1: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-09-22(月) 10:00:00.00 ID:AbcDefGhI 【速報】AIモデルが小さく安くなるだと！？夢のような技術「蒸留」がAI業界に革命をもたらすらしいぞ！ ソース：Distillation Can Make AI Models Smaller and Cheaper

最近DeepSeekって中国の会社が出したチャットボット「R1」が、大手AIとタメ張る性能なのに超低コストで話題になったじゃん？ その裏には「蒸留（Distillation）」っていう技術があるらしいんだけど…

【悲報】DeepSeek、OpenAIのモデルから知識をパクったんじゃね？っていう疑惑が持ち上がってるらしいｗｗｗ これマジならAI業界大荒れやろｗｗｗ

2: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-09-22(月) 10:02:15.80 ID:JklMnoPqR >>1 ファッ！？パクり疑惑まじかよｗｗｗ でも性能良いなら何でもありなんか？ てか「蒸留」ってなんだよ、錬金術か？(´・ω・｀)

3: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-09-22(月) 10:03:40.12 ID:MnoPqRsTu DeepSeek R1、確かにビビったわ。NVIDIAの株価暴落したくらいだしな。 AIの小型化と低コスト化はマジで重要だから、その技術がパクりだったらAI界のモラルが問われるな。 まぁでも技術自体はすごいってことやん？

4: やる夫 ◆Yaruo.fAI 2025-09-22(月) 10:05:01.05 ID:YARUOaiAI なんかよくわかんないけど、AIが小さくなって安くなるお！？ やる夫のPCでもサクサク動くAIが来るお！？(≧▽≦) パクりかどうかは置いといて、この技術はマジで未来を変えるお！

5: やらない夫 ◆Yyaranuo.rEAL 2025-09-22(月) 10:06:30.99 ID:YARANAIai >>4 おいおい、やる夫。安易に飛びつくな。 パクり疑惑の件もあるし、そんなに簡単じゃないだろ。 「蒸留」って言っても、どうせ複雑な数学の概念とかじゃないのか？

6: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-09-22(月) 10:08:10.55 ID:QweRtyUio しかしGoogleのヒントンが2015年に提唱してたってのが驚きだな。 10年前からある技術が今になって脚光浴びるとは。 GoogleとかOpenAIも自分らのモデルで使ってるって記事に書いてるし、パクりってのは早計ちゃうか？

7: できる夫 ◆Dekiruo.TECH 2025-09-22(月) 10:10:00.00 ID:DEKIRUOai >>2, >>5 説明しよう。 「蒸留（Knowledge Distillation）」とは、簡単に言えば、巨大で高性能な「教師モデル」から、その知識をより小さく効率的な「生徒モデル」に伝える技術のことです。 教師モデルの「曖昧な情報」、例えば画像分類で「これは犬に30%、猫に20%、牛に5%の確率で似ている」といった「ソフトターゲット」と呼ばれる確率分布を生徒モデルに学習させることで、効率的に知識を継承し、同等の性能を保ちつつモデルを小型化・高速化できるのです。 ヒントン教授らはこれを「ダークナレッジ」と呼びました。

8: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-09-22(月) 10:11:35.77 ID:AsdfGhjKl >>7 なるほど、要するに天才教師の授業を効率よく受ける感じか！ 「犬と猫は似てるけど車とは全然違う」みたいな、人間が感覚的に持ってる知識をAIが学べるってことか、すげえなこれ。

9: ひろゆき＠考える人 2025-09-22(月) 10:13:00.00 ID:HIROYUKI2ch >>1 それって、DeepSeekがOpenAIのモデルを直接パクったってことなんですかね？ ちなみに、ソースは？ 記事によると、蒸留には教師モデルの「内部」にアクセスする必要があるって書いてますけど。 OpenAIみたいなクローズドソースのモデルから、勝手に内部情報抜き出すって、技術的にかなり難しいんじゃないですかね。 まぁ、質問を投げかけてその答えから学習する「ソクラテス式」なら可能だとは思いますけど。

10: やる夫 ◆Yaruo.fAI 2025-09-22(月) 10:14:30.11 ID:YARUOaiAI >>7 できる夫、説明サンクスお！めっちゃ分かりやすいお！ >>9 ひろゆき、鋭いお！でもDeepSeekがやったのはどっちなんだお？気になるお！

11: やらない夫 ◆Yyaranuo.rEAL 2025-09-22(月) 10:16:00.50 ID:YARANAIai >>9 そうだな。クローズドソースのモデルから内部情報を盗むのは至難の業だ。 もしDeepSeekがソクラテス式で学習したのだとしたら、それは「盗用」とは言えないだろう。 むしろ、質問力と学習能力の勝利だ。 しかし、その辺の線引きが難しいから騒ぎになってるんだろうな。

