Saat membandingkan Llama 3.1 dan Deepseek-R1 dalam menangani tugas multi-domain, beberapa perbedaan utama muncul:
llama 3.1
- Arsitektur dan Kinerja: Llama 3.1 adalah model bahasa besar dengan 405 miliar parameter, yang dirancang untuk unggul dalam pemahaman bahasa dan tugas generasi. Ini fitur jendela konteks yang diperluas dari token 128k, memungkinkannya untuk memproses input yang luas dan memberikan respons terperinci. Ini membuatnya cocok untuk tugas yang membutuhkan pemahaman kontekstual yang mendalam, seperti pembuatan konten bentuk panjang dan analisis dokumen yang kompleks [1] [4].
- Kemampuan multi-domain: Sementara Llama 3.1 terutama difokuskan pada tugas-tugas bahasa, data pelatihan skala besar dan beragam memungkinkannya untuk berkinerja baik di berbagai domain, termasuk STEM dan humaniora. Namun, kinerjanya dalam tugas penalaran khusus, seperti masalah matematika yang kompleks, tidak sekuat model yang secara khusus dioptimalkan untuk penalaran [1] [4].
- Biaya dan aksesibilitas: LLAMA 3.1 lebih mahal untuk dijalankan dibandingkan dengan Deepseek-R1, terutama untuk token input dan output. Biaya yang lebih tinggi ini dapat membatasi aksesibilitasnya untuk aplikasi dengan anggaran ketat [3].
Deepseek-R1
-Arsitektur dan Kinerja: Deepseek-R1 adalah model parameter 671 miliar yang menggunakan pendekatan campuran-ekspert (MOE), mengaktifkan hanya 37 miliar parameter per pass maju. Desain ini membuatnya lebih hemat sumber daya dan hemat biaya. Ini unggul dalam tugas yang membutuhkan inferensi logis, penalaran rantai-dipikirkan, dan pengambilan keputusan waktu nyata, berkat arsitektur berbasis pembelajaran penguatannya [2] [3].
-Kemampuan multi-domain: Deepseek-R1 serba guna dan berkinerja baik di berbagai domain, termasuk matematika, pengkodean, dan tugas pengetahuan umum. Ini menunjukkan kemampuan penalaran yang kuat, mencapai skor tinggi pada tolok ukur seperti Math-500 dan Codeforces [5] [9]. Namun, kinerjanya dapat tidak konsisten di berbagai jenis tugas, terutama di bidang khusus di luar distribusi pelatihannya [8].
- Biaya dan aksesibilitas: Deepseek-R1 menawarkan keunggulan biaya yang signifikan dibandingkan LLAMA 3.1, membuatnya lebih mudah diakses untuk startup dan laboratorium akademik dengan anggaran terbatas. Biaya operasionalnya diperkirakan sekitar 15% -50% dari apa yang biasanya dibelanjakan pengguna untuk model serupa [2].
Perbandingan ###
- Penalaran vs. Pemodelan Bahasa: Deepseek-R1 lebih cocok untuk tugas yang membutuhkan penalaran yang kompleks dan inferensi logis, sementara Llama 3.1 unggul dalam tugas pemodelan bahasa. Kekuatan Llama 3.1 terletak pada kemampuannya untuk menangani konteks besar dan menghasilkan respons terperinci, sedangkan kekuatan Deepseek-R1 berada dalam kemampuannya untuk beralasan melalui masalah kompleks di berbagai domain [6] [9].
-Biaya dan Efisiensi: Deepseek-R1 lebih hemat biaya dan hemat sumber daya, menjadikannya pilihan yang lebih baik untuk aplikasi di mana anggaran menjadi perhatian. Namun, biaya lebih tinggi Llama 3.1 dibenarkan oleh kinerja yang unggul dalam tugas-tugas terkait bahasa [3] [9].
Singkatnya, sementara kedua model memiliki kekuatan, Llama 3.1 sangat ideal untuk tugas-tugas yang membutuhkan pemahaman dan generasi bahasa yang dalam, sedangkan Deepseek-R1 unggul dalam tugas-tugas yang menuntut penalaran yang kompleks dan inferensi logis di berbagai domain.
Kutipan:
[1] https://ai-pro.org/learn-ai/articles/ai-showdown-llama-3-vs-3-1/
[2] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[3] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/llama-3-1-405b-instruct
[4] https://kili-technology.com/large-language-models-llms/llama-3-1-guide-what-to-now-about-meta-snew-405b-model-and-its-data
[5] https://neuropurrfectai.substack.com/p/deepseek-r1-a-new-era-in-deep-thinking
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1iadr5g/how_better_is_deepseek_r1_compared_to_llama3_both/
[7] https://www.austinai.io/blog/performance-insights-of-llama-3-1
[8] https://toloka.ai/blog/the-data-behind-deepseek-s-success/
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1