自社ホストのビジョン言語モデルで大量の文書解析：GeminiやOpenAIにさようなら OpenAIのo1モデルが人間の推論を解決したか？大規模検索の真実 監督学習の新提案：Meta-Boosterによる動的なモデル組み合わせ RAG 2.0：LangGraphとリアルタイムウェブデータでLLMを強化 DeepSeek R1：効率的な研究エンジニアリングで純粋なスケーリングを超える

大規模ドキュメント解析向けの Vision-Language モデルの展開と OpenAI シリーズの限界 今週のトピックは、自社で Vision-Language Model (VLM) を展開して大規模なドキュメント解析を行う方法から、OpenAI の o1 モデルが人間の推論を真に「解決」したかどうかの議論まで、幅広くカバーしています。さらに、Meta-Booster、RAG 2.0、そして Multi-Agent Systems の最新動向についても掘り下げます。 自社 VLM の大規模ドキュメント解析展開 Jeremy Arancio 氏は、Qwen-2.5-VL を用いて自社で Vision Language Model (VLM) を展開し、大規模なドキュメントから構造化データを抽出する方法を詳細に説明しました。この手法では、vLLM による効率的な推論と AWS Batch および EC2 オーケストレーションの使用により、コスト、データセキュリティ、信頼性などの問題に対処しています。Docker/uv によるアプリケーションのコンテナ化と、Terraform を通じた AWS インフラの管理も紹介されています。コスト分析では、この自社展開方法が大規模なドキュメント処理において外部サービスよりも経済的であることが示されています。 OpenAI の o1 モデルは推論を解決したか？ Nehdiii 氏は、OpenAI の o1 モデルが人間の推論をどのように解決しようとしているかを探りました。o1 モデルは、Reinforcement Learning with Chain-of-Thought (CoT) とプロセス報酬モデルを用いて訓練されていますが、推論には大規模な検索を利用し、多数の推論パスを作成し評価することで行っています。しかし、研究によると、CoT モデルは複雑な未知のタスクで失敗することが多いため、パターンマッチングが主であって健全な理解とは異なり、計算リソースの消費も大幅になると指摘されています。 監督学習の新しい Meta-Booster 法 Shenggang Li 氏は、Meta-Booster という新たなアンサンブルフレームワークを紹介しました。この方法は、XGBoost、LightGBM、Neural Network などのベースモデルからの増分更新（デルタ）を各ブースティングステップで動的に結合するもので、重み付けは最小二乗法を使用して検証セットで決定され、最適な学習率は直線探索によって探されます。分類と回帰のデータセットにおける実験結果は、個別のモデルよりもより良い指標（AUC、LogLoss、MAPE、RMSE）を示しており、Meta-Booster は多様なモデルの強みを効果的に活用する柔軟な手段を提供します。 RAG 2.0：リアルタイムウェブデータ利用の新アプローチ Samvardhan Singh 氏は、Retrieval-Augmented Generation (RAG) をリアルタイムウェブデータ利用で強化する方法を解説しました。従来の RAG が静的なデータセットに依存していたのに対し、新しいアプローチでは Scrapy などのウェブスクレイピングツールを使用することで、大規模な言語モデルを最新の状態に保ちます。LangGraph は、データ取得、埋め込み、ベクトル格納（FAISS）、検索、最終出力生成という流れを管理するフレームワークとして使用され、低レイテンシーでAnswerを得られるように最適化されています。 Smolagents で構築するマルチエージェントシステム Murat Şimşek 氏は、Smolagents ライブラリと複数の MCP (Model Context Protocol) サーバーを使用してマルチエージェントシステムを構築する方法を紹介しました。Google の Gemini 2.5 Flash Preview LLM と組み合わせて、Markdown メモリタスクに特化したカスタム MCP サーバーと Smithery によるPubMedサーバーを設定しました。設定手順と異なるエージェントロールの定義、具体的な使用例（フィットネスプラン作成、PubMed 検索による更新、記憶情報の再呼び出し）が詳しく説明されています。 DeepSeek R1：効率的な研究開発による競争力 Nehdiii 氏は、DeepSeek R1 が純粋なスケーリングアプローチの代替となる可能性を見出しました。多くの閉鎖的なラボとは異なり、DeepSeek R1 はアルゴリズムと訓練プロセスに関して透明性を持っています。このモデルは、大規模な計算と資金投入を避けつつ、強力な性能を達成しており、大型モデルのベンチマークを上回る結果を示しています。DeepSeek-R1-Zero ではベースモデルに直接強化学習を行い、DeepSeek-R1 ではSFTとRLを交互に使いGRPOを適用するなど、革新的な訓練手法が採用されています。 業界関連コメント Louis-François Bouchard 氏（Towards AI 共同創業者・コミュニティヘッド）は、AI の進歩に関して、よりスマートな訓練技術や計算効率の改善が重要な鍵であると指摘しています。Towards AI のコミュニティでは、AI 開発や研究の協力パートナー募集中のプロジェクト情報を定期的に共有しており、参加者の積極的なコラボレーションと議論を促しています。