Open-R1：DeepSeek-R1 をオープンに再現する挑戦


## はじめに

現代の大規模言語モデル（LLM）は、**数学や論理、プログラミングといった高度な推論タスク**において、驚異的な成果を上げています。
OpenAI の **o1 モデル**や**o3 モデル**が示したように、**推論時に追加の計算リソースを投入する**ことで、モデルの問題解決能力が大幅に向上することが実証されました。  

2025年1月28日付で公開された**DeepSeek-R1**は、難解な数学問題や論理的タスクにおいて、従来のLLMを凌駕する優れた推論能力を示しました。

今回取り上げるのは、**DeepSeek-R1**と、その手法をオープンに再現・検証するための **Open-R1 プロジェクト**です。

この記事では、Redditで注目を浴びている議論、DeepSeek-R1 の**技術的背景**、**内部アルゴリズム**、**評価・コストに関する議論**、そして将来的な**応用分野**について詳しく掘り下げます。

https://huggingface.co/blog/open-r1

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## 1. DeepSeek-R1とは？

DeepSeek-R1 は、従来の推論モデルを上回る**論理的思考や数学的推論能力の向上**を目指して設計されました。

- **ベースモデル：DeepSeek-V3**  
  **671B パラメータ**を持つ Mixture of Experts（MoE）モデルで、Sonnet 3.5 や GPT-4o と同等以上の性能を発揮すると報告されています。  

- **推論時の計算活用**  
  推論時に**追加の計算**を行うことで、より高精度な回答を生み出すアプローチです。
  これは **OpenAI の o1 モデル**に倣ったもので、**演算リソースを増やすほど応答品質が向上**する可能性を示唆しています。

※DeepSeek R1についての詳細な解説は、以下の記事をご参照ください。

https://qiita.com/syukan3/items/3f3d2f04a421ae6a91a9

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## 2. トレーニング手法と内部アルゴリズムの詳細

DeepSeek-R1 のトレーニング手法は、大きく分けて**2種類**に分類されます。

### A. DeepSeek-R1-Zero  
- **完全な強化学習（RL）パイプライン**  
  監督付き微調整（SFT）を一切行わず、**グループ相対方策最適化（GRPO）** を用いて学習します。  
- **GRPO の仕組み**  
  グループ内の各サンプルの出力を比較し、**相対的な報酬**を算出することで方策を更新します。
  これにより、モデルは各推論ステップで**自己検証**を行いながら、出力の改善を図るよう学習を進めます。

### B. DeepSeek-R1（SFT＋RL）  
- **コールドスタートと監督付き微調整**  
  初めに、少数の厳選された例を用いて **SFT** を実施し、回答の**明確さ**と**一貫性**を高めます。  
- **その後の強化学習**  
  継続的な **RL** により、さらに高度な**論理的推論能力**を獲得していきます。

### C. 最新技術：MTP と MLA の内部動作  
- **Multi Token Prediction (MTP)**  
  **複数のトークンを並行して予測**する手法です。
  ベクトル表現と並列処理を活用し、**広範囲の文脈情報を捉えながら**同時に複数の語句を生成するため、推論の**効率**と**精度**が向上します。  
- **Multi-Head Latent Attention (MLA)**  
  **複数の注意機構（ヘッド）**を用いて、隠れ層内のさまざまな情報を同時に抽出します。
  **複雑な論理関係**や**多角的なデータの関連性**を正確にとらえ、最終的な推論性能を高める仕組みです。

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## 3. 評価指標・ベンチマークと再現性の議論

DeepSeek-R1 が発表された際、コミュニティ内ではいくつかの疑問が提起されました。

- **具体的な評価数値の不足**  
  どのベンチマークを使用したのか、具体的なスコアが示されていないため、**再現実験**に対する透明性が不足していると指摘されています。
  
- **トレーニングデータとコードの非公開**  
  モデルのウェイトは公開されているものの、**実際のトレーニングデータやコード、ハイパーパラメータの詳細**が非公開であるため、**再現性**を担保しにくい状況です。

- **トレーニングコストの内訳**  
  DeepSeek-V3 のトレーニングには**約 550 万ドル**が投じられたとされますが、DeepSeek-R1 の**コスト構造や効率化策**については、さらなる検証が必要とされています。

