OpenAIが最初に「推論対応型」言語モデルを世に送り出したが、その後の進展を大きく加速させたのは、わずか4カ月前に登場したDeepseek-R1であることが最新のレビューにより明らかになった。
Deepseek-R1は、限られた学習リソースでも高度な論理的推論が可能なモデルとして注目を集めており、その登場後、業界全体で類似モデルの再現と研究が活発化。Metaも専用チームを編成し、R1の構造を分析・模倣しようとしているという。
研究チームによるメタ分析では、優れた推論能力の鍵は「高品質なデータ」にあるとされる。数百万件の粗雑なデータよりも、数千件の厳選されたステップバイステップ解説のほうが有効であり、小型モデル（7Bや1.5B）でも大幅な性能向上が可能であるという。
また、PPO（近接方策最適化）やGRPO（グループ相対方策最適化）といった強化学習技術の重要性も増しており、特にGRPOは複数の回答案を生成・比較し、相対評価によってモデルを改善する仕組みである。
訓練戦略の進化も顕著で、短い回答から徐々に長い内容へと発展させる「カリキュラム学習」が効果的とされ、これは人間の学習過程にも似ているという。
さらに、こうした推論能力はマルチモーダル（画像・音声など）領域にも広がりつつあり、OpenAIの「o3」では視覚情報やツール操作を含む推論が可能になっている。
一方で、推論能力の向上はコストや安全性の課題も伴う。MicrosoftのPhi 4では「Hi」という単語に対して50以上の「思考」を生成、GoogleのFlash 2.5ではトークン使用量が17倍に跳ね上がるなど、計算資源と費用の増大が問題視されている。
現段階では、どのタスクに推論型モデルを使うべきかの明確な基準はなく、用途や必要な深さ、コストとのバランスによって選定する必要がある。
※本記事は、以下の記事をもとに翻訳・要約しています。
THE DECODER「Deepseek-R1 triggers boom in reasoning-enabled language models」
コメント
推論型AIの進化は、単なる言語処理から一歩進んだ「考えるAI」への道を切り開きつつあります。Deepseek-R1の登場がその流れを加速させ、多くの企業や研究者がこの分野に注目しています。一方で、高度な推論には大きな計算リソースとコストが伴い、安全性の課題も浮上しています。使いどころを見極めながら、効果的にAIを活用する判断力がますます求められそうですね。特に複雑な問題解決や専門的な分野では、これらの推論型モデルが力を発揮してくれるでしょう。