最近、Perplexity AI は人工知能分野で波を立て、DeepSeek-R1 モデルの新しいバージョンである R1 1776 のオープンソースを正式に発表しました。この新バージョンの発表は、技術的な進歩のみならず、モデルの応用の自由度と正確さにおいても重要な一歩を踏み出しました。
背景と起源
R1 1776 は、元々の DeepSeek-R1 モデルを微調整して作られました。DeepSeek-R1 は自体、強力な推論能力を持っていましたが、一部の敏感なトピックに対しては回答を拒否するため、その応用範囲と実用性が制限されていました。Perplexity AI は、この制限を突破するために、微調整技術を使って DeepSeek-R1 を最適化し、R1 1776 を生み出しました。命名からして、「1776」には特別な意味が込められており、1776年のアメリカ独立宣言を連想させ、自由な表現と束縛からの解放を象徴しています。これも、R1 1776 が質問に答える際の自由度と無偏倚さを暗示しています。
開発プロセスの解明
R1 1776 の開発プロセスにおいて、Perplexity は厳密かつ革新的な戦略を採用しました。まず、専門家を雇い、約300の審査された敏感なトピックを慎重に識別し、これらのトピックに対して正確な事実に基づく回答を用意しました。モデルがマルチリンガル環境での質問をよりよく理解和処理できるようにするために、彼らはまた40,000のマルチリンガルプロンプト（prompt）を用意しました。これらのデータは、後のトレーニングのための堅固な基盤を提供しました。
技術的な実装において、Perplexity は NVIDIA の NeMo 2.0 フレームワークを選んで、DeepSeek-R1 を微調整しました。このフレームワークは、R1 1776 が敏感なトピックに対する回答能力を解除するのに強力な技術サポートを提供しました。同時に、彼らはまたマルチリンガル審査分類器を開発し、モデルが質問に回答する際に正確かつ関連性があることを確保し、偏ったまたは不適切な内容が含まれないようにしました。
性能と評価
丹念な開発とトレーニングを経て、R1 1776 の性能表現は称賛に値します。審査制限解除効果において、1000以上の例を含むマルチリンガル評価セットを使ってテストした結果、R1 1776 は敏感なトピックの回避を成功裏に避け、より正確な回答を提供できることを示しました。これにより、審査制限を突破する方面で顕著な成果を得たことが証明されました。
推論能力の維持においても、R1 1776 は優れた成績を収めています。数学と推論の基準テストにおいて、その表現は元の DeepSeek-R1 と同等であり、審査制限を解除する過程で、元々の推論能力が損なわれていないことを証明しています。ユーザーにとってこれは大きな優位性であり、無偏倚な回答を享受する的同时に、依然として高品質な推論結果を得ることができます。
オープンソースと利用可能性
Perplexity AI の R1 1776 のオープンソース戦略も注目すべきです。現在、R1 1776 のモデルウェイトはすでに Hugging Face でオープンソースになっており、ユーザーは Hugging Face ダウンロードリンクから簡単に入手できます。さらに、Perplexity は Sonar API を通じて R1 1776 へのアクセスを提供し、開発者とユーザーの使用をより便利にしています。
将来の発展計画について、Perplexity はトレーニングと推論コードのオープンソース化を検討しているものの、まだ最終的な決定をしていません。彼らは、自らのコアバリューは高品質な AI アシスタント体験を提供することにあると強調しており、モデル自体にのみ依存しないことを示しています。これにより、Perplexity はサービスモデルを絶えず探求し最適化し、ユーザーのニーズをよりよく満たすことを示しています。
まとめと展望
Perplexity AI が発表した DeepSeek-R1 1776 モデルバージョンは、人工知能分野の大きな進歩です。審査制限を解除しながら、強力な推論能力を維持し、ユーザーに更加自由で正確かつ事実に基づく回答プラットフォームを提供しています。技術の絶え間ない発展と完備に伴い、R1 1776 はより多くの応用シナリオでその独特の優位性を発揮し、人工知能技術の普及と革新に更大的貢献をするでしょう。Perplexity AI が未来にもっと素晴らしい成果をもたらすことを共に期待しましょう！
会社名：株式会社Dolphin AI
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