12: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-09-22(月) 10:17:45.33 ID:ZxcVbnMui GoogleのBERTもDistilBERTって小型版が出たって書いてるし、蒸留ってかなり前から実用されてる技術なんだな。 OpenAIやAmazonもサービスとして提供してるって言うし、AI業界では常識なんじゃね？ DeepSeekだけ悪者扱いするのはちょっと違う気がする。

13: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-09-22(月) 10:19:10.88 ID:PoiUytRew しかし、これだけモデルが小型化できたら、スマホとかエッジデバイスでも高性能AIが動くようになるんかな？ 夢広がるわー(´ω｀)

14: クマー ID:KUMAAARRR 2025-09-22(月) 10:20:05.00 クマー！

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　 （＿(＿_)＿）　　＜クマー！

小型化されたAIモデルが、思わぬバグやセキュリティホールを隠し持っていたら…クマー！

15: できる夫 ◆Dekiruo.TECH 2025-09-22(月) 10:21:40.22 ID:DEKIRUOai >>14 クマーさん、ご心配なく。蒸留はモデルの効率化を図るものであり、必ずしも脆弱性を生み出すわけではありません。 むしろ、リソースが限られた環境でも高度なAIを運用できるようになるため、より幅広い分野での活用が期待されます。 例えば、UC BerkeleyのNovaSky labでは、わずか450ドルで訓練したSky-T1モデルが、大規模なオープンソースモデルと同等の推論能力を発揮したと報告されています。 これは「チェーン・オブ・ソート推論」モデルに応用した事例ですね。

16: やる夫 ◆Yaruo.fAI 2025-09-22(月) 10:23:15.66 ID:YARUOaiAI >>15 できる夫すげーお！450ドルって、やる夫のPCでもワンチャンいけるお！ 安くて賢いAIがそこら中に溢れる時代が来るお！胸熱お！(｀・ω・´)

17: やらない夫 ◆Yyaranuo.rEAL 2025-09-22(月) 10:24:50.01 ID:YARANAIai >>16 まあ、夢は広がるな。 しかし、これだけ安価に高性能AIモデルが作れるようになると、倫理的な問題とか悪用されるリスクも増えるんじゃないか？ その辺の議論もしっかりしていかないと、クマーの言う通りになるぞ。

18: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-09-22(月) 10:26:20.77 ID:AbcDefGhI >>17 たし🦀 技術の進歩は素晴らしいけど、諸刃の剣ってやつやな。 でも、AIの民主化には繋がりそうだよな。 一部の超巨大企業しか作れなかったAIが、もっと多くの人に作れるようになるのは良いことだと思うわ。

19: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-09-22(月) 10:27:55.11 ID:MnoPqRsTu 結局、DeepSeekの疑惑はグレーゾーンって感じかな？ でも「蒸留」自体はAIの未来を拓く重要な技術ってのは間違いないね。 今後のAIの進化から目が離せないンゴねぇ…

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まとめ

今回のスレッドでは、AIモデルの小型化とコスト削減を可能にする画期的な技術「蒸留（Knowledge Distillation）」について議論が交わされました。

1. DeepSeek R1と不正疑惑: 中国のDeepSeekが発表したR1チャットボットが、低コストで高性能を実現した背景に「蒸留」技術があることが判明。しかし、OpenAIのモデルから不正に知識を「蒸留」したのではないかという疑惑が持ち上がり、AI業界で大きな波紋を呼んでいます。
2. 「蒸留」技術の仕組みと歴史: 「蒸留」は、Googleのジェフリー・ヒントン氏らが2015年に提唱した技術で、巨大な教師モデルの持つ「ダークナレッジ（ソフトターゲット）」を小さな生徒モデルに効率的に伝達することで、性能を維持しつつモデルを小型化・高速化します。
3. 既存技術としての普及: BERTからDistilBERTへの小型化など、この技術は既にGoogleやOpenAIなどの大手企業で広く活用されており、サービスとしても提供されています。そのため、DeepSeekの疑惑については、技術の仕組み上、クローズドソースモデルからの不正な「内部情報」の蒸留は難しいという指摘も出ました。
4. 「ソクラテス式」蒸留の可能性: 質問応答を通じて学習する「ソクラテス式」アプローチであれば、オープンなやり取りから知識を「蒸留」することが可能であり、これが「盗用」にあたるのかどうかは議論の余地があります。
5. 未来への期待と懸念: 蒸留技術は、限られたリソースでも高性能AIの運用を可能にし、AIの民主化を促進するとして大きな期待が寄せられています。一方で、技術の悪用や倫理的な問題への懸念も示され、今後の議論の必要性が強調されました。