最近、DeepSeekは新しくなったOCRドキュメント理解モデル「DeepSeek-OCR」をリリースしました。このモデルは画像文書の解析において最高性能を達成し、さらに大胆で革新的な概念である「視覚的記憶圧縮」メカニズムを導入しています。これは、大型言語モデル（LLM）が超長文脈を処理する際に計算資源が爆発的に増加する問題を画期的に解決することを目的としています。

DeepSeek

核心的な突破: AIが「図を見て読む」ことを実現する効率的な圧縮

DeepSeek-OCRの核心的な革新点は、人間の視覚的記憶メカニズムを模倣し、長文情報を画像空間に圧縮することで、言語モデルにおける「トークン」消費を大幅に削減することです。

作動原理の簡単な説明:

このメカニズムは「テキストを画像に描画する」方法で動作します。まず、長文が1枚の画像に圧縮され、その後、視覚モデルによってその画像が最も少ない数の「視覚トークン（Visual Tokens）」に圧縮されます。最後に、言語モデルはこれらの視覚トークンからテキストを復元します。

言い換えれば、この技術によりモデルは**「画像を見ながら読む」**ことができ、従来の「一文字ずつ読む」方式とは異なり、情報処理効率を大幅に向上させます。

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驚くべき効果: 10倍圧縮と未来への可能性

DeepSeekは驚くべき圧縮効果を示しました。たとえば、1000字の文章は画像に圧縮された後、わずか100個の視覚トークン（つまり10倍圧縮97%の元のテキストが復元できます。

この画期的な成果は、「視覚的記憶圧縮」の有効性を示すだけでなく、将来のAI開発における大きな可能性も示しています:

  • LLMのメモリ制限の解決: 大規模モデルの「メモリ制限」を克服するための鍵となる技術となり得るでしょう。これにより、AIはより少ない計算量で**「数百ページ」**にも及ぶ超長文脈を処理できるようになります。

  • 将来的なAIの記憶保存: 将来、AIは古い記憶を画像として保存し、効率的な情報アーカイブを実現できるかもしれません。

人間の「忘却曲線」との類比: 高精度と低密度の記憶

DeepSeekはこの視覚的圧縮メカニズムを人間の「忘却曲線」に例え、人間の自然な記憶と忘却のプロセスを巧みに模倣しています:

  • 高精度の記憶: 最近の文脈は高解像度の画像として保持され、つまり高精度の情報となります。

  • 低密度の記憶: より古い文脈はぼやけた画像に圧縮され、つまり情報密度が低いことになります。