Menggunakan model suling seperti Deepseek-R1-Distill-Qwen-7b memberikan beberapa keuntungan yang signifikan, terutama dalam konteks penyebaran model bahasa besar (LLM). Inilah manfaat utamanya:
peningkatan efisiensi komputasi
Model suling dirancang untuk menjadi lebih kecil dan lebih efisien daripada rekannya yang lebih besar. Pengurangan ukuran ini mengarah ke persyaratan sumber daya komputasi yang lebih rendah untuk penyebaran, memungkinkan waktu pemrosesan yang lebih cepat dan berkurangnya latensi. Akibatnya, organisasi dapat mencapai hasil berkinerja tinggi tanpa overhead komputasi berat yang biasanya terkait dengan model yang lebih besar [1] [3].Pengurangan Biaya
Biaya operasional secara signifikan diturunkan saat menggunakan model suling. Model yang lebih kecil mengkonsumsi daya yang lebih sedikit dan membutuhkan perangkat keras yang lebih murah, menjadikannya solusi yang hemat biaya untuk bisnis yang ingin mengukur kemampuan AI mereka. Efisiensi biaya ini sangat penting untuk perusahaan yang bertujuan untuk mengimplementasikan solusi AI tanpa mengeluarkan biaya penghalang [1] [3].Skalabilitas yang ditingkatkan
Distilasi meningkatkan skalabilitas aplikasi AI dengan membuat kemampuan canggih dapat diakses pada berbagai platform yang lebih luas, termasuk perangkat seluler dan tepi. Ini memungkinkan bisnis untuk menjangkau audiens yang lebih luas dan menawarkan layanan serbaguna yang dapat digunakan di berbagai lingkungan [1] [3].Kinerja yang lebih baik pada tugas -tugas tertentu
Model suling dapat dioptimalkan untuk aplikasi tertentu, yang mengarah pada peningkatan akurasi dan efisiensi untuk tugas yang ditargetkan. Misalnya, Deepseek-R1-Distill-Qwen-7b telah terbukti mengungguli model yang lebih besar dalam tolok ukur penalaran, menunjukkan bahwa distilasi dapat secara efektif mentransfer kemampuan penalaran model yang lebih besar ke dalam format yang lebih kecil [2] [4].Kustomisasi dan Personalisasi
Distilasi model memungkinkan untuk pemilihan sifat yang diinginkan dari beberapa model yang lebih besar, yang kemudian dapat diintegrasikan ke dalam model suling. Kustomisasi ini memungkinkan pembuatan model yang disesuaikan dengan kebutuhan atau preferensi pengguna tertentu, meningkatkan interaksi dan kepuasan pengguna [3] [5].kemampuan generalisasi
Model suling mendapat manfaat dari proses transfer pengetahuan, yang membantu mereka menggeneralisasi lebih baik di berbagai tugas. Dengan belajar dari pengalaman model guru, model suling dapat menghindari overfitting sambil tetap mencapai tingkat kinerja kompetitif [3] [7].Singkatnya, model suling seperti Deepseek-R1-Distill-Qwen-7b menawarkan kombinasi efisiensi yang menarik, efektivitas biaya, skalabilitas, dan peningkatan kinerja pada tugas-tugas tertentu, menjadikannya pilihan yang menarik bagi organisasi yang ingin memanfaatkan teknologi AI secara efektif.
Kutipan:
[1] https://humanloop.com/blog/model-distilation
[2] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[3.
[4] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1-distill-qwen-7b
[5] https://aws.amazon.com/jp/blogs/machine-learning/a-guide-to-amazon-bedrock-model-distilation-preview/
[6] https://huggingface.co/unsloth/deepseek-r1-distill-qwen-7b-gguf
[7] https://labelbox.com/guides/model-distilation/
[8] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1