Courtesy of NatureMagazine

Model AI R1 DeepSeek dari China Sukses Tanpa Meniru Model Lain

Untuk menjelaskan bahwa model AI R1 dari DeepSeek sukses tanpa menyalin data dari model lain, menggunakan metode reinforcement learning murni yang efisien dan berbiaya rendah, serta untuk menunjukkan pentingnya proses peer-review dalam pengembangan AI demi transparansi dan keselamatan teknologi.

17 Sep 2025, 07.00 WIB

30 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Model R1 dari DeepSeek merupakan terobosan dalam pelatihan model AI dengan pendekatan yang inovatif.
Biaya pelatihan model R1 jauh lebih rendah dibandingkan dengan model-model pesaingnya.
Proses peer-review untuk model AI seperti R1 penting untuk memastikan transparansi dan evaluasi risiko.

Hangzhou, China - DeepSeek, sebuah perusahaan teknologi asal China, mengumumkan keberhasilan model AI mereka bernama R1 yang mampu mengerjakan tugas penalaran seperti matematika dan pemrograman. Model ini terkenal karena mampu belajar tanpa menyalin jawaban dari model AI lain, sehingga berbeda dari metode populer sebelumnya.

R1 dikembangkan dengan menggunakan sebuah teknik bernama reinforcement learning murni. Cara ini membuat model belajar dari hadiah atas jawaban yang benar tanpa harus mengikuti contoh yang diberikan manusia, sehingga model dapat mengembangkan strategi penalaran sendiri.

Menariknya, pelatihan model R1 sangat efisien secara biaya. DeepSeek hanya menghabiskan sekitar USRp 4.83 miliar ($294,000) untuk melatih R1, jauh lebih murah dibandingkan biaya pelatihan model AI besar lainnya yang bisa mencapai puluhan juta dolar.

Sebagai model AI yang terkenal dan paling banyak diunduh di platform komunitas AI Hugging Face, R1 juga merupakan model pertama yang menjalani proses peer-review ketat di jurnal Nature. Ini menandai langkah penting dalam transparansi dan evaluasi keamanan model AI.

Keberhasilan teknik pelatihan R1 menjadi inspirasi di komunitas AI untuk tahun-tahun mendatang. Banyak peneliti diprediksi akan mengikuti pendekatan pembelajaran penguatan untuk mengembangkan model-model yang lebih efisien, aman, dan transparan.

Referensi:
[1] https://nature.com/articles/d41586-025-03015-6

Analisis Ahli

Lewis Tunstall

"Proses peer-review yang dilakukan pada R1 merupakan kemajuan penting untuk keberlanjutan transparansi dan evaluasi risiko di bidang AI."

Huan Sun

"Keberhasilan R1 dengan reinforcement learning murni bisa menjadi inspirasi bagi pengembangan AI lainnya di 2025 dan seterusnya."

Analisis Kami

"Pendekatan DeepSeek dengan reinforcement learning murni menunjukkan bahwa inovasi dalam teknik pelatihan AI bisa mengurangi ketergantungan pada data keluaran model lain dan menekan biaya produksi. Ini adalah langkah besar karena membuka peluang bagi pengembang lain untuk menciptakan AI berperforma tinggi dengan cara yang lebih murah dan transparan."

Prediksi Kami

Keberhasilan R1 bisa menginspirasi lebih banyak perusahaan AI untuk mengadopsi metode reinforcement learning murni dan fokus pada transparansi melalui peer-review, mendorong kemajuan AI yang lebih efisien dan etis di masa depan.