AI models focusing on paradigm shifts, the mainstream Large Language Model (LLM) paradigm, and the DeepSeek paradigm. Subsequently, the paper highlights novel algorithms introduced by DeepSeek, including Multi-head Latent Attention (MLA), Mixture-of-Experts (MoE), Multi-Token Prediction (MTP), and Group Relative Policy Optimization (GRPO). The paper then explores DeepSeek engineering breakthroughs in LLM scaling, training, inference, and system-level optimization architecture. Moreover, the impact of DeepSeek models on the competitive AI landscape is analyzed, comparing them to mainstream LLMs across various fields. Finally, the paper reflects on the insights gained from DeepSeek innovations and discusses future trends in the technical and engineering development of large AI models, particularly in data, training, and reasoning.
- Abstract（参考訳）: 中国人工知能(AI)スタートアップのDeepSeekが、V3とR1シリーズモデルをリリースした。低コスト、高性能、オープンソースのメリットから、世界的な注目を集めている。
本稿では,パラダイムシフト,主要言語モデル(LLM)パラダイム,DeepSeekパラダイムに着目した大規模AIモデルの進化を概観する。
次に、DeepSeekが導入した新しいアルゴリズムとして、MLA(Multi-head Latent Attention)、MoE(Mixture-of-Experts)、Multi-Token Prediction(MTP)、GRPO(Group Relative Policy Optimization)を挙げる。
次に、LLMスケーリング、トレーニング、推論、システムレベルの最適化アーキテクチャにおけるDeepSeekエンジニアリングのブレークスルーについて説明する。
さらに、DeepSeekモデルが競合するAIのランドスケープに与える影響を分析し、さまざまな分野にわたるメインストリームのLLMと比較する。
最後に、この論文はDeepSeekのイノベーションから得られた洞察を反映し、特にデータ、トレーニング、推論において、大規模AIモデルの技術的および工学的開発における将来のトレンドについて論じる。
関連論文リスト
- AIGI-Holmes: Towards Explainable and Generalizable AI-Generated Image Detection via Multimodal Large Language Models [78.08374249341514]
AI生成コンテンツ(AIGC)の急速な発展は、誤情報を拡散するAIGIの誤用につながった。
大規模で包括的なデータセットであるHolmes-Setを導入し、画像がAI生成されているかどうかを解説したインストラクションチューニングデータセットを含む。
本研究は,MLLMの構造化説明と品質管理によるデータ生成を効率化する,Multi-Expert Juryと呼ばれる効率的なデータアノテーション手法を提案する。
さらに,視覚専門家による事前学習,教師付き微調整,直接選好最適化を含む3段階学習フレームワークであるHolmes Pipelineを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-03T14:26:31Z) - From ChatGPT to DeepSeek AI: A Comprehensive Analysis of Evolution, Deviation, and Future Implications in AI-Language Models [8.03446809073899]
人工知能(AI)の急速な進歩は、OpenAI ChatGPTやDeepSeek AIといったモデルとともに、自然言語処理(NLP)の分野を変えました。
本稿では,ChatGPTからDeepSeek AIへの進化を詳細に分析し,その技術的違い,実践的応用,AI開発への広範な影響を明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-04T07:08:29Z) - A Review of DeepSeek Models' Key Innovative Techniques [10.977907906989342]
DeepSeek-V3とDeepSeek-R1はオープンソースのLarge Language Modelsをリードしている。
我々はこれらのモデルの顕著な有効性と効率を駆動するコア技術についてレビューする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-14T15:11:29Z) - Large Language Models Post-training: Surveying Techniques from Alignment to Reasoning [185.51013463503946]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理を根本的に変革し、会話システムから科学的探索まで、さまざまな領域で欠かせないものにしている。
これらの課題は、制限された推論能力、倫理的不確実性、最適なドメイン固有のパフォーマンスといった欠点に対処するために、先進的な訓練後言語モデル(PoLM)を必要とする。
本稿では,タスク固有の精度を向上するファインチューニング,倫理的コヒーレンスと人間の嗜好との整合性を保証するアライメント,報酬設計の課題によらず多段階の推論を進める推論,統合と適応の5つのパラダイムを体系的に追跡したPoLMの総合的な調査について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-08T05:41:42Z) - A Review of Multimodal Explainable Artificial Intelligence: Past, Present and Future [10.264208559276927]
本総説は,MXAI手法開発における重要な知見を得ることを目的としている。
MXAIの手法は,従来の機械学習,ディープラーニング,差別的基礎モデル,ジェネレーティブLLMの4つの時代にまたがる。
また、MXAI研究で使用される評価指標やデータセットについても検討し、今後の課題や方向性について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-18T17:06:21Z) - A Survey on Self-Evolution of Large Language Models [116.54238664264928]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な分野やインテリジェントエージェントアプリケーションにおいて大きく進歩している。
この問題に対処するために、LLMが自律的に獲得し、洗練し、モデル自身によって生成された経験から学ぶことができる自己進化的アプローチが急速に成長している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-22T17:43:23Z) - A Review of Multi-Modal Large Language and Vision Models [1.9685736810241874]
大規模言語モデル(LLM)が研究と応用の焦点として登場した。
近年、LLMはマルチモーダル大言語モデル(MM-LLM)に拡張されている。
本稿では,近年のMM-LLMとともに,マルチモーダル機能を有するLLMの現状を概観する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-28T15:53:45Z) - When Large Language Models Meet Evolutionary Algorithms: Potential Enhancements and Challenges [50.280704114978384]
事前訓練された大規模言語モデル(LLM)は、自然なテキストを生成する強力な能力を示す。
進化的アルゴリズム(EA)は、複雑な現実世界の問題に対する多様な解決策を発見できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-19T05:58:30Z) - Unleashing the potential of prompt engineering for large language models [1.6006550105523192]
大規模言語モデル(LLM)の能力を解き放つ上で,迅速なエンジニアリングが果たす重要な役割を概観する
自己整合性、思考の連鎖、そして生成された知識などの技術を含む、素早い工学の基礎的方法論と先進的な方法論の両方を検査する。
AIセキュリティの側面、特に迅速なエンジニアリングの脆弱性を悪用する敵攻撃について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-23T09:15:18Z) - Large-scale Multi-Modal Pre-trained Models: A Comprehensive Survey [66.18478838828231]
マルチモーダルな事前訓練型大型モデルは近年ますます注目を集めている。
本稿では, 自然言語処理, コンピュータビジョン, 音声処理における従来の深層・深層・深層・深層・深層・深層・深層・深層・深層・深層・深層・深層・深層・深層・深層・深層・深層・深層・深層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・高層・
次に,マルチモーダル・プレトレーニング・モデル(MM-PTM)のタスク定義,課題,メリットを紹介し,データ,目的,ネットワーク,知識強化による事前トレーニングに着目して,MM-PTMについて議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-20T15:34:03Z) - Pre-Trained Models: Past, Present and Future [126.21572378910746]
大規模事前訓練モデル(PTM)は近年大きな成功を収め、人工知能(AI)分野におけるマイルストーンとなった。
知識を巨大なパラメータに格納し、特定のタスクを微調整することで、巨大なパラメータに暗黙的にエンコードされた豊富な知識は、さまざまな下流タスクの恩恵を受けることができる。
AIコミュニティが、モデルをスクラッチから学習するのではなく、下流タスクのバックボーンとしてPTMを採用することは、今、コンセンサスになっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-14T02:40:32Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。