Perplexityが検閲解除版「R1 1776」を公開、推論性能は維持

R1 1776は、PerplexityがDeepSeek-R1をベースに開発したオープンソースの推論モデルだ。政治的に機微な話題に対する回答制限やバイアスを取り除きつつ、オリジナルの優れた数学・論理推論能力をそのまま維持している。

何ができるのか

オリジナルのDeepSeek-R1は、OpenAIのo1やo3-miniに匹敵する高い推論性能で注目を集めたが、特定トピックに対する回答の拒否や、一方的な見解への偏りが指摘されていた。

R1 1776はその課題を克服するために設計された。Perplexityの評価によると、検閲対象とされてきた幅広い質問に対しても事実に基づいた客観的な回答を生成でき、核となる数学や論理推論ベンチマークのスコアもベースモデルと同等水準を維持している。

どうやって実現したのか

Perplexityはモデルをゼロから再学習させたわけではなく、独自の後学習プロセスによって検閲フィルターを解除した。

まず規制対象となる約300のトピックを特定し、多言語検閲分類器を開発。ユーザーのプライバシーと同意を確保した上で、4万件の多言語プロンプトで構成されるデータセットを構築した。

その上で、NvidiaのNeMo 2.0フレームワークを活用してこのデータセットを学習させ、推論精度を落とすことなく規制解除を実現した。

どこで試せるか

R1 1776のモデル重みはHugging Face上で一般公開されており、自由にダウンロードしてローカル環境に導入できる。

自前のハードウェアで動かすのが難しい場合は、Perplexityが提供するSonar API経由でも利用可能だ。

なぜ重要か

歴史や政治、社会問題を扱う研究者やジャーナリスト、開発者にとって、高度な推論力を持ちながら不要な回答拒否を起こさない基盤モデルは極めて実用的だ。

これまで検閲解除を施したオープンモデルは、専門分野の知能が劣化する傾向があった。Perplexityのアプローチは、的確な後学習を行えばトップクラスの推論力を損なわずに制限だけを外せることを実証している。