Deepseek-R1 menggunakan strategi pembelajaran penguatan (RL), yang secara signifikan berbeda dari pendekatan pembelajaran yang diawasi tradisional. Metodologi inovatif ini menawarkan beberapa keunggulan dan tantangan dibandingkan dengan metode konvensional.
Perbedaan utama
1. Metodologi Pelatihan **
- Pembelajaran Penguatan vs. Pembelajaran Diawasi: Pembelajaran tradisional yang diawasi bergantung pada dataset berlabel besar untuk memandu pelatihan model, sedangkan Deepseek-R1 melupakan langkah awal ini dan dimulai secara langsung dengan pembelajaran penguatan. Ini memungkinkan model untuk belajar melalui eksplorasi dan interaksi, mengembangkan kemampuan penalaran secara mandiri tanpa data pra-berlabel [1] [3].2. Ketergantungan data **
- Persyaratan dataset yang dikurangi: Pendekatan RL-FIRST meminimalkan ketergantungan pada dataset besar, membuatnya lebih mudah diakses untuk startup dan peneliti yang mungkin tidak memiliki sumber daya untuk menyusun set data berlabel yang luas. Ini sangat bermanfaat dalam skenario di mana privasi data dan bias menjadi perhatian, karena RL mengurangi kebutuhan untuk data sensitif [3] [4].3. Dinamika Pembelajaran **
-Pembelajaran mandiri: Pelatihan Deepseek-R1 menekankan verifikasi diri, refleksi, dan generasi respons rantai-pemikiran (COT) yang koheren melalui mekanisme umpan balik berulang yang melekat dalam RL. Ini kontras dengan model yang diawasi yang membutuhkan panduan eksternal selama proses pembelajaran mereka [1] [2].4. Efisiensi dan biaya **
-Efektivitas Biaya: Mengembangkan Deepseek-R1 telah terbukti secara signifikan lebih murah hingga 95% lebih sedikit daripada model tradisional seperti Openai O1 karena proses pelatihan yang efisien yang memanfaatkan lebih sedikit sumber daya komputasi sambil mencapai kinerja yang sebanding atau unggul pada tugas yang kompleks [1] [2] [8].5. Hasil kinerja **
-Kemampuan penalaran lanjutan: Strategi RL-FIRST memungkinkan Deepseek-R1 untuk unggul dalam penalaran logis dan tugas analitik, mengungguli model tradisional dalam tolok ukur yang terkait dengan matematika dan pemecahan masalah. Kemampuan ini muncul dari kemampuannya untuk secara adaptif memperbaiki strategi penalaran dari waktu ke waktu melalui pengalaman daripada hanya mengandalkan contoh yang telah ditentukan sebelumnya [3] [9].Tantangan
Terlepas dari kelebihannya, pendekatan RL-First memang menghadapi tantangan tertentu:- Kurva Pembelajaran Awal: Tidak adanya fine-tuning yang diawasi dapat menyebabkan kinerja awal yang lebih lambat karena model harus mengeksplorasi berbagai strategi melalui coba-coba sebelum menyatu dengan metode penalaran yang efektif [5] [6].
- Kontrol Kualitas: Memastikan kualitas output yang dihasilkan bisa lebih kompleks tanpa panduan terstruktur yang disediakan oleh data berlabel, memerlukan mekanisme tambahan seperti pengambilan sampel penolakan untuk meningkatkan kualitas data selama pelatihan [5] [6].
Singkatnya, strategi RL-First Deepseek-R1 mewakili perubahan paradigma dalam metodologi pelatihan AI, menekankan efisiensi dan pembelajaran otonom sambil mengurangi ketergantungan pada dataset besar. Pendekatan ini tidak hanya mendemokratisasi akses ke kemampuan AI canggih tetapi juga menetapkan standar baru untuk mengembangkan model penalaran di bidang kecerdasan buatan.
Kutipan:
[1] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-outperforming-open-ai-s-o1-at-95-less-cost
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-oveview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[3] https://predibase.com/blog/deepseek-r1-self-improves-and-unseats-o1-with-reinforcement-learning
[4] https://arxiv.org/html/2501.17030v1
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it
[6] https://unfoldai.com/deepseek-r1/
[7] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[8] https://www.linkedin.com/pulse/explaining-methodology-behind-deepseek-r1-rana-gujral-tmcc
[9] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive