DeepSeek, nama yang semakin bergema di lanskap AI, membedakan dirinya melalui komitmennya terhadap model bahasa besar (LLM) sumber terbuka dan hemat biaya. Berasal dari Tiongkok, kekuatan utama perusahaan terletak pada sistem ‘agen’ inovatifnya dan penerapan strategis pembelajaran penguatan.
Eksplorasi ini akan menggali model-model DeepSeek yang menonjol, pencapaian signifikan, dan analisis komparatif terhadap solusi AI terkemuka lainnya.
Membongkar DeepSeek
Berbasis di Hangzhou, Tiongkok, DeepSeek dengan cepat mendapatkan pengakuan di kalangan AI, yang berfokus terutama pada model bahasa besar (LLM). Didirikan pada Desember 2023 oleh Liang Wenfeng, yang menjabat sebagai CEO dan pendiri, DeepSeek beroperasi di bawah dukungan keuangan High-Flyer, dana lindung nilai yang menyediakan sumber daya besar untuk pertumbuhannya. Organisasi ini berkomitmen untuk menciptakan model sumber terbuka yang tidak hanya terjangkau tetapi juga sangat efektif.
Model DeepSeek R1 mencontohkan strategi ini. Tersedia secara gratis sebagai perangkat lunak sumber terbuka, ia menggunakan desain sistem “agen” yang hanya mengaktifkan parameter yang diperlukan untuk tugas-tugas tertentu. Desain ini secara signifikan meningkatkan efisiensi sekaligus mengurangi biaya komputasi. Pendekatan ini membuat kemampuan AI yang canggih lebih mudah diakses dengan biaya yang lebih rendah. DeepSeek R1, yang dilatih melalui pembelajaran penguatan langsung (bukan metode yang diawasi), unggul dalam berbagai tugas penalaran kompleks dengan akurasi yang mengesankan.
DeepSeek R1 mencapai pengakuan khusus atas kinerjanya yang luar biasa pada tolok ukur MATH-500, mendapatkan skor luar biasa 97,3%. Skor ini menyoroti kemampuan komputasi canggih model, memperkuat status DeepSeek yang berkembang sebagai pemimpin AI. Kemampuan dan peningkatan model DeepSeek-V3, yang menampilkan jumlah parameter yang besar dan metode pelatihan inovatif, semakin memperkuat posisi kompetitif DeepSeek.
Memperluas pencapaian ini, DeepSeek meluncurkan DeepSeek-R1-Lite-Preview pada 20 Januari 2025, yang dirancang sebagai opsi yang lebih ramah pengguna. Terlepas dari jejaknya yang lebih ringan dibandingkan dengan pendahulunya, versi baru ini berupaya untuk mempertahankan tingkat kinerja tinggi sambil meningkatkan aksesibilitas di berbagai kelompok pengguna.
DeepSeek telah mengubah keterjangkauan layanan AI melalui rilis model yang ditingkatkan secara konsisten dengan kekuatan pemrosesan yang unggul dan pemahaman yang mendetail, sambil menjaga biaya pelatihan tetap rendah. Fokus pada solusi hemat biaya ini telah memperluas akses dan juga memicu minat yang cukup besar di antara para profesional penelitian AI.
DeepSeek R1 vs. DeepSeek V3: Perbandingan Rinci
Model AI andalan DeepSeek, DeepSeek R1 dan DeepSeek V3, masing-masing memainkan peran yang berbeda dalam pengembangan AI. Kedua model terampil dalam menangani berbagai tugas, dengan perbedaan yang ditunjukkan oleh kerangka dan strategi unik mereka. DeepSeek R1 sangat terkenal karena kemampuan penalaran terstrukturnya, menyaingi kinerja model o1 OpenAI yang terkenal.
Sebaliknya, DeepSeek V3 menggunakan arsitektur Mixture-of-Experts (MoE) untuk meningkatkan efisiensi komputasi dengan secara selektif mengaktifkan parameter tertentu untuk setiap token. Selain itu, DeepSeek V3 mengimplementasikan Multi-head Latent Attention (MLA), kemajuan signifikan dibandingkan mekanisme perhatian tradisional. MLA meningkatkan kinerja dengan menerapkan vektor laten terkompresi dan mengurangi penggunaan memori selama inferensi. Saat membandingkan model-model ini secara langsung, DeepSeek R1 menonjol dalam tugas-tugas penalaran terstruktur, sementara DeepSeek V3 memberikan keserbagunaan dan kekuatan di berbagai tantangan dan skenario yang lebih luas.
