DeepSeek社が発表したDeepSeek OCRは、単なるOCR（光学文字認識）モデルを超えた革新的な技術です。このモデルは、テキストを画像として圧縮し、AIの長文脈処理を劇的に効率化する「コンテキスト光学圧縮」というコンセプトを導入しています。従来の言語モデルがトークン数の制限に苦しむ中、このアプローチは画像を活用して高圧縮率を実現し、AIのメモリと文脈管理を再定義する可能性を秘めています。本記事では、その仕組みと意義を詳しく解説します。
DeepSeek OCRの概要
DeepSeek OCRは、画像内に大量のテキストを格納し、それをAIモデルが正確に読み取ることを可能にする技術です。従来のOCRモデルとは異なり、ここでの焦点はOCRそのものではなく、画像をテキストの圧縮ツールとして活用することにあります。例えば、1枚の画像に1,000語相当のテキストを詰め込み、それをモデルがほぼ完璧に復元できるのです。これにより、AIの長文脈処理が大幅に向上し、会話履歴や大規模ドキュメントの管理が効率化されます。DeepSeekの研究者は、この技術を「コンテキスト光学圧縮」と命名し、ビジョンをテキストの圧縮アルゴリズムとして位置づけています。
コンテキスト光学圧縮のコンセプト
この技術の核心は、テキストを画像形式で圧縮し、ビジョントークンとして扱う点にあります。従来の言語モデルでは、1語あたりおおよそ1トークンを消費しますが、長文脈（例：100万トークン以上）になると計算コストとメモリ負担が膨大になります。一方、DeepSeek OCRでは、100個のビジョントークンで1,000個のテキストトークンを97%の精度で復元可能。これにより、10倍の圧縮率を実現します。さらに、50個のビジョントークンで1,000テキストトークンを60%精度で扱えるため、20倍の圧縮も視野に入ります。このアプローチは、AIのメモリ圧縮として機能し、長期会話履歴を画像化して文脈窓に収めることが可能です。直近の会話は高解像度のテキストトークンとして保持し、古い部分を画像化することで、全体のトークン数を劇的に削減できます。
画像トークン化の基礎知識
画像をトランスフォーマーモデルに投入するためには、トークン化が必要です。まず、画像を小さなパッチ（例：16x16ピクセル）に分割します。各パッチはRGBチャネル（赤・緑・青）を持ち、256ピクセル×3で768の値を生成。これを線形投影層で埋め込みベクトルに変換し、トークン化します。この手法は、オリジナルのVision Transformerモデルに由来します。例えば、PaliGemmaのようなビジョン言語モデルでは、ビジョンエンコーダーが画像をトークン化し、言語モデルに結合します。DeepSeek OCRでは、このプロセスを活用してテキストを含む画像を効率的に圧縮し、少ないトークンで大量の情報を表現します。これにより、ビジョントークンがテキストトークンの代替として機能し、全体の文脈をコンパクトに扱えます。
Deep Encoderの仕組み
DeepSeek OCRの秘密は、2段階のDeep Encoderにあります。第1段階では、SAM（Segment Anything Model、約8,000万パラメータ）を使用して高解像度の画像を詳細に解析します。これにより、注目すべき領域を特定します。次に、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）で画像を16倍に圧縮し、情報を凝縮します。第2段階では、CLIPモデルを活用して圧縮された情報をグローバルアテンションで統合し、全体の関係性を把握します。この多段階アプローチにより、過剰なトークン生成を避け、効率的な要約を実現します。また、異なるズームレベルに対応するため、出力トークン数を調整可能：Tinyモード（64トークン）、Smallモード（100トークン）、Baseモード（256トークン）、Gundamモード（1,800トークン）。これにより、柔軟な解像度制御が可能です。
圧縮率と性能比較
従来のビジョンエンコーダーは、高解像度画像を扱う際に大量のトークンやメモリを必要とし、効率が悪い問題を抱えていました。一方、DeepSeekのDeep Encoderは、ドキュメント1枚を6,000トークンで表現する従来法に対し、800トークン未満で同等以上の性能を発揮します。以下は、圧縮率の比較表です。
| モード | ビジョントークン数 | テキストトークン相当 | 精度 |
|---|---|---|---|
| Tiny | 64 | 約640（10倍圧縮） | 95%以上（10倍時） |
| Small | 100 | 約1,000（10倍圧縮） | 97% |
| Base | 256 | 約2,560（10倍圧縮） | 高精度維持 |
| Gundam | 1,800 | 約18,000（10倍圧縮） | 詳細解析向き |
| 従来法 | 6,000 | 6,000 | 基準性能 |
この表から、DeepSeek OCRは圧縮率を高めつつ、精度を維持できることがわかります。20倍圧縮時でも60%精度を確保し、AIのスケーラビリティを向上させます。
AIメモリと長文脈への応用
この技術の真価は、AIシステム全体のメモリ圧縮にあります。数百万トークンの会話履歴を画像化し、ビジョントークンとして文脈窓に組み込むことで、10〜20百万テキストトークン相当の処理が可能になります。例えば、500,000ビジョントークンで5百万テキストトークンを置き換えられる可能性があります。現在はOCRタスクでの理論的証明ですが、文脈内学習や過去アイデアの参照に活用すれば、AIの長期記憶を革新します。DeepSeekの過去の取り組み（例：DeepSeek R1の成功）からも、独自のアイデア追求が強みです。
OCRベンチマークの結果
DeepSeek OCRは、OCRベンチマークで優れた性能を示しています。10倍圧縮時、95%以上の精度を維持し、高解像度ドキュメントの読み取りに優れます。デコーダーとしてDeepSeek 3B MOE（アクティブパラメータ5億7,000万）を使用し、効率的なテキスト生成を実現。従来のOCRモデルより少ないリソースで優位性を発揮します。ただし、現時点では理論的研究段階であり、実世界応用での検証が必要です。
まとめと展望
DeepSeek OCRは、OCRを超えたビジョンエンコーダーとデコーダーの革新を提供し、テキストをビジョントークンとして圧縮する新しいパラダイムを提案します。AIの長文脈処理を効率化し、メモリ負担を軽減する可能性は膨大です。将来的には、10〜20百万トークン規模のシステム構築に寄与するでしょう。技術者や研究者は、このコンセプトを基にさらなる応用を探求することをおすすめします。DeepSeekの独自路線が、AI分野の進化を加速させるでしょう。
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR.git
conda create -n deepseek-ocr python=3.12.9 -y
conda activate deepseek-ocr
pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install vllm-0.8.5+cu118-cp38-abi3-manylinux1_x86_64.whl
pip install -r requirements.txt
pip install flash-attn==2.7.3 --no-build-isolation