Dalam perkembangan terobosan yang menggemparkan industri AI, perusahaan rintisan AI asal Tiongkok, DeepSeek, telah mencapai sesuatu yang dianggap mustahil - menciptakan model bahasa besar yang mampu menyaingi OpenAI o1 dalam hal kinerja dengan hanya menggunakan sebagian kecil sumber daya. Terobosan teknologi ini menantang pemahaman konvensional tentang hubungan antara sumber daya komputasi dan kemampuan model AI.
Pencapaian Efisiensi Biaya yang Revolusioner
Model DeepSeek R1 dilatih menggunakan hanya 2.048 GPU NVIDIA H800, dengan total biaya pelatihan sekitar 5,576 juta Dolar Amerika. Ini merupakan pengurangan dramatis dibandingkan dengan pendekatan pelatihan tradisional yang biasanya membutuhkan investasi puluhan miliar dolar. Model ini menunjukkan kinerja yang sebanding dengan OpenAI o1 dalam berbagai tugas, termasuk matematika, pemrograman, dan penalaran bahasa alami.
Spesifikasi Pelatihan:
- Konfigurasi GPU: 2.048 GPU NVIDIA H800
- Total Biaya Pelatihan: 5,576 juta USD
- Durasi Pelatihan: 54 hari dengan 2.048 GPU atau 11 hari dengan 10.000 GPU
 |
|---|
| Elon Musk merenungkan kinerja mengesankan dari model DeepSeek R1, yang menandai era baru dalam efisiensi AI |
Inovasi Teknis di Balik R1
Keberhasilan R1 berasal dari pendekatan inovatif DeepSeek dalam pelatihan model. Tim mengembangkan strategi pembelajaran penguatan murni tanpa pelatihan supervisi untuk R1-Zero, yang kemudian berkembang menjadi model R1 lengkap. Proses pelatihan dibagi menjadi empat tahap utama: cold start, pembelajaran penguatan berorientasi penalaran, pengambilan sampel penolakan dengan penyempurnaan terawasi, dan pembelajaran penguatan komprehensif di semua skenario.
 |
|---|
| Chip AI canggih yang digunakan dalam model R1 DeepSeek mewujudkan teknologi inovatif di balik pengembangannya |
Optimasi Tingkat Sistem
DeepSeek mencapai efisiensi luar biasa melalui berbagai strategi optimasi. Tim menerapkan strategi penyeimbangan beban bebas kerugian tambahan untuk arsitektur MoE (Mixture of Experts) mereka, dengan satu ahli bersama dan 256 ahli perutean. Mereka juga mengembangkan algoritma DualPipe untuk optimasi komunikasi dan menggunakan teknik manajemen memori canggih untuk memaksimalkan penggunaan GPU.
Arsitektur Model:
- Total Parameter: 671B
- Parameter Aktif per Token: 37B (5,5% dari total)
- Arsitektur: 61 lapisan Transformer
- Konfigurasi MoE: 1 ahli bersama + 256 ahli perutean
- Aktivasi Token: 8 ahli perutean per token
 |
|---|
| Teknologi NVIDIA memainkan peran penting dalam optimasi tingkat sistem pada model R1 dari DeepSeek |
Dampak dan Respons Industri
Pencapaian ini telah menarik perhatian besar dari para pemimpin industri. CEO Microsoft, Satya Nadella, mengakui efisiensi mengesankan dari model sumber terbuka DeepSeek pada Forum Ekonomi Dunia di Davos. Perkembangan ini juga berdampak pada nilai pasar NVIDIA, memicu diskusi tentang masa depan kebutuhan perangkat keras AI dan metodologi pelatihan.
Implikasi Masa Depan
Terobosan DeepSeek menunjukkan potensi pergeseran paradigma dalam pengembangan AI, membuktikan bahwa kemajuan signifikan dapat dicapai melalui inovasi algoritmik daripada hanya mengandalkan sumber daya komputasi yang besar. Hal ini dapat mendemokratisasi pengembangan AI dengan membuatnya lebih mudah diakses oleh organisasi dengan sumber daya terbatas, berpotensi mempercepat laju inovasi di bidang ini.
Strategi Pelatihan Paralel:
- Pipeline paralel 16-arah
- Expert paralel 64-arah
- Mencakup 8 node fisik
- Data paralel berbasis ZeRO-1
Kontribusi Sumber Terbuka
Berbeda dengan pendekatan tertutup OpenAI dengan o1, DeepSeek memilih untuk membuka sumber model mereka, memungkinkan peneliti di seluruh dunia untuk mempelajari dan mengembangkan karya mereka. Keputusan ini telah banyak dipuji oleh komunitas AI dan dapat mempercepat kemajuan kolektif teknologi AI.