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DeepSeek-R1の技術的詳細
DeepSeek-R1: 世界最高推論性能のOSSモデル こんにちはYosematです。 中華系のAI技術が進化していますね。OpenAIなど研究開発を進めて手法が確立されてきたタイミングで参入することで莫大な試行錯誤のコストを節約しお安いコストで仕上げている印象を受けています。 今日はぶっちぎりの話題性を誇るDeepSeek-R1について解説します。一般の読者が「お気持ちはわかった」状態になることと関連分野をかじってる人が「完全に理解した」状態になることを目指します。 DeepSeek-R1とは DeepSeek-R1は OSSの大規模言語モデル OpenAI o1に並ぶ性能を示す推論モデル 強化学習頼みで進化したモデル です。 APIも公開されていますがOutput Tokenあたりの値段はo1に比べて20倍以上安いです。 利用者目線でのすばらしさや社会に与える影響の考察は他の記事に譲
RAGで「AIエージェント」を使う手法まとめ
本記事では、RAGの性能を高めるための「Agentic RAG」という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、エンタープライズ企業向けにRAGを提供しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、「AIエージェント」をRAGに取り入れた手法である「Agentic RAG」のサーベイ論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合はこちらの記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー Agentic RAG は、RAGの新しい手法です。この論文では、「RAGにAIエージェントを使っている」とはどういう状態なのか、どんなパターンがあるのかまとめられています。クリーブランド・ステート大学の研究者らによって、2025年1月に発表された論文です。 最近、「AIエージェント」が注目されてい
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