Dalam dunia kecerdasan buatan (AI), model bahasa telah mengalami perkembangan pesat dengan munculnya berbagai pendekatan canggih. Dua pendekatan yang paling menonjol saat ini adalah DeepSeek, yang menggunakan arsitektur Mixture-of-Experts (MoE), dan model dari keluarga GPT (Generative Pre-trained Transformer), yang berbasis Transformer standar. Artikel ini akan membahas bagaimana kedua model ini bekerja, perbedaan dan kesamaan keduanya, serta dampaknya terhadap perkembangan AI.
Dasar-Dasar Model Bahasa
Tokenization dan Embedding
Baik DeepSeek maupun GPT memulai prosesnya dengan langkah yang sama: mengubah teks masukan menjadi token (potongan kecil data) dan kemudian mengonversi token tersebut menjadi vektor-vektor yang merepresentasikan konteks dan semantik teks. Langkah ini menjadi fondasi untuk memahami hubungan antar kata dalam sebuah teks.
Mekanisme Attention
Attention merupakan komponen utama dalam memahami relasi antar token. Baik DeepSeek maupun GPT mengandalkan mekanisme ini untuk menentukan bagian teks yang paling relevan untuk diperhatikan. Namun, implementasi attention pada kedua model ini berbeda, seperti yang akan dibahas lebih lanjut.
Cara Kerja DeepSeek dengan MoE
DeepSeek menggunakan arsitektur Mixture-of-Experts (MoE), yang memungkinkan efisiensi komputasi dengan hanya mengaktifkan sebagian kecil dari total parameter. Berikut adalah langkah kerjanya:
- Input Processing: Teks masukan diubah menjadi token.
- Routing Mechanism: Setiap token diproses oleh router, yang memilih expert (sub-model) yang paling relevan untuk menangani token tersebut.
- Aktivasi Expert: Hanya beberapa expert yang diaktifkan berdasarkan keputusan router.
- Perhitungan Output: Expert yang terpilih menghitung output untuk setiap token, dan hasilnya digabungkan untuk menghasilkan keluaran akhir.
- Efisiensi: Dengan mengaktifkan sebagian parameter, DeepSeek menghemat sumber daya komputasi dan memori.
Cara Kerja GPT (Transformer)
Model GPT menggunakan pendekatan Transformer standar, yang lebih sederhana namun intensif sumber daya. Berikut langkah kerjanya:
- Input Processing: Dimulai dengan tokenisasi teks masukan.
- Embedding: Token diubah menjadi vektor representasi.
- Self-Attention: Mekanisme ini memungkinkan setiap token memperhatikan semua token lainnya dalam satu teks.
- Feed-Forward Neural Networks: Informasi dari attention diproses melalui lapisan feed-forward.
- Layer Normalization & Residual Connections: Komponen ini membantu pelatihan model yang dalam dan mencegah degradasi informasi.
- Output Generation: Model menghasilkan token berikutnya berdasarkan distribusi probabilitas.
Kesamaan dalam Cara Kerja
Meski memiliki arsitektur berbeda, DeepSeek dan GPT memiliki sejumlah kesamaan:
- Sequential Processing: Kedua model membaca dan menghasilkan token secara urutan.
- Mekanisme Attention: Keduanya menggunakan attention untuk memahami konteks antar token.
- Transformasi Data: Memanfaatkan layer transformasi untuk memproses data.
- Learning from Data: Kedua model dilatih dengan data teks dalam jumlah besar untuk memprediksi token berikutnya.
- Layer Normalization & Residual Connections: Komponen ini digunakan untuk mempermudah pelatihan model dalam.
- Output Generation: Keduanya menghasilkan prediksi token berikutnya secara probabilistik.
Perbedaan Utama
Efisiensi:
DeepSeek lebih efisien karena hanya mengaktifkan expert tertentu yang relevan, sedangkan GPT mengaktifkan seluruh parameter untuk setiap token.
Scalability:
Dengan arsitektur MoE, DeepSeek memungkinkan skalabilitas tinggi tanpa peningkatan signifikan dalam biaya komputasi per token.
Specialization:
DeepSeek memungkinkan spesialisasi melalui expert, sedangkan GPT menggunakan satu model umum untuk semua tugas.
Kesimpulan
DeepSeek dengan MoE dan GPT mewakili dua pendekatan berbeda dalam membangun model bahasa canggih. Meskipun keduanya berbagi beberapa prinsip dasar dalam pemrosesan bahasa, cara mereka mengelola parameter dan efisiensi komputasi sangat berbeda. MoE menawarkan solusi untuk menangani model yang sangat besar tanpa membebani sumber daya, sedangkan GPT menyajikan pendekatan langsung dengan intensitas sumber daya yang lebih tinggi.
Pemilihan model bergantung pada kebutuhan spesifik, seperti efisiensi, kapasitas komputasi, dan spesifikasi tugas. Di masa depan, inovasi yang menggabungkan keunggulan kedua arsitektur ini dapat menghasilkan model bahasa yang lebih cerdas, efisien, dan adaptif.