これらの課題は、オープンソースでの**再現実験や検証**を進めるにあたって、今後の**重要なテーマ**となるでしょう。

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## 4. 対象領域の拡大と今後の展開

DeepSeek-R1 の技術は、**数学的推論**だけでなく、さまざまな分野での応用が期待されています。

- **コード生成とプログラミング支援**  
  論理的な**コード生成**や**デバッグ支援**、自動化されたプログラム作成など、**実用的な応用**が見込まれます。  
- **医学・科学分野での応用**  
  **医学的診断**や**科学的解析**など、複雑なデータ解析を要する領域において、高精度な推論能力が大きなインパクトを与える可能性があります。

こうした多様な応用分野への展開が見込まれるため、**Open-R1 プロジェクト**によるオープンな再現・検証の取り組みが、さらに広い分野の**研究**や**実装**を後押しすると考えられます。

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## 5. Open-R1プロジェクト：進捗とコミュニティ参加の全貌

Open-R1 プロジェクトは、DeepSeek-R1 の **「未公開部分」** をオープン化し、誰もが**同等またはそれ以上の推論モデル**を再現・改良できる環境を提供することを目指しています。

### プロジェクトのロードマップ

1. **R1-Distill モデルの再現**  
   - DeepSeek-R1 から高品質な推論データセットを抽出し、**distillation** を実施。  
2. **純粋な強化学習パイプラインの再現**  
   - **数学、推論、コード**に関する大規模データセットを新たにキュレーションし、**R1-Zero** と同様の RL パイプラインを構築。  
3. **多段階トレーニングの検証**  
   - ベースモデルから**監督付き微調整（SFT）**、その後の**強化学習（RL）** まで、一連のトレーニングプロセスを定量的に評価。

### コミュニティ参加と情報共有

- **GitHub・Hugging Face での情報公開**  
  **コードやデータセット、トレーニング手法**に関する情報が順次公開されており、誰もが参加できる体制が整えられています。  
- **活発なディスカッション**  
  **評価基準**、**トレーニングデータの選定**、**コスト分析**など多岐にわたる議論が行われ、寄せられたフィードバックが**技術改善**に生かされています。

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## 6. 今後の技術的課題と展望

Open-R1 プロジェクトでは、今後以下の点に重点を置いて研究・開発を進める予定です。

- **GRPO の詳細な解析**  
  強化学習における **GRPO アルゴリズム**の内部動作や、報酬設計の最適化を実験的に検証し、**推論精度向上のメカニズム**を解明します。  
- **MTP・MLA の内部構造と効果の定量化**  
  数学的解析や実装例、場合によっては**図解**を交えて説明し、**推論性能と計算効率がどのように両立**されているかを示します。  
- **評価指標・ベンチマークの策定**  
  **具体的な評価数値**や**ベンチマーク**を提示し、モデルの**再現性**と**信頼性**を客観的に評価できる基盤を整えます。  
- **トレーニングコストの内訳と効率化手法**  
  トレーニングコストの詳細を明らかにし、学習過程を**効率化**する手法や**経済面**での改善策を検討します。

これらの取り組みは、オープンソースコミュニティ全体での**技術検証**と**透明性向上**に大きく貢献し、次世代の推論モデル開発への**重要なステップ**となるでしょう。

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## まとめ

Hugging Face での **「Open-R1: a fully open reproduction of DeepSeek-R1」** プロジェクトは、**DeepSeek-R1** の革新的な推論手法を再現しようとする試みです。  

本記事では、以下の点を中心に解説しました。

- **技術的背景と内部アルゴリズム**  
  **GRPO** による強化学習、**MTP・MLA** の具体的な動作機構  
- **評価指標・コストと再現性への議論**  
  評価数値の不透明さ、**非公開のトレーニングデータ・コード**、トレーニングコストの内訳  
- **応用分野の拡大と今後の展望**  
  数学分野だけでなく、**コード生成**や**医療・科学分野**にも応用可能な潜在力  
- **Open-R1 プロジェクトのロードマップとコミュニティ参加**  
  **再現実験**を通じた**技術検証**と、オープンな**情報共有**への取り組み

Open-R1 プロジェクトは、これらの課題を解決しつつ、**コミュニティ全体**で**最先端の推論モデル**を**再現・改善**することを目指す、重要な試みです。
興味のある方はぜひ参加し、次世代の推論技術の発展に**貢献**してみてはいかがでしょうか。

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### 会社紹介

**株式会社 Mosaica**  
最先端テクノロジーで社会課題を解決し、持続可能な未来を創造する IT カンパニー。
AI ソリューション、クラウド統合、DX 推進、経営コンサルティングなど包括的なサービスでビジネス変革を支援しています。  

詳しくは [公式サイト](https://mosaica.co.jp/) までお気軽にご相談ください。
公式サイト： https://mosaica.co.jp/