Pelatihan model kecerdasan buatan (AI) telah lama menjadi proses yang menghabiskan banyak sumber daya dan mahal. Seiring dengan meningkatnya permintaan akan model AI yang lebih canggih, biaya yang terkait dengan pelatihannya pun meningkat. Mulai dari kumpulan data yang sangat besar hingga daya komputasi yang dibutuhkan untuk algoritme pembelajaran mendalam, biaya pelatihan AI dapat dengan mudah mencapai jutaan dolar. Bagi bisnis yang lebih kecil atau perusahaan rintisan yang baru muncul, biaya ini sering kali menjadi hambatan yang signifikan untuk masuk.
Namun, Pencarian Mendalam, sebuah perusahaan AI yang telah menarik perhatian karena inovasinya yang luar biasa, telah menemukan cara untuk mengurangi biaya pelatihan AI hingga 30 kali lipat. Dengan memanfaatkan kombinasi teknologi mutakhir dan strategi pemecahan masalah yang kreatif, DeepSeek telah secara drastis menurunkan hambatan finansial dan operasional untuk mengembangkan AI. Dalam artikel ini, kami membahas bagaimana DeepSeek mencapai prestasi yang mengesankan ini dan meneliti teknik serta teknologi yang memungkinkan terobosan ini.
Apa yang Membuat Pelatihan AI Begitu Mahal?
Sebelum menyelami bagaimana DeepSeek meraih kesuksesannya, penting untuk memahami alasan mendasar di balik tingginya biaya pelatihan model AI. Ada beberapa faktor utama yang berkontribusi terhadap biaya ini.
1. Persyaratan Daya Komputasi yang Besar
Pelatihan AI, khususnya model pembelajaran mendalam, membutuhkan daya komputasi yang sangat besar. Model pembelajaran mendalam berisi jutaan, bahkan miliaran, parameter yang perlu disesuaikan dan disempurnakan melalui serangkaian iterasi. Semakin kompleks modelnya, semakin besar pula daya pemrosesan yang dibutuhkan. Hal ini menyebabkan banyak perusahaan berinvestasi besar-besaran pada pusat data yang dilengkapi dengan unit pemrosesan grafis (GPU) yang canggih atau perangkat keras khusus seperti Tensor Processing Unit (TPU).
2. Biaya Akuisisi dan Penyimpanan Data
Model AI sangat bergantung pada kumpulan data besar untuk pelatihan. Pengumpulan, kurasi, dan penyimpanan data ini memiliki serangkaian biaya tersendiri. Perusahaan sering kali harus membeli kumpulan data, yang bisa mahal, atau menghabiskan sumber daya yang signifikan untuk pengumpulan dan praproses data. Setelah diperoleh, data ini perlu disimpan dan dikelola di server atau infrastruktur cloud yang canggih, yang akan menambah biaya keseluruhan.
3. Konsumsi Energi
Menjalankan perangkat keras yang diperlukan untuk melatih model AI membutuhkan banyak energi. Semakin lama proses pelatihan, semakin banyak listrik yang dikonsumsi. Dalam banyak kasus, biaya energi merupakan salah satu kontributor paling signifikan terhadap keseluruhan biaya pelatihan AI.
4. Biaya Waktu dan Personel
Pelatihan model AI bukan hanya tentang perangkat keras dan data. Pelatihan ini memerlukan tenaga profesional terampil yang memahami seluk-beluk algoritma pembelajaran mesin, pengoptimalan model, dan manajemen data. Semakin lama proses pelatihan berlangsung, semakin banyak waktu yang perlu diinvestasikan oleh para ahli ini, yang berarti biaya tenaga kerja yang lebih tinggi.
Bagaimana DeepSeek Melatih AI 30 Kali Lebih Murah?
Pendekatan DeepSeek untuk memangkas biaya pelatihan AI memiliki banyak sisi. Dengan memikirkan kembali pendekatan tradisional terhadap pengembangan dan pelatihan model AI, perusahaan telah memanfaatkan beberapa inovasi utama yang memungkinkannya mengurangi pengeluaran secara drastis.
1. Komputasi Tepi Terdesentralisasi
Salah satu terobosan paling signifikan yang dilakukan DeepSeek adalah beralih dari pelatihan berbasis cloud terpusat ke model komputasi edge yang terdesentralisasi. Secara tradisional, model AI dilatih di server besar dan terpusat atau di pusat data. Fasilitas ini membutuhkan daya komputasi yang sangat besar dan menghabiskan banyak energi.
DeepSeek mengubah model ini dengan memanfaatkan perangkat edge—simpul komputasi terdistribusi yang lebih kecil yang terletak lebih dekat ke tempat data dihasilkan. Perangkat edge ini memproses data secara lokal, sehingga mengurangi kebutuhan akan server terpusat untuk menangani semua beban komputasi. Dengan mendistribusikan pekerjaan komputasi ke ribuan perangkat edge yang lebih kecil dan berbiaya rendah, DeepSeek mampu memangkas biaya infrastruktur secara signifikan.
Komputasi tepi juga menawarkan umpan balik yang lebih cepat untuk pelatihan, karena data tidak perlu dikirim ke server pusat untuk diproses. Sifat sistem pelatihan yang terdesentralisasi membantu mempercepat pelatihan model sekaligus mengurangi biaya komputasi dan waktu.
Cara Bekerja:
Jaringan komputasi tepi DeepSeek terdiri dari ribuan perangkat terhubung yang menangani tugas-tugas tertentu dalam proses pelatihan. Alih-alih mengirim semua data mentah ke server terpusat, perangkat ini memproses data secara lokal dan mengirim hasilnya kembali ke hub pusat. Hal ini memungkinkan pembaruan waktu nyata dan siklus pelatihan yang lebih cepat.
2. Transfer Learning: Pelatihan pada Model yang Telah Dilatih
Teknik kunci lain yang digunakan DeepSeek untuk memangkas biaya adalah belajar transferMetode ini melibatkan pemanfaatan model yang telah dilatih sebelumnya pada kumpulan data umum yang besar, lalu menyempurnakannya untuk tugas-tugas tertentu. Alih-alih melatih model AI dari awal, yang memerlukan kumpulan data besar dan sumber daya komputasi, pembelajaran transfer memungkinkan DeepSeek untuk mengambil model yang sudah ada sebelumnya dan mengadaptasinya untuk aplikasi baru dengan data dan komputasi yang jauh lebih sedikit.
Dengan menerapkan pembelajaran transfer, DeepSeek menghindari proses pelatihan model dari awal yang memakan waktu dan biaya. Hal ini secara signifikan mengurangi jumlah data yang dibutuhkan dan daya komputasi yang diperlukan untuk mencapai performa model tingkat tinggi.
Cara Bekerja:
Misalnya, alih-alih memulai dengan model yang sama sekali baru, DeepSeek menggunakan model yang telah dilatih sebelumnya pada kumpulan data yang luas (misalnya, kumpulan data gambar atau teks yang besar). Mereka kemudian "menyempurnakan" model dengan menyediakan kumpulan data yang lebih kecil dan spesifik untuk tugas tersebut. Hal ini memungkinkan model untuk beradaptasi dengan tugas baru dengan waktu dan data yang jauh lebih sedikit daripada yang diperlukan untuk melatih model dari awal.
3. Desain Perangkat Keras yang Dioptimalkan
DeepSeek juga berhasil mengurangi biaya melalui perangkat keras yang dioptimalkan dan dibuat khusus. Pelatihan AI tradisional sering kali bergantung pada perangkat keras serbaguna seperti GPU atau TPU, yang mahal dan boros energi. Alih-alih hanya mengandalkan perangkat keras siap pakai, DeepSeek mengembangkan perangkat keras khusus yang dirancang khusus untuk model AI-nya, sehingga meningkatkan kinerja dan mengurangi biaya operasional.
Chip AI khusus ini dirancang untuk melakukan perhitungan spesifik yang diperlukan untuk model DeepSeek secara lebih efisien, mengurangi kebutuhan akan sumber daya komputasi dan konsumsi energi yang berlebihan.
Cara Bekerja:
Chip khusus DeepSeek mengoptimalkan pemrosesan paralel, yang memungkinkannya menjalankan banyak komputasi sekaligus. Efisiensi ini mengurangi jumlah siklus pemrosesan yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas, sehingga memangkas biaya waktu dan energi.
4. Efisiensi Data Melalui Augmentasi dan Data Sintetis
Model AI berkembang pesat pada kumpulan data besar dan berkualitas tinggi, tetapi pengumpulan data tersebut seringkali mahal dan memakan waktu. Untuk mengatasi masalah ini, DeepSeek menggunakan augmentasi data dan pembuatan data sintetis teknik untuk memanfaatkan data yang terbatas secara maksimal.
Augmentasi data melibatkan modifikasi data yang ada (misalnya, memutar gambar, mengubah warna, menambahkan noise) untuk menghasilkan contoh pelatihan baru, sehingga mengurangi kebutuhan akan kumpulan data yang sangat besar. Pembuatan data sintetis melibatkan pembuatan kumpulan data yang sepenuhnya baru menggunakan model AI, yang memungkinkan DeepSeek menghasilkan data dalam jumlah besar dengan biaya yang jauh lebih murah dibandingkan dengan perolehan data dunia nyata.
Cara Bekerja:
Misalnya, DeepSeek menggunakan pembuatan data sintetis untuk membuat data realistis bagi model pelatihan tanpa perlu bergantung pada data dunia nyata. Pendekatan ini memungkinkan perusahaan untuk memperluas kumpulan datanya secara signifikan tanpa mengeluarkan biaya untuk memperoleh atau menyimpan data dalam jumlah besar.
5. Paralelisasi Pelatihan Model
Terakhir, DeepSeek menggunakan teknik yang dikenal sebagai model paralelisasi, yang membagi model besar menjadi segmen-segmen yang lebih kecil yang dapat dilatih secara bersamaan di beberapa perangkat atau sistem. Strategi pemrosesan paralel ini secara signifikan mengurangi waktu yang diperlukan untuk melatih model yang besar dan kompleks, dan memungkinkan DeepSeek untuk melatih model lebih cepat, sehingga mengurangi biaya operasional.
Cara Bekerja:
Alih-alih melatih model besar secara berurutan pada satu perangkat, DeepSeek membagi model menjadi beberapa bagian yang dapat diproses secara independen. Bagian-bagian ini kemudian dilatih pada perangkat yang berbeda secara bersamaan. Hasilnya kemudian digabungkan untuk membuat model akhir. Paralelisasi ini memungkinkan pelatihan yang lebih cepat dan efisiensi yang lebih tinggi.
Apa Implikasi Lebih Luas dari Inovasi DeepSeek?
Pendekatan inovatif DeepSeek untuk memangkas biaya pelatihan AI berpotensi mengubah seluruh industri AI. Dengan pelatihan AI yang semakin terjangkau, perusahaan kecil dan perusahaan rintisan kini memiliki peluang untuk mengembangkan solusi AI mereka sendiri tanpa memerlukan anggaran besar.
1. Menurunkan Hambatan Masuk
Salah satu dampak paling signifikan dari strategi pengurangan biaya DeepSeek adalah potensi demokratisasi AI. Dengan menurunkan biaya pelatihan, DeepSeek telah memungkinkan pelaku usaha kecil di berbagai industri untuk memanfaatkan AI, sehingga mendorong inovasi secara menyeluruh.
2. Mempercepat Penelitian dan Pengembangan AI
Biaya yang lebih rendah juga berarti lebih banyak sumber daya dapat dialokasikan untuk penelitian dan eksperimen AI. Dengan pelatihan yang lebih terjangkau, perusahaan dan lembaga penelitian dapat dengan cepat mengulangi dan mengeksplorasi teknik AI baru, yang mengarah pada kemajuan yang lebih cepat dalam teknologi AI.
Untuk Pengembang: Akses API
CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga resmi untuk membantu Anda mengintegrasikan deepseek API (nama model: deepseek-chat; deepseek-reasoner), dan Anda akan mendapatkan $1 di akun Anda setelah mendaftar dan masuk! Selamat datang untuk mendaftar dan mencoba CometAPI.
CometAPI bertindak sebagai hub terpusat untuk API beberapa model AI terkemuka, menghilangkan kebutuhan untuk bekerja sama dengan beberapa penyedia API secara terpisah.
Silakan lihat API DeepSeek R1 untuk rincian integrasi.
Kesimpulan
Pencapaian luar biasa DeepSeek dalam mengurangi biaya pelatihan AI hingga 30 kali lipat merupakan contoh utama bagaimana inovasi dapat mengganggu industri yang sudah mapan. Dengan memanfaatkan kombinasi komputasi tepi, pembelajaran transfer, perangkat keras khusus, teknik efisiensi data, dan paralelisasi, DeepSeek telah membuka jalan bagi pengembangan AI yang lebih mudah diakses, efisien, dan hemat biaya. Seiring dengan terus berkembangnya lanskap AI, teknik yang dipelopori oleh DeepSeek mungkin akan menjadi standar baru, yang memungkinkan AI mencapai tingkat kinerja, aksesibilitas, dan skalabilitas yang baru.
