Courtesy of SCMP

DeepSeek-R1: Model AI Tiongkok Gunakan Rewards untuk Menaklukkan Masalah Penalaran

Artikel ini bertujuan mengungkap metode pelatihan unik dari DeepSeek-R1 menggunakan sistem penghargaan yang dapat membantu AI belajar penalaran dengan lebih efisien dan mengatasi tantangan komputasi yang selama ini menghambat kemajuan AI penalaran.

17 Sep 2025, 22.00 WIB

244 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

DeepSeek-R1 menggunakan metode pelatihan berbasis penghargaan untuk meningkatkan kemampuan penalaran.
Model ini menantang dominasi model AI dari OpenAI dan menunjukkan potensi inovasi di sektor AI.
Penalaran adalah aspek penting dalam pengembangan AI yang lebih manusiawi dan canggih.

Hangzhou, Tiongkok - DeepSeek-R1 adalah model kecerdasan buatan yang dikembangkan oleh startup DeepSeek di Hangzhou, Tiongkok. Model ini menjadi perbincangan hangat karena berhasil menantang dominasi model AI terkemuka dari Amerika Serikat, yaitu o1 dari OpenAI. Keunggulannya terletak pada metode pelatihan yang inovatif, memungkinkan AI belajar menyelesaikan masalah secara efisien.

Salah satu kendala utama dalam mengembangkan AI yang bisa bernalar seperti manusia adalah biaya komputasi dan kebutuhan sumber daya yang sangat besar. Model-model besar biasanya membutuhkan pelatihan dengan data sangat banyak dan proses komputasi yang mahal. DeepSeek-R1 berhasil mengatasi hal tersebut dengan menggunakan sistem rewards atau penghargaan dalam pelatihannya.

Sistem penghargaan ini membantu model belajar bagaimana menggunakan informasi yang sudah ada dan memproses informasi baru untuk membuat kesimpulan logis. Dengan cara ini, AI tidak hanya sekadar meniru data, tapi mulai membangun kemampuan penalaran yang lebih mendalam dan kompleks, mirip dengan cara manusia berpikir.

Penalaran adalah kemampuan penting dalam kecerdasan manusia yang memungkinkan menyelesaikan tugas-tugas rumit, seperti pemecahan masalah matematika. Dengan mengembangkan AI yang bisa bernalar dengan cara ini, kita bisa menciptakan teknologi yang lebih maju dan mampu membantu manusia dalam berbagai bidang kehidupan.

Inovasi DeepSeek-R1 menunjukkan bahwa pelatihan AI yang efisien dengan rewards bisa menjadi solusi untuk tantangan lama dalam AI penalaran. Hal ini membuka peluang bagi pengembangan AI yang lebih canggih tanpa harus bergantung pada skala data dan komputasi yang sangat besar, sehingga memungkinkan kemajuan teknologi yang lebih cepat dan merata di berbagai negara.

Referensi:
[1] https://www.scmp.com/news/china/science/article/3325895/deepseek-secrets-unveiled-engineers-reveal-science-behind-chinas-viral-ai-model?module=top_story&pgtype=subsection

Analisis Ahli

Yoshua Bengio

"Pendekatan reinforcement learning yang diaplikasikan pada DeepSeek-R1 menunjukkan kemajuan penting dalam membentuk AI penalaran yang lebih efisien, yang mana sejalan dengan perkembangan AI yang saya soroti untuk masa depan."

Fei-Fei Li

"Menggunakan sistem penghargaan untuk memperkuat kemampuan penalaran pada AI merupakan langkah yang inovatif dan penting untuk membuat AI bukan hanya mengikuti data, tapi juga memahami konteks dengan lebih baik."

Analisis Kami

"Pendekatan menggunakan rewards untuk melatih AI dalam melakukan penalaran adalah terobosan penting yang menandai pergeseran metode pelatihan AI dari sekadar data besar ke proses yang lebih berfokus pada kualitas dan efektivitas pembelajaran. Hal ini memungkinkan perusahaan yang bukan raksasa teknologi tetap kompetitif dalam riset AI tanpa harus mengandalkan sumber daya komputasi besar yang selama ini jadi penghalang utama."

Prediksi Kami

Dengan pendekatan pelatihan berbasis penghargaan ini, model-model AI masa depan akan semakin mampu melakukan penalaran kompleks secara efisien, membuka peluang adopsi yang lebih luas dan menggeser dominasi model besar konvensional seperti besutan Amerika.