人工知能はDeep Cogito v2の登場により革命を迎え、推論と学習の概念を再定義しています。この革新を秘めたオープンソースモデルは、前例のない認知的自律性への大胆な探求を示しています。独自のアプローチにより、自身の推論プロセスに学習を集中させることで、このAIは従来の限界を超えています。
*Cogito v2の洗練されたアーキテクチャ*は、データ操作から画像理解までの印象的な能力を備えています。*6710億パラメータのモデル*は、世界的に最も強力なものの一つとして評価されています。*各進展は革命を証明しており*、私たちのテクノロジーと人工知能とのインタラクションを変える可能性があります。
Deep Cogito v2 : オープンソース人工知能の重要な進展
Deep Cogitoは最近、Cogito v2という新しいオープンソース人工知能モデルのラインを発表しました。このシリーズは、自身の推論能力を磨く能力に特異性を持ち、AI技術の進化において重要なステップを示しています。これらのモデルはオープンソースライセンスの下で提供され、2つの中間サイズカテゴリと2つの大規模モデルに分類される4つのハイブリッド推論モデルを包含しています。
Cogito v2モデルの特徴
Cogito v2のラインアップには、700億パラメータおよび1090億パラメータのモデル、さらに4050億パラメータおよび6710億パラメータのより大規模なバージョンが含まれています。最も大きなモデルである671B Mixture-of-Experts (MoE)は、すでに世界で最も強力なオープンソース人工知能の一つと見なされています。
Deep Cogitoの担当者は、DeepSeekの最新の革新に匹敵するパフォーマンスを報告しています。このモデルは、O3やClaude 4 Opusなどのプロプライエタリシステムと競争できる能力を示し、オープンソースソリューションと商業ソリューションの間の重要な近づきを証明しています。
推論の新しいアプローチ
Cogito v2を従来のモデルと区別するのは、単なるサイズやパワーではなく、人工知能が知識を習得する方法の根本的変化です。システムの設計により、推論プロセスの内面化が可能になります。完全に探求するための時間を延長するのではなく、この新しいアーキテクチャは、発見を内部パラメータの構成要素として変換する方法を学びます。
この推論の内面化には、蒸留と反復的増幅 (IDA)という手法が使用されます。この技術は、研究から導かれた結論を蒸留し、それをモデルの基本パラメータに再統合します。その目的は、強化された直感を構築し、AIが全体の探求を行わずに自身の推論の結果を予測できるようにすることです。
パフォーマンスと効率性
Cogito v2のモデルは、平均して競合他社であるDeepseek R1よりも60%短い推論チェーンを示しています。この効率性は予算面にも反映されており、Deep Cogitoはモデル開発にかかる総コストが350万ドルを下回ったと主張しています。この金額は一般の人々にはかなりの額に思えるかもしれませんが、多くの大手AIラボの予算に比べれば微々たるものです。
思考プロセスの最適化
6710億のフラッグシップモデルは特別な注意を受け、最終的な回答を完成させるだけでなく、思考プロセスを洗練させるために訓練されています。この戦略は、推論中の逸脱を抑制し、より直接的な解決策に向かうアプローチを促進します。パフォーマンスデータは、この方法論が実を結んでいることを示しており、Deep Cogitoのオープンソースモデルは、主要なベンチマークにおいてDeepSeekの最新バージョンと同等かそれを上回っています。
モデルの新たな能力
最も予想外な結果の一つは、モデルが画像について推論する能力であり、これは明示的に学習していないスキルです。チームは、Deep Cogitoモデルがカモとライオンの2つの画像を比較する例を共有しました。この比較は、移転学習を通じて、彼らの生息地、色、および構成に関する深い推論プロセスを示しています。この新たに現れた特性は、将来的なマルチモーダル推論システムにおける学習データ生成の強力な手段となる可能性があります。
Deep Cogitoの未来とコミットメント
Deep Cogitoのチームメンバーは、「反復的改善からの利益を最大化していく」ことを目指しています。彼らは、開発されるすべての人工知能モデルがオープンソースであることを保障するコミットメントを再確認しています。この決定は、技術の進歩を共有するという業界全体の広がりに沿っています。
人工知能とビッグデータに関連するテーマをより深く掘り下げるために、AI & Big Data Expoなどの重要なイベントがアムステルダム、カリフォルニア、ロンドンで開催されます。
Deep Cogito v2に関するよくある質問
Deep Cogito v2とは何ですか、そしてそれが他のAIモデルと何が違うのですか？
Deep Cogito v2は、推論能力の向上に焦点を当てた新しいオープンソースAIモデルのラインであり、蒸留と増幅反復(IDAR)と呼ばれるプロセスを通じてその能力を洗練させます。これにより、自己の推論プロセスを統合し、直感と効率を向上させています。
Cogito v2ファミリーにはどのようなモデルがありますか？
Cogito v2ラインには、700Bと1090Bパラメータの中間サイズモデル2つと、4050Bと6710Bパラメータの大規模モデル2つが含まれています。671Bモデルはそのパワーで特に称賛されています。
蒸留と増幅反復(IDA)技術はAIの推論をどのように改善しますか？
IDA技術は、モデルが研究プロセスから得た教訓を基本パラメータに組み込むことを可能にし、毎回面倒な検索を行わずに推論結果を予測できるようにします。
Cogito v2は他のAIラボと比較して開発コストにどのように影響しますか？
Deep Cogitoは、全てのモデルを350万ドル未満で開発し、これは大手AIラボの通常の支出と比較して相対的に低く、イノベーションの障壁を軽減しています。
671Bモデルはどのようにユニークで、その応用は何ですか？
671Bモデルは、最終的な回答の質を向上させるだけでなく、推論プロセス自体を改善するよう特別に設計されており、多様なアプリケーション領域でより直接的かつ効果的な解決策を提供できるようになります。
Deep Cogitoモデルでは、特に画像に関連する推論はどのようなものが可能ですか？
驚くべきことに、Deep Cogitoモデルは画像に関する推論を行うことができ、これは明示的に訓練されていないスキルです。彼らは、転移学習によって生息地や色に関する視覚要素を比較したり分析したりすることができます。
Deep Cogitoチームの人工知能に対する将来の野望は何ですか？
Deep Cogitoのチームは、自己改善から得た利益を活用して超知能の開発に向けて進み続ける計画を立てており、創造するすべてのAIモデルをオープンソースとするコミットメントを維持しています。
