DeepSeek-R1の論文から読み解く背景技術

2025年2月25日に登壇した「【DeepSeek解剖！】使い方から技術の核心まで」イベントの講演資料です。
https://ai-fest-tokyo.connpass.com/event/345811/

資料に関しては下記の記事もご覧ください。
（なお本資料を利用する場合は必ずご覧ください）
https://zenn.dev/asap/articles/89d2a13bdc75a3

Transcript

1. asap DeepSeek-R1の論文から 読み解く背景技術 ※営利目的・商用目的・企業内での本資料の利用はご遠慮ください
2. 1 はじめに 自己紹介 asap AI・機械学習の理論に興味を持つエンジニア。 ZennでAI関連の技術記事を書いてます。 「asap zenn」で検索！ @asap2650 ぜひ今アカウント作って登録してください @asap2650
3. はじめに
4. 3 はじめに 本講演の目的 DeepSeek-R1の「技術的な面白さ」を知ってもらうこと 技術に関してそんなに詳しくない人でも「面白い！」と思ってもらえることが本日の目的です 逆に、詳細な（厳密な）技術を知りたいという方は、ぜひ「元論文」を読んでみてください！ （論文の中では読みやすい方だと思います） もしくは、 ぜひ私の記事をご覧ください @asap2650
5. DeepSeekの歴史
6. 5 DeepSeekの歴史の振り返り DeepSeekの歴史 2025年 1月 2024年 12月 2024年 5月 2023年 11月 2023年 5月 DeepSeek-V3 DeepSeek-V2 DeepSeek-R1 Multi-head Latent Attention DeepSeek MoE auxiliary-loss-free strategy Multi Token Prediction DeepSeek-R1-Zero DeepSeek社 設立 DeepSeek Coder DeepSeek LLM 大規模学習に向けた 精度と計算効率のトレードオフ改善 大規模学習での 精度と安定性の向上 強化学習 GRPO 強化学習による 思考能力の向上と 徹底的な計算効率の改善 DeepSeekMath DeepSeek MoE 当時の 70Bオープンモデルに追いつく DeepSeek-V2.5 DeepSeek-Coder-V2 @asap2650 計算効率の改善と学習の安定性を突き詰めてきた歴史
7. DeepSeek-R1-Zero解説
8. 7 DeepSeek-R1-Zero 解説 DeepSeek-R1 論文の構成 強化学習による「DeepSeek-R1-Zero」開発 1 SFT+強化学習で「DeepSeek-R1」完成 2 既存の小型なオープンLLMへの蒸留検証 3 @asap2650
9. 8 DeepSeek-R1-Zero 解説 DeepSeek-R1 論文の構成 強化学習による「DeepSeek-R1-Zero」開発 1 SFT+強化学習で「DeepSeek-R1」完成 2 既存の小型なオープンLLMへの蒸留検証 3 @asap2650
10. 9 DeepSeek-R1-Zeroのモデル構造 @asap2650 DeepSeek-V3-Baseと同一モデル構造 モデルアーキテクチャの改善 学習方法の改善 DeepSeek-R1-Zero 解説 DeepSeek-V3 DeepSeek-V2 DeepSeek-R1 DeepSeek-R1-Zero DeepSeek LLM モデルパラメータ： 67B → 236B（+169B） モデルパラメータ：236B → 671B（+435B） モデルパラメータ：671B → 671B（変化なし） DeepSeek-V3-Baseへの追加学習にて開発 → 強化学習
11. 10 強化学習とは？？ @asap2650 一連の行動の流れによって得られる累積報酬の期待値を最大化 DeepSeek-R1-Zero 解説 学習初期 ランダムな動き 一晩放置した後 洗練された動き
12. 11 強化学習とは？？ @asap2650 途中の行動に正解を与えなくとも最終的なゴールから学習 DeepSeek-R1-Zero 解説 コマンド 入力 コマンド 入力 コマンド 入力 ゲームクリア 報酬 ・・・ ①移動やジャンプなどの「行動」をAIが実施 ③今回の流れで選んだ「行動」の選択確率を上げる （ゲームクリアから近い行動の方が強く更新される） ②クリアで報酬を与える ゲームクリア
13. 12 強化学習とは？？ @asap2650 途中の行動に正解を与えなくとも最終的なゴールから学習 DeepSeek-R1-Zero 解説 コマンド 入力 コマンド 入力 コマンド 入力 ゲームオーバー 罰 ・・・ ①移動やジャンプなどの「行動」をAIが実施 ③今回の流れで選んだ「行動」の選択確率を下げる （ゲームオーバーから近い行動の方が強く更新される） ②ゲームオーバーで 罰を与える （マイナスの報酬） ゲームオーバー
14. 13 LLMで強化学習とは？？ @asap2650 LLMは1tokenずつ順番に出力する自己回帰モデル DeepSeek-R1-Zero 解説 あ、あのさ、僕のこと、どう思ってる？ LLM子ちゃん ぼく 黒字：入力, 赤字：出力
15. 14 LLMで強化学習とは？？ @asap2650 LLMは1tokenずつ順番に出力する自己回帰モデル DeepSeek-R1-Zero 解説 あ、あのさ、僕のこと、どう思ってる？ ご主人 黒字：入力, 赤字：出力 LLM子ちゃん ぼく
16. 15 LLMで強化学習とは？？ @asap2650 LLMは1tokenずつ順番に出力する自己回帰モデル DeepSeek-R1-Zero 解説 あ、あのさ、僕のこと、どう思ってる？ ご主人様 黒字：入力, 赤字：出力 LLM子ちゃん ぼく
17. 16 LLMで強化学習とは？？ @asap2650 LLMは1tokenずつ順番に出力する自己回帰モデル DeepSeek-R1-Zero 解説 あ、あのさ、僕のこと、どう思ってる？ ご主人様は、 黒字：入力, 赤字：出力 LLM子ちゃん ぼく
18. 17 LLMで強化学習とは？？ @asap2650 LLMは1tokenずつ順番に出力する自己回帰モデル DeepSeek-R1-Zero 解説 あ、あのさ、僕のこと、どう思ってる？ ご主人様は、と〜っても 黒字：入力, 赤字：出力 LLM子ちゃん ぼく
19. 18 LLMで強化学習とは？？ @asap2650 LLMは1tokenずつ順番に出力する自己回帰モデル DeepSeek-R1-Zero 解説 あ、あのさ、僕のこと、どう思ってる？ ご主人様は、と〜ってもかっこいい 黒字：入力, 赤字：出力 LLM子ちゃん ぼく
20. 19 LLMで強化学習とは？？ @asap2650 LLMは1tokenずつ順番に出力する自己回帰モデル DeepSeek-R1-Zero 解説 あ、あのさ、僕のこと、どう思ってる？ ご主人様は、と〜ってもかっこいいです 黒字：入力, 赤字：出力 LLM子ちゃん ぼく
21. 20 LLMで強化学習とは？？ @asap2650 LLMは1tokenずつ順番に出力する自己回帰モデル DeepSeek-R1-Zero 解説 あ、あのさ、僕のこと、どう思ってる？ ご主人様は、と〜ってもかっこいいですよね！ 黒字：入力, 赤字：出力 LLM子ちゃん ぼく
22. 21 LLMで強化学習とは？？ @asap2650 LLMは1tokenずつ順番に出力する自己回帰モデル DeepSeek-R1-Zero 解説 あ、あのさ、僕のこと、どう思ってる？ ご主人様は、と〜ってもかっこいいですよね！ 臭いけど。 文章が完成しないと、良し悪しがわからないのがLLM →途中経過の良し悪しがわからないけど、ゴールから学習したい 黒字：入力, 赤字：出力 LLM子ちゃん ぼく
23. 22 LLMで強化学習とは？？ @asap2650 LLMでもマリオと同様の枠組みで強化学習可能 DeepSeek-R1-Zero 解説 token 出力 token 出力 token 出力 良い文章生成 報酬 ・・・ ①tokenを出力するという「行動」をLLMが実施 ③今回の流れで選んだ「行動」の選択確率を上げる （文章完成から近い行動の方が強く更新される） ②良い文章を生成したら 報酬を与える ご主人様は、 と〜っても かっこいいです！
24. 23 LLMで強化学習とは？？ @asap2650 LLMでもマリオと同様の枠組みで強化学習可能 DeepSeek-R1-Zero 解説 token 出力 token 出力 token 出力 ・・・ ①tokenを出力するという「行動」をLLMが実施 うるせぇ、 話しかけんな！ 悪い文章生成 罰 ③今回の流れで選んだ「行動」の選択確率を下げる （文章完成から近い行動の方が強く更新される） ②悪い文章を生成したら 罰を与える （マイナスの報酬）
25. 24 従来手法：PPO（Proximal Policy Optimization） @asap2650 今回出力した文章が期待値よりも高いか低いかで学習 DeepSeek-R1-Zero 解説 プロンプト 出力文章 報酬モデル （AI） 状態価値モデル （AI） 報酬 状態価値 （報酬の期待値） Advantage 状態価値：LLMが取得できる累積報酬の期待値 報酬：今回の出力文章での累積報酬 Advantage: 報酬と期待値との差 （正なら行動確率向上） LLM GAE
26. 25 報酬モデルとは @asap2650 DeepSeek-R1-Zero 解説 報酬モデル （AI） ご主人様は、と〜ってもかっこいいですよね！臭いけど。[EOS] ご主人様は、と〜ってもかっこいいですよね！臭いけど。 ご主人様は、と〜ってもかっこいいですよね！ 報酬モデル （AI） 報酬モデル （AI） 報酬モデル （AI） 報酬モデル （AI） ご主人様は、と〜ってもかっこいい ご主人様は、と〜っても 報酬:0 報酬:0 報酬:0 報酬:0 報酬:-1 各出力tokenごとに報酬モデルが報酬を計算 基本的には文完成（[EOS]トークン出力）時に報酬が与えられる 入力（LLMの出力） 出力
27. 26 報酬モデルとは @asap2650 DeepSeek-R1-Zero 解説 報酬モデル （AI） ご主人様は、と〜ってもかっこいいですよね！臭いけど。[EOS] ご主人様は、と〜ってもかっこいいですよね！臭いけど。 ご主人様は、と〜ってもかっこいいですよね！ 報酬モデル （AI） 報酬モデル （AI） 報酬モデル （AI） 報酬モデル （AI） ご主人様は、と〜ってもかっこいい ご主人様は、と〜っても 報酬:0 報酬:0 報酬:0 報酬:0 報酬:-1 文完成時だけ報酬計算することも多い 入力（LLMの出力） 出力
28. 27 報酬モデルとは @asap2650 DeepSeek-R1-Zero 解説 報酬モデル （AI） ご主人様は、と〜ってもかっこいいですよね！臭いけど。[EOS] ご主人様は、と〜ってもかっこいいですよね！臭いけど。 ご主人様は、と〜ってもかっこいいですよね！ 報酬モデル （AI） 報酬モデル （AI） 報酬モデル （AI） 報酬モデル （AI） ご主人様は、と〜ってもかっこいい ご主人様は、と〜っても 報酬:0 報酬:0 報酬:1 報酬:0 報酬:-1 区切りの良い箇所でプロセス報酬を与える場合もある （DeepSeek-R1では与えていない） 入力（LLMの出力） 出力
29. 28 状態価値モデルとは @asap2650 強化学習では何万回とsampleを出力し学習 ある時点以降から獲得できる累積報酬の期待値を出力する DeepSeek-R1-Zero 解説 状態価値モデル （AI） ご主人様は、 ご主人様は、かっこいいですよね！臭いけど。[EOS] ご主人様は、と〜ってもかっこいいですよね！ [EOS] ご主人様は、 それなりに面白いね！[EOS] ご主人様は、 私が守るから！安心して。[EOS] ・・・ 報酬モデル （AI） 報酬モデル （AI） 報酬モデル （AI） 報酬モデル （AI） ・・・ LLMは 確率的に文を生成 報酬:-1.0 報酬:+1.0 報酬:+0.3 報酬:+1.2 期待値:+0.8 今回の例だと、期待値(+0.8)なので「ご主人様は、」で始まる文章は、だいたい良い文章になりそう → 報酬+0.3の文章って本当にいい文章？ ご主人様は、 入力 （LLMの途中出力） 期待値を 反映するよう学習
30. 29 Advantage とは @asap2650 報酬から期待値を引くこと(厳密には違う) で、 バイアスを除去し入力に依存せず、出力を評価できる DeepSeek-R1-Zero 解説 プロンプト 出力文章 報酬モデル （AI） 状態価値モデル （AI） 報酬 状態価値 （報酬の期待値） Advantage 状態価値：LLMが取得できる累積報酬の期待値 報酬：今回の出力文章での累積報酬 Advantage: 報酬と期待値との差 （正なら行動確率向上） LLM GAE Ex)（報酬: +0.3）-（期待値: +0.8）=（Advantage: -0.5）← tokenの出力確率は減少
31. 30 従来手法：PPO（Proximal Policy Optimization） @asap2650 3つもAIモデルが必要→計算量が非常に多い DeepSeek-R1-Zero 解説 プロンプト 出力文章 報酬モデル （AI） 状態価値モデル （AI） 報酬 状態価値 （報酬の期待値） Advantage LLM 学習時にすべてGPUに載せて計算しないといけない GAE
32. 31 提案手法：GRPO（Group Relative Policy Optimization） @asap2650 「報酬の期待値」→「報酬の平均」で近似し 状態価値モデルを削減し、計算効率を向上 DeepSeek-R1-Zero 解説 プロンプト 出力文章 報酬モデル （AI） 報酬 Advantage LLM 出力文章 出力文章 報酬 報酬 Advantage Advantage 平均計算 バイアス除去
33. 32 提案手法：GRPO+ルールベース報酬 @asap2650 報酬をルールベースで与えるようにすることで 報酬モデルも削減し、AIモデルがLLMのみ DeepSeek-R1-Zero 解説 プロンプト 出力文章 報酬 Advantage LLM 出力文章 出力文章 報酬 報酬 Advantage Advantage 平均計算 バイアス除去 報酬付与 ルールベース
34. 33 ルールベース報酬とは？ フォーマット報酬 1 精度報酬 2 S A I R U DeepSeek-R1-Zero 解説 ・思考プロセスを<think>と</think>タグの間に置くことをモデルに強制する ・フォーマットに合っていれば報酬、合っていなければ罰を与える ・応答が正しいかどうかを評価する ・例えば数学の問題なら、最終的な答えとあっているかどうかで報酬を渡す
35. 34 ルールベース報酬：フォーマット報酬 @asap2650 以下のシステムプロンプトに合わせた出力を強制 DeepSeek-R1-Zero 解説 訳） ユーザーとアシスタントの会話。ユーザーが質問し、アシスタントがそれを解決する。 アシスタントは、まず頭の中で思考プロセスを考え、それからユーザに答えを提供します。 思考過程と答えはそれぞれ<think> </think>タグと<answer> </answer>タグで囲まれます。 つまり、<think> 思考過程はここ</think> <answer>答えはここ</answer>です。ユーザー：プロンプト アシスタント：
36. 35 ルールベース報酬：精度報酬 @asap2650 最終的な答えだけ見て、機械的に採点→報酬を与える AIモデルが不要 DeepSeek-R1-Zero 解説 <think> まずは、未知数をxと定義する。 ここでは兄がもらったアメをx個と置く。 すると弟のもらったアメは「x+8」個になる。 したがって、x+(x+8)=30より、x=11である。 </think> <answer> 11個</answer> Prompt: 30個のアメを兄と弟で分けたところ、 もらったアメの個数は 弟のほうが兄よりも8個多くなった。 兄のもらったアメは何個か。 結果だけを機械的に比較し「報酬」を与える 正解：11個 思考プロセスは「無視」 R1-Zeroのゴールは「問題を正解しているかどうか」(良い文章、悪い文章かは関係ない) 数学やプログラム問題を解かせる
37. 36 ルールベース報酬：精度報酬 @asap2650 思考部分に対しての報酬設定無しで、思考能力が向上 DeepSeek-R1-Zero 解説 <think> まずは、未知数をxと定義する。 ここでは兄がもらったアメをx個と置く。 すると弟のもらったアメは「x+8」個になる。 したがって、x+(x+8)=30より、x=11である。 </think> <answer> 11個</answer> 学習時は無視される 報酬が付与される箇所 報酬無しで思考能力が向上 思考の長さが増加 Aha Moment（モデル出力）
38. 37 なぜ思考能力が向上するのか @asap2650 強化学習の枠組みで、正答するためには 「今、何のtokenを出力するべきか」が最適化されるから DeepSeek-R1-Zero 解説 token 出力 token 出力 token 出力 問題に正答 報酬 ・・・ ①tokenを出力するという「行動」をLLMが実施 ③今回の流れで選んだ「行動」の選択確率を上げる （文章完成から近い行動の方が強く更新される） ②正答したら報酬を与える <think> まずは、未知数をxと定義する。 ここでは兄がもらったアメをx個と置く。 すると弟のもらったアメは 「x+8」個になる。 したがって、x+(x+8)=30より、 x=11である。 </think> <answer> 11個</answer> 問題の正答に近づくようなtokenを出力する能力 → ステップバイステップに問題を解く能力が磨かれる
39. PPO（従来手法） DPO（従来手法） 報酬モデルと状態価値モデルが必要 計算量が多すぎる 学習に 「良い回答」「悪い回答」の組が必要 使えるデータセットが少ない 38 著者らの執念 @asap2650 DeepSeek-R1-Zero 解説 いろんな文章で学習できる 学習量：増 報酬モデルと状態価値モデルが不要 計算量：少
40. PPO（従来手法） DPO（従来手法） 報酬モデルと状態価値モデルが必要 計算量が多すぎる 学習に 「良い回答」「悪い回答」の組が必要 使えるデータセットが少ない 39 著者らの執念 @asap2650 「学習データ量を減らさないこと」 「計算量を徹底的に削減すること」への強い執念 DeepSeek-R1-Zero 解説 GRPO+ルールベース報酬（提案手法） いろんな文章で学習できる 学習量：増 報酬モデルと状態価値モデルが不要 計算量：少 高性能と圧倒的に格安なAPI料金の両立を達成している理由か？
41. 40 まとめ DeepSeek-R1のモデル構造はDeepSeek-V3と同じ 1 S A I R U DeepSeek-R1-Zero 解説 GRPO+ルールベース報酬で圧倒的な計算効率を達成 2 数学問題を解くことで高い問題解決能力を獲得 3
42. 41 最後に まだ話せていないこといっぱいあります @asap2650 ぜひ読んで「いいね」してください！ SFT+強化学習で「DeepSeek-R1」完成 既存の小型なオープンLLMへの蒸留検証 論文の他の主張 DeepSeekの面白い技術 Multi-head Latent Attention（DeepSeek-V2） DeepSeek MoE Multi Token Prediction （DeepSeek-V3）