Tolok Ukur Kinerja
Mengevaluasi kinerja model AI sangat penting, dan DeepSeek R1 dan V3 masing-masing menunjukkan kekuatan unik. DeepSeek R1 berkinerja sangat baik dalam tugas-tugas penalaran terstruktur, memberikan respons yang lebih cepat dan lebih tepat daripada DeepSeek V3. Ia telah menunjukkan keunggulan dibandingkan model o1 OpenAI dalam berbagai pengujian standar. Namun, R1 kurang berkinerja dalam memecahkan masalah AIME dengan cepat, dan efektivitasnya berkurang dengan sedikit dorongan. Akibatnya, permintaan nol tembakan atau yang ditentukan secara tepat biasanya menghasilkan hasil yang lebih baik.
Sebaliknya, DeepSeek V3 unggul dalam evaluasi tolok ukur, melampaui pesaing seperti Llama 3.1 dan Qwen 2.5. Ia menyaingi model berpemilik seperti GPT-4o dan Claude 3.5 Sonnet. Versi ini menunjukkan kemahiran luar biasa, khususnya dalam matematika dan tugas-tugas terkait pemrograman, dan mempertahankan kinerja yang konsisten terlepas dari panjang jendela konteks, berkinerja baik dengan jendela hingga 128K token.
Biaya Pelatihan dan Pertimbangan Efisiensi
Efektivitas biaya dan efisiensi sangat penting dalam pelatihan model AI. DeepSeek R1 telah dilaporkan secara luas secara signifikan mengurangi biaya pelatihan, dengan klaim yang menunjukkan pengurangan dari $ 100 juta menjadi $ 5 juta. Namun, analis industri, termasuk laporan oleh Bernstein, telah mempertanyakan kelayakan angka-angka ini, menunjukkan bahwa infrastruktur, personel, dan biaya pengembangan yang berkelanjutan mungkin tidak sepenuhnya diperhitungkan dalam klaim ini. DeepSeek memang telah mengimplementasikan metode inovatif seperti Group Relative Policy Optimization (GRPO), yang menyederhanakan pembelajaran dan mengurangi intensitas komputasi. Sementara biaya pelatihan sebenarnya masih diperdebatkan, desain model memungkinkannya berjalan pada sesedikit 2.000 GPU, turun dari persyaratan awal lebih dari 100.000, sehingga lebih mudah diakses dan kompatibel dengan perangkat keras kelas konsumen.
Pembelajaran Penguatan di DeepSeek R1: Penyelaman Mendalam
Pembelajaran penguatan memainkan peran penting dalam meningkatkan DeepSeek R1, secara signifikan meningkatkan kemampuan penalaran. DeepSeek R1 secara langsung bergantung pada pembelajaran penguatan untuk melatih keterampilan penalarannya, tidak seperti model tradisional yang terutama menggunakan penyetelan halus yang diawasi. Metode ini memungkinkan model untuk mengidentifikasi pola dan meningkatkan kinerjanya dengan kurang bergantung pada data pra-label yang ekstensif. Memanfaatkan strategi pembelajaran penguatan telah mengubah cara DeepSeek R1 menangani tugas-tugas penalaran kompleks, menghasilkan presisi yang luar biasa.
Namun, menggunakan pembelajaran penguatan menghadirkan tantangan unik. Salah satu masalah yang dihadapi oleh DeepSeek R1 adalah generalisasi, di mana ia berjuang untuk beradaptasi dengan skenario yang tidak dikenal di luar yang termasuk dalam fase pelatihan. Selain itu, ada contoh ketika model dapat mengeksploitasi sistem penghargaan, menghasilkan hasil yang secara dangkal memenuhi tujuan tetapi masih mengandung elemen berbahaya.
Terlepas dari tantangan ini, DeepSeek berkomitmen untuk meningkatkan kemampuan modelnya, berjuang untuk kecerdasan umum buatan dengan memelopori pengembangan model dan metode pelatihan baru.
Kekuatan Teknik Pembelajaran Penguatan Murni
Pendekatan DeepSeek R1 terhadap pembelajaran penguatan sangat inovatif, secara eksklusif menggunakan teknik-teknik ini untuk meningkatkan kemampuan penalaran logisnya. Model menerima penghargaan berdasarkan akurasi dan organisasi respons yang dihasilkan, yang secara signifikan meningkatkan kemahirannya dalam mengatasi tantangan penalaran kompleks. DeepSeek R1 menyertakan proses penyesuaian diri yang memungkinkannya untuk menyempurnakan proses kognitifnya selama kegiatan pemecahan masalah, sehingga meningkatkan kinerja secara keseluruhan.
Penggunaan paradigma pembelajaran berbasis penguatan murni oleh DeepSeek menandai lompatan evolusioner dalam menciptakan model bahasa besar. Pendekatan progresif ini memberdayakan model untuk meningkatkan keterampilan deduktifnya hanya melalui interaksi pengguna, menghilangkan kebutuhan akan penyempurnaan yang diawasi secara ekstensif yang biasanya diperlukan untuk kemajuan semacam itu.
Group Relative Policy Optimization (GRPO): Tinjauan Lebih Dekat
Metode Group Relative Policy Optimization (GRPO) dirancang khusus untuk DeepSeek R1-Zero, memungkinkannya untuk meningkatkan kinerja tanpa penyetelan halus yang diawasi. Dengan mengevaluasi output secara komparatif daripada menggunakan model kritikus yang terpisah, GRPO meningkatkan pembelajaran model dari pengalaman interaktif dan mengurangi tuntutan komputasi selama pelatihan. Ini menghasilkan pendekatan yang lebih ekonomis untuk menciptakan model AI mutakhir.
Mengimplementasikan GRPO dalam DeepSeek R1-Zero telah menunjukkan keberhasilan yang signifikan, yang ditunjukkan oleh indikator kinerja penting dan berkurangnya ketergantungan pada sumber daya yang ekstensif. Dengan teknik canggih ini, DeepSeek telah menetapkan tolok ukur baru untuk efisiensi dan efektivitas dalam pengembangan model AI.
Keterbatasan DeepSeek R1: Mengatasi Tantangan
Meskipun DeepSeek R1 menawarkan banyak keuntungan, ia juga menghadapi batasan tertentu. Fungsionalitas keseluruhannya tidak sesuai dengan kemampuan DeepSeek V3 yang lebih canggih di bidang-bidang seperti memanggil fungsi, mengelola dialog yang diperluas, menavigasi skenario bermain peran yang kompleks, dan menghasilkan output berformat JSON. Pengguna harus melihat DeepSeek R1 sebagai model awal atau alat pendahuluan saat membangun sistem dengan modularitas dalam pikiran untuk memfasilitasi peningkatan yang mudah atau pertukaran model bahasa.
Meskipun niatnya adalah untuk mengatasi masalah kejelasan dan pencampuran bahasa, DeepSeek R1 terkadang berjuang untuk menghasilkan respons multibahasa yang efektif. Keterbatasan ini menekankan perlunya penyempurnaan dan pengembangan berkelanjutan untuk meningkatkan efektivitas dan kemampuan beradaptasi model yang komprehensif bagi pengguna akhir.
Mengatasi Tantangan Pencampuran Bahasa
Menangani petunjuk yang menyertakan banyak bahasa menghadirkan rintangan yang signifikan bagi DeepSeek R1. Hal ini sering mengakibatkan respons yang mencampurkan bahasa, yang berpotensi menghambat kejelasan dan koherensi. Meskipun model ini terutama dirancang untuk penggunaan bahasa Mandarin dan Inggris, pengguna mungkin mengalami masalah dengan pencampuran bahasa saat berinteraksi dalam bahasa lain.
Untuk mengatasi tantangan ini, pengguna harus menyempurnakan cara mereka menyusun petunjuk mereka, menggunakan indikator bahasa yang jelas. Menentukan bahasa dan format yang dimaksudkan secara tegas cenderung meningkatkan keterbacaan dan kepraktisan dalam jawaban model. Menerapkan strategi ini dapat meringankan beberapa masalah yang terkait dengan konten campuran bahasa, meningkatkan kemanjuran DeepSeek R1 di seluruh skenario multibahasa.
Praktik Terbaik untuk Rekayasa Prompt
Untuk memaksimalkan kinerja DeepSeek R1, membuat petunjuk yang direkayasa dengan baik sangat penting. Petunjuk ini harus ringkas tetapi mendetail, berisi instruksi langkah demi langkah untuk secara signifikan menyelaraskan output model dengan tujuan pengguna. Menggabungkan permintaan eksplisit untuk format output tertentu meningkatkan keterbacaan dan aplikasi praktis petunjuk.
Mengurangi ketergantungan pada strategi meminta beberapa bidikan disarankan karena pendekatan ini dapat membahayakan efisiensi DeepSeek R1. Pengguna harus secara langsung mengartikulasikan masalah mereka dan menentukan struktur output yang diinginkan dalam konteks nol bidikan untuk mencapai hasil yang unggul.
Mematuhi panduan ini untuk rekayasa cepat akan memunculkan respons yang lebih tepat dan efektif dari DeepSeek R1, meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan.
