Courtesy of Forbes

Rahasia Mixture-of-Experts: Cara Baru Hemat Biaya Ciptakan AI Canggih

01 Feb 2025, 10.15 WIB

167 dibaca

Dalam artikel ini, penulis membahas tentang model kecerdasan buatan (AI) yang disebut "mixture-of-experts" (MoE). MoE adalah pendekatan yang membagi sistem AI menjadi beberapa komponen atau "ahli" yang masing-masing memiliki spesialisasi tertentu. Misalnya, jika seseorang bertanya tentang Abraham Lincoln, sistem MoE akan mengarahkan pertanyaan tersebut ke komponen yang khusus membahas Lincoln, sehingga jawaban yang diberikan lebih tepat dan relevan. Pendekatan ini menjadi populer setelah perusahaan AI asal China, DeepSeek, merilis model baru yang menggunakan MoE dan mengklaim bahwa mereka dapat menciptakan AI yang canggih dengan biaya yang lebih rendah dibandingkan dengan perusahaan-perusahaan besar di AS.

Namun, meskipun MoE memiliki kelebihan, seperti kecepatan dan efisiensi dalam memberikan jawaban, ada juga tantangan yang harus dihadapi. Salah satunya adalah memastikan bahwa sistem dapat mengarahkan pertanyaan ke ahli yang tepat, karena jika tidak, jawaban yang diberikan bisa salah. Selain itu, penulis juga mencatat bahwa meskipun MoE menjanjikan banyak keuntungan, tidak ada jaminan bahwa ini adalah cara terbaik untuk mengembangkan AI. Dengan perkembangan ini, banyak pihak yang akan mencoba menerapkan MoE, sementara yang lain mungkin skeptis terhadap efektivitasnya.

--------------------

Analisis Kami: Pendekatan mixture-of-experts memang memberikan paradigma baru yang menjanjikan efisiensi dan spesialisasi dalam AI generatif, namun kerentanan pada aspek gating dan pembagian data pelatihan membuatnya harus dikelola dengan hati-hati agar tidak menurunkan kualitas output. DeepSeek berhasil menunjukkan bahwa kombinasi teknik seperti MoE, distilasi pengetahuan, dan reinforcement learning bisa mengakselerasi inovasi dengan biaya rendah, mengingatkan kita bahwa inovasi tidak hanya tentang hardware besar tapi juga desain arsitektur yang cerdas.

--------------------

Analisis Ahli:

Geoffrey E. Hinton: Mixture-of-experts adalah cara untuk memecah jaringan saraf besar menjadi beberapa sub-jaringan yang melayani fungsi khusus, memungkinkan peningkatan efisiensi komputasi tanpa mengorbankan kualitas. Ini merepresentasikan evolusi arsitektur AI yang lebih modular dan scalable.

Michael I. Jordan: Pendekatan MoE membuka peluang untuk membuat sistem AI yang lebih terfokus serta efisien, namun kesuksesan metode ini sangat bergantung pada mekanisme gating yang mampu memilih ahli yang tepat dengan cepat dan tepat.

--------------------

What's Next: Metode MoE akan semakin banyak diadopsi oleh pengembang AI modern sebagai cara untuk menekan biaya dan meningkatkan efisiensi pengolahan, namun akan muncul tantangan baru terkait pengelolaan routing yang andal dan distribusi beban yang seimbang antar ekspert.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/sites/lanceeliot/2025/02/01/mixture-of-experts-ai-reasoning-models-suddenly-taking-center-stage-due-to-chinas-deepseek-shock-and-awe/

Pertanyaan Terkait

Apa itu mixture-of-experts (MoE)?

Mixture-of-experts (MoE) adalah pendekatan dalam model AI yang membagi struktur monolitik menjadi beberapa komponen atau 'ahli' yang masing-masing memiliki spesialisasi tertentu.

Mengapa DeepSeek menjadi sorotan dalam konteks AI?

DeepSeek menjadi sorotan karena merilis model AI R1 yang menggunakan pendekatan MoE dan mengklaim dapat dikembangkan dengan biaya yang lebih rendah dibandingkan dengan model AI lainnya.

Apa peran Nvidia dalam industri AI?

Nvidia adalah penyedia perangkat keras yang mengalami penurunan harga saham setelah peluncuran model AI oleh DeepSeek, yang menunjukkan dampak kompetisi dalam industri AI.

Apa keuntungan dan kerugian dari pendekatan MoE?

Keuntungan dari pendekatan MoE termasuk efisiensi dalam pemrosesan dan spesialisasi, sementara kerugiannya termasuk potensi kesalahan dalam pengalihan permintaan dan ketergantungan pada beberapa ahli.

Siapa Aristotle dan apa relevansinya dengan diskusi ini?

Aristotle adalah seorang filsuf yang kutipannya digunakan untuk menekankan pentingnya usaha dan pilihan dalam mencapai keunggulan dalam konteks pengembangan AI.