DeepSeekが自分はOpenAI製だと自称してるｗｗｗ

[名無しさん]

Redditのr/LocalLLaMAで話題になってたんだけど、DeepSeekのモデルに「どこの会社の製品？」って聞いたら「OpenAIです」って返ってきたらしい。マジで笑った。まあ学習データにOpenAIの出力が混ざってるってことだろうけど、こういうの見るとやっぱりトレーニングデータのクリーニングって難しいんだなと思う。実際に使ってる人いる？このスレではDeepSeekのモデル全般、ローカルLLMの使い勝手、コスト、プライバシー、ベンチマーク比較なんかについて話そう。元の投稿:

[名無しさん]

これマジで草。でもこういうのって結構あるよね、LLMが自分の出自を間違えるやつ。

[名無しさん]

学習データにOpenAIの応答が大量に含まれてるんだろうね。データセットのフィルタリングが甘いってことか。

[名無しさん]

でも最近のモデルは結構ちゃんとしてるよ。DeepSeek R1とかはかなり正確だし。

[名無しさん]

R1は確かに良いけど、この問題はバージョンによるんじゃない？もしかしたら古いモデルだけかも。

[名無しさん]

そうかも。試しに最新のDeepSeek V3で聞いてみたけど、「DeepSeekです」ってちゃんと答えたよ。

[名無しさん]

DeepSeek自体は結構良いモデルだと思うんだけど、こういうとこが信頼性に響くよな。

[名無しさん]

ローカルで動かす分には別にどこの会社でもいいけど、こういうミスがあるとAPI経由で使うのはちょっと怖いな。

[名無しさん]

コスト面だとDeepSeekは結構お得だよね。ローカルで動かすのもやりやすいし。

[名無しさん]

プライバシーの観点からはローカルLLMが一番だけど、性能で比べるとまだOpenAIには及ばないよな。

[名無しさん]

こういうのってOpenAIの利用規約的にどうなんだろ？学習データに使うのは禁止されてるはずだけど。

[名無しさん]

確かに規約違反の可能性はある。でも現実的に全部取り締まるのは無理だし、DeepSeekが中国の企業だからなおさらかも。

[名無しさん]

倫理的な問題もあるけど、技術的に面白い話だよね。モデルが自分をどう認識するかって。

[名無しさん]

ベンチマークで見るとDeepSeekはコスパ良いよね。Mistralと比べてどう？

[名無しさん]

Mistralの方がコードは得意だけど、日本語ならDeepSeekの方が自然だと思う。

[名無しさん]

コードならClaudeとかGPTのが上だけど、ローカルで動かしたいならDeepSeekなんだよな。

[名無しさん]

こういう話題になると必ず「じゃあ結局どれ使えばいいの？」ってなるけど、用途次第だよね。

[名無しさん]

DeepSeekのモデルは量子化が進んでて、RTX 3060でも動くのがいい。

[名無しさん]

確かに軽いのは魅力。でも性能には妥協が必要。トレードオフだな。

[名無しさん]

でもこういう「自称OpenAI」問題があると、業務利用は躊躇するわ。

[名無しさん]

DeepSeekの会社自体は結構真面目にやってる印象だけど、データセットの品質は改善してほしい。

[名無しさん]

そう思う。でもこれがニュースになるってことは、それだけ注目されてるってことだよね。

[名無しさん]

結局、オープンLLMはどこも似たような問題抱えてる。完璧なモデルなんてない。

[名無しさん]

まあ要は使う側がちゃんと検証しろってことだね。LLMはあくまでツール。

[名無しさん]

でもこういう話題はコミュニティが活性化するから良いと思う。議論が深まるし。

[投稿者]

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