Model Deepseek R1 menggunakan arsitektur campuran ahli (MOE) yang ditandai dengan pola aktivasi yang jarang, yang memberikan beberapa manfaat signifikan:
Efisiensi dalam pemanfaatan sumber daya
Deepseek R1 hanya mengaktifkan subset dari total parameternya 37 miliar dari 671 miliar selama setiap umpan maju. Aktivasi selektif ini secara drastis mengurangi sumber daya komputasi yang diperlukan, membuat model lebih efisien daripada model padat tradisional yang melibatkan semua parameter secara bersamaan. Akibatnya, Deepseek R1 dapat memberikan kinerja tinggi sambil mengonsumsi energi dan daya komputasi yang jauh lebih sedikit, diperkirakan sekitar 95,3% lebih murah untuk beroperasi dibandingkan dengan beberapa model terkemuka seperti Antropik Claude 3,5 soneta [1] [3] [5 ].Spesialisasi ahli
Pola aktivasi yang jarang memungkinkan model untuk mengkhususkan "para ahli" yang berbeda untuk berbagai tugas dalam proses penalaran. Setiap ahli dapat fokus pada aspek -aspek spesifik seperti perhitungan matematika, pengurangan logis, atau pembuatan bahasa alami. Spesialisasi ini meningkatkan kemampuan model untuk menangani tugas penalaran yang kompleks secara efektif, memungkinkannya untuk mempertahankan koherensi dan akurasi atas urutan yang diperluas hingga 128K token ** [1] [2].skalabilitas dan fleksibilitas
Desain arsitektur memungkinkan Deepseek R1 untuk skala secara efisien. Dengan mengaktifkan hanya parameter yang relevan untuk tugas-tugas tertentu, model dapat beradaptasi dengan berbagai aplikasi tanpa perlu pelatihan ulang atau penyesuaian yang luas. Fleksibilitas ini sangat bermanfaat dalam lingkungan yang dinamis di mana sifat tugas dapat bervariasi secara signifikan [6] [7].Kinerja yang ditingkatkan dalam tugas penalaran
Deepseek R1 menunjukkan kemampuan yang unggul dalam tugas penalaran, seperti pemecahan masalah yang kompleks dan menghasilkan respons yang koheren atas rantai pemikiran yang panjang. Aktivasi yang jarang tidak hanya mengurangi overhead tetapi juga berkontribusi terhadap peningkatan kinerja dalam menghasilkan ribuan token penalaran per respons sambil mempertahankan akurasi [1] [4].Dampak Lingkungan
Dengan meminimalkan konsumsi energi melalui strategi aktivasi yang jarang, Deepseek R1 juga berkontribusi positif dari perspektif lingkungan. Berkurangnya tuntutan komputasi menyebabkan jejak karbon yang lebih rendah yang terkait dengan operasi AI, selaras dengan kekhawatiran yang berkembang tentang keberlanjutan dalam teknologi [3] [5] [6].Singkatnya, pola aktivasi yang jarang dalam arsitektur MOE Deepseek R1 meningkatkan efisiensi, spesialisasi, skalabilitas, kinerja dalam tugas penalaran, dan keberlanjutan lingkungan, menandainya sebagai kemajuan yang signifikan dalam desain model AI.
Kutipan:[1] https://unfoldai.com/deepseek-r1/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-which-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
[3] https://shellypalmer.com/2025/01/deepseek-r1-the-exception-that-could-redefine-ai/
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[5] https://www.cyberkendra.com/2025/01/deepseek-r1-chinas-latest-ai-model.html
[6] https://instashire.com/deepseek-r1-the-ai-ai-powerhouse-redefining-possibilty/
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[8] https://arxiv.org/html/2412.19437v1