人工知能分野では、大規模言語モデルの発展が目まぐるしく進んでいます。本日、DeepSeekは重要な節目を達成しました。DeepSeek-V2.5の発表です。この全新的なオープンソースモデルは、汎用会話能力と強力なコード処理能力を融合しています。さらに、複数の分野で大幅な改善が実現され、ユーザーにより効率的で、よりスマートなエクスペリエンスを提供します。
一、DeepSeek-V2.5の誕生
DeepSeek-V2.5は、DeepSeek-V2-ChatとDeepSeek-Coder-V2の2つのモデルを統合した成果です。この統合は、元のChatモデルの汎用会話能力を維持しつつ、Coderモデルのコード生成と推論における強力な性能を引き継いでいます。何よりも重要なのは、DeepSeek-V2.5が人間の好みをより自然に理解し、人間の習慣に合った言語とコードを生成する能力が向上していることです。
二、性能向上
（一）汎用能力
DeepSeek-V2.5は、汎用能力において大幅な進歩を遂げています。業界標準のテストセットを使用した評価では、DeepSeek-V2.5は中国語と英語の4つのテストセットでいずれも以前のバージョンを上回っています。内部の中国語評価では、DeepSeek-V2.5はGPT-4o miniやChatGPT-4o-latestとの対戦勝率を大幅に向上させています。これは、ユーザーが使用する際により良いエクスペリエンスを得られることを意味します。
（二）セキュリティ能力
モデルのセキュリティ面でも、DeepSeek-V2.5は最適化が行われています。チームはモデルのセキュリティ境界をより明確に定義し、さまざまな脱獄攻撃に対する防御能力を強化すると同時に、正常な質問へのセキュリティポリシーの過剰な干渉を減らしました。具体的には、DeepSeek-V2.5のセキュリティ総合スコアは74.4％から82.6％に向上し、セキュリティオーバーフロー比率は11.3％から4.6％に低下しました。
（三）コード能力
コード生成においても、DeepSeek-V2.5はDeepSeek-Coder-V2の強力な能力を維持し、複数のテストで大幅な改善が見られます。たとえば、HumanEval PythonやLiveCodeBenchのテストでは、DeepSeek-V2.5のパフォーマンスが以前のバージョンを上回っています。さらに、FIM補完タスクでは、内部評価セットDS-FIM-Evalのスコアが5.1％向上し、ユーザーにより良いプラグイン補完エクスペリエンスを提供します。
三、使用エクスペリエンス
DeepSeek-V2.5のリリースにより、ユーザーはより簡潔でスマートで効率的な使用エクスペリエンスを得ることができます。ユーザーはウェブインターフェースやAPI経由で新しいモデルにアクセスでき、APIインターフェースは後方互換性が保たれているため、ユーザーは新しいバージョンにシームレスに切り替えることができます。さらに、Function Calling、FIM補完、Json Outputなどの機能も変更されておらず、ユーザーが使用する際に不適切な印象を受けないようになっています。
四、オープンソースの精神
DeepSeekチームは常にオープンソースの精神を堅持しており、DeepSeek-V2.5も例外ではありません。このモデルはすでにHuggingFace上でオープンソース化されており、ユーザーは以下のリンクからアクセスして使用することができます。
HuggingFace - DeepSeek-V2.5
五、まとめ
DeepSeek-V2.5のリリースは、大規模言語モデルが汎用会話能力和コード生成能力をさらに融合するという点で、重要な意味を持っています。モデルの性能とセキュリティを最適化することにより、DeepSeek-V2.5はユーザーに強力なツールを提供します。開発者も一般ユーザーも、このモデルから恩恵を受けることができます。
DeepSeek-V2.5がさらに改善され、最適化されるにつれて、私たちは、このモデルがより多くの分野で重要な役割を果たすことを期待しています。
DeepSeek-V2.5に興味がある方は、上記のリンクから詳細を確認し、プロジェクトに適用してみてはいかがでしょうか。
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独自技術の音声対話意図理解モデル(Dolphin Large Language Models)に基づき、音声認識、音声生成、意味理解、テキスト生成、機械翻訳、声紋認識、その他音声対話のフルチェーン技術を開発し、日本語、英語、中国語、韓国語、フランス語、スペイン語、ロシア語、ドイツ語、チベット語、タイ語、ベトナム語など20以上の言語に対応しています。
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