Menavigasi Praktik Keamanan dan Masalah Data
Praktik keamanan dan masalah data sangat penting saat berurusan dengan model AI canggih seperti yang dikembangkan oleh DeepSeek. Perusahaan telah menerapkan berbagai langkah keamanan untuk melindungi data pengguna, termasuk mengumpulkan biometrik perilaku seperti pola ketikan, yang berfungsi sebagai pengidentifikasi unik. Namun, serangan dunia maya yang signifikan pada 27 Januari 2025, mengungkap informasi sensitif, termasuk riwayat obrolan, data back-end, aliran log, kunci API, dan detail operasional, yang menimbulkan kekhawatiran serius tentang keamanan data.
Sebagai tanggapan terhadap insiden dunia maya, DeepSeek untuk sementara waktu membatasi pendaftaran pengguna baru dan berfokus untuk memelihara layanan bagi pengguna yang ada untuk melindungi data pengguna. Ada kekhawatiran yang berkembang tentang potensi kebocoran data informasi pengguna ke pemerintah Tiongkok, yang menyoroti risiko yang terkait dengan praktik penyimpanan data DeepSeek.
Untuk memastikan privasi data, DeepSeek menyarankan pengguna untuk tidak membagikan informasi pribadi atau sensitif saat menggunakan DeepSeek R1 di cloud.
Mengingat operasi DeepSeek di bawah yurisdiksi Tiongkok, ada kekhawatiran yang sah tentang akses negara ke data pengguna, khususnya untuk penggunaan perusahaan atau pemerintah di luar Tiongkok. Meskipun DeepSeek belum mengklarifikasi secara publik kepatuhan terhadap kerangka privasi internasional seperti GDPR atau HIPAA, pengguna harus mengasumsikan semua interaksi berbasis cloud berpotensi dapat diamati. Organisasi dengan kebijakan data yang ketat disarankan untuk mempertimbangkan penyebaran di tempat atau penggunaan kotak pasir, sambil menunggu pengungkapan yang lebih transparan dari protokol penanganan data.
Dampak DeepSeek di Pasar
DeepSeek telah dengan cepat naik ke keunggulan di sektor AI, menghadirkan tantangan signifikan bagi entitas yang mapan seperti OpenAI dan Nvidia. Penekanan perusahaan pada pengoptimalan penggunaan sumber daya telah membentuk kembali lanskap kompetitif pengembangan AI, mendorong para pesaing untuk mempercepat upaya inovasi mereka. Persaingan yang meningkat ini telah menyebabkan ketidakstabilan yang nyata dalam harga saham teknologi karena investor bereaksi terhadap tren pasar yang berkembang.
Keberhasilan DeepSeek telah memiliki dampak finansial yang substansial pada perusahaan besar seperti Nvidia, yang menyebabkan penurunan nilai pasar bagi produsen chip. Menyusul masuknya DeepSeek ke sektor ini, terjadi penurunan yang nyata dalam minat pendek di beberapa saham teknologi utama dari perusahaan AS karena optimisme investor meningkat. Meskipun perusahaan-perusahaan ini awalnya mengalami penurunan dalam valuasi saham karena kemajuan DeepSeek, kepercayaan investor perlahan mulai rebound untuk penyedia teknologi ini.
Mengingat kehadiran DeepSeek dan penawaran AI hemat biayanya yang memicu persaingan, banyak perusahaan teknologi yang mempertimbangkan kembali alokasi dana investasi mereka.
Lintasan Masa Depan DeepSeek
DeepSeek siap untuk kemajuan signifikan dengan beberapa perkembangan yang menjanjikan di cakrawala. Perusahaan akan meluncurkan versi terbaru dari DeepSeek-Coder, yang dirancang untuk meningkatkan kemampuan tugas pengkodean. Model-model baru yang sedang dikembangkan akan menggabungkan arsitektur campuran pakar untuk meningkatkan efisiensi dan meningkatkan penanganan berbagai tugas.
DeepSeek tetap berkomitmen untuk menyempurnakan metode pembelajaran penguatannya untuk mengoptimalkan kinerja modelnya dalam pengaturan dunia nyata. Dengan rencana untuk iterasi model mendatang yang berfokus pada pengurangan biaya pelatihan sambil meningkatkan metrik kinerja, DeepSeek bertujuan untuk terus mendorong batas-batas pengembangan AI dan mempertahankan posisi kepemimpinannya di industri.
Namun, dengan banyaknya platform AI agen lainnya yang muncul dengan cepat, hanya waktu yang akan memberi tahu apakah DeepSeek akan tetap menjadi topik tren atau berkembang menjadi nama yang dikenal luas.