Beda DeepSeek dan ChatGPT dari Sisi Teknologi
![DeepSeek vs ChatGPT,](https://cdn1.katadata.co.id/media/images/thumb/2025/01/30/DeepSeek_vs_ChatGPT-2025_01_30-13_21_45_7d11a5ddff37e84525f54c1b7830820f_620x413_thumb.png)
Ringkasan
- DeepSeek dan ChatGPT menggunakan model bahasa pelatihan AI. Namun, DeepSeek bersifat open-source dan memanfaatkan arsitektur Mixture of Experts untuk efisiensi dan akurasi.
- DeepSeek unggul dalam tugas teknis tertentu berkat modul spesifiknya, sementara ChatGPT lebih serbaguna dan cocok untuk tugas kreatif dan pengambilan informasi umum.
- DeepSeek gratis dan bersumber terbuka, sedangkan ChatGPT menawarkan opsi gratis dan berbayar dengan fitur tambahan.
![Button AI Summarize](https://cdn1.katadata.co.id/template/frontend_template_v3_revamp/images/icons/icon-summary-ai.png)
DeepSeek dan ChatGPT OpenAI sama-sama menawarkan layanan chatbot berbasis AI atau kecerdasan buatan yang gratis. Berikut perbedaan keduanya dari sisi teknologi.
DeepSeek dan ChatGPT merupakan model bahasa pelatihan AI. Namun DeepSeek bersifat open-source, sehingga bisa dipakai oleh pengembang perangkat lunak alias developer software lain.
Kedua model AI itu menggunakan Natural Language Processing atau NLP untuk memahami dan menghasilkan teks secara efektif. Pemrosesan bahasa alami atau NLP adalah kemampuan program komputer untuk memahami bahasa manusia baik lisan maupun tulisan, yang disebut sebagai bahasa alami.
Berikut perbedaan DeepSeek dan ChatGPT dikutip dari CCN:
DeepSeek
- DeepSeek dikembangkan oleh tim peneliti Cina untuk mempromosikan AI open-source.
- Arsitektur: DeepSeek menggunakan desain yang disebut Mixture of Experts atau MoE. MoE adalah model arsitektur AI yang membagi tugas pemrosesan ke beberapa submodel yang disebut ‘experts’, lalu menggabungkan hasilnya dengan gating mechanism.
Konsep itu bertujuan meningkatkan efisiensi dan akurasi model dengan hanya mengaktifkan sebagian kecil dari seluruh model pada setiap input.
Cara kerja MoE sebagai berikut
- Gating Network: Model kecil yang menentukan experts mana yang akan digunakan berdasarkan input.
- Experts: Beberapa model yang dilatih untuk menangani bagian tertentu dari data.
- Weighted Combination: Output dari experts yang dipilih digabungkan berdasarkan bobot yang ditentukan oleh gating network.
Keunggulan MoE
- Efisiensi komputasi: Hanya sebagian kecil dari model yang diaktifkan pada setiap inferensi, sehingga lebih hemat dibanding model besar monolitik.
- Scalability: Bisa menangani model dengan jumlah parameter yang sangat besar tanpa meningkatkan biaya komputasi secara drastis.
- Spesialisasi: Experts bisa dilatih untuk menangani tugas spesifik, sehingga meningkatkan akurasi dan kinerja.
- DeepSeek memiliki total 671 miliar parameter, dengan 37 miliar aktif setiap saat untuk menangani tugas-tugas tertentu. Parameter seperti blok penyusun AI, yang membantunya memahami dan menghasilkan bahasa.
- Data pelatihan: DeepSeek dilatih pada 14,8 triliun informasi yang disebut token. Token adalah bagian teks, seperti kata atau fragmen kata, yang diproses model untuk memahami dan menghasilkan bahasa. Kumpulan data besar ini memberikan hasil yang akurat.
- Efisiensi biaya: DeepSeek menyelesaikan pelatihan hanya dengan 2,788 juta jam waktu komputasi menggunakan GPU H800.
- Performa: DeepSeek menghasilkan jawaban yang mirip dengan beberapa model AI, seperti GPT-4 dan Claude-3.5-Sonnet.
- Inovasi: DeepSeek mencakup fitur-fitur unik seperti metode penyeimbangan beban yang menjaga kinerja tetap lancar tanpa memerlukan penyesuaian tambahan. DeepSeek juga menggunakan pendekatan prediksi multi-token, yang memungkinkannya memprediksi beberapa informasi sekaligus, sehingga responsnya lebih cepat dan lebih akurat.
ChatGPT
- Dibangun di atas kerangka kerja Generative Pre-trained Transformer atau GPT yang bersifat tertutup
- Arsitektur: Versi awal, GPT-3, berisi sekitar 175 miliar parameter. Iterasi berikutnya, GPT-4, memperkenalkan arsitektur yang lebih canggih. Meskipun OpenAI belum mengungkapkan jumlah pasti parameter dalam GPT-4, perkiraan menunjukkan bahwa GPT-4 mungkin berisi sekitar 1 triliun parameter.
- Peningkatan parameter memungkinkan model mempelajari pola dan nuansa yang lebih kompleks, meningkatkan pemahaman bahasa dan kemampuan pembuatannya.
- Data pelatihan : ChatGPT dilatih pada kumpulan data yang luas, termasuk teks dari internet, buku, dan Wikipedia. Pelatihan komprehensif ini memungkinkannya untuk menangani pertanyaan yang rumit dan memberikan respons terperinci tentang berbagai topik. Kumpulan data GPT-4 jauh lebih besar daripada GPT-3, yang memungkinkan model untuk memahami bahasa dan konteks dengan lebih efektif.
- Performa: ChatGPT menghasilkan respons yang koheren dan sesuai konteks, sehingga efektif untuk tugas seperti pembuatan konten, dukungan pelanggan, dan curah pendapat. Kemampuan NPL yang canggih memungkinkannya memahami dan merespons berbagai masukan secara bermakna.
- Inovasi: OpenAI secara berkala memperbarui model, menggunakan umpan balik pengguna dan kemajuan AI untuk menyempurnakan fungsinya dan memastikan relevansi dalam berbagai aplikasi.
- Sumber daya komputasi: Pelatihