低コストで超高性能な「DeepSeek-R1」に似たAIモデルを誰でも開発できるようにオープンでない部分を補完するプロジェクト「Open-R1」をHugging Faceが始動

中国のAI企業が2025年1月20日(月)にリリースしたAIモデル「DeepSeek-R1」は、「OpenAI o1」と同等の性能を備えつつ学習コストや運用コストが低いことを特徴としています。このDeepSeek-R1は、モデルデータが無料で公開されているのですが、学習に必要なデータセットやコードは公開されていません。新たに、AI開発プラットフォームの「Hugging Face」がDeepSeek-R1の非公開部分を再現してオープンソース化するプロジェクト「Open-R1」を開始しました。

Open-R1: a fully open reproduction of DeepSeek-R1
https://huggingface.co/blog/open-r1

DeepSeek-R1は中国に拠点を置くAI企業のDeepSeekが開発したAIモデルで、数学性能やコーディング性能などを測定する複数のテストでOpenAI o1を超えるスコアを記録しています。DeepSeek-R1の開発費用は560万ドル(約8億7000万円)とされており、高性能なAIモデルとしては非常に低いコストで開発されています。さらに、DeepSeek-R1は運用コストが低いことも特徴としており、AIの学習や運用に必要な高性能チップの将来性に対する不安からNVIDIAなどのハイテク株が軒並み下落するなど業界全体に大きな影響を及ぼしています。

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DeepSeekはDeepSeek-R1やその派生モデルを無料で公開しており、誰でもDeepSeek-R1を実行したり追加学習モデルを開発したりできます。例えば、日本のIT大手のサイバーエージェントもDeepSeek-R1の軽量版モデルをベースにした日本語特化モデルを公開しています。

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ただし、DeepSeekはDeepSeek-R1に関するすべての情報を公開しているわけではなく、モデルの学習に使用したデータセットやコードは公開していません。このため、AI開発者は「DeepSeek-R1をベースに追加学習したモデル」を作ることはできても「DeepSeek-R1と同様の技術を用いてゼロから構築したモデル」を開発することは困難です。この問題を解決するべく、Hugging FaceはDeepSeek-R1を分析してデータセットやコードを再現するプロジェクト「Open-R1」を開始しました。

DeepSeek-R1は教師ありファインチューニング(SFT)を行わず、強化学習(RL)を用いてトレーニングされています。また、学習コストの低減のために「グループ相対ポリシー最適化(GRPO)」と呼ばれる技術も採用しています。Open-R1ではDeepSeek-R1の技術レポートを参考にしつつDeepSeek-R1で使われた技術を再現してオープンソース化することを目標としています。

記事作成時点ではOpen-R1はプロジェクト初期の段階ですが、プロジェクトが成功すれば医学分野や科学分野など数多くの分野に最適化された低コストかつ高性能なAIモデルが誕生することが期待されています。

Open-R1の成果は以下のGitHubリポジトリで公開される予定です。

GitHub - huggingface/open-r1: Fully open reproduction of DeepSeek-R1
https://github.com/huggingface/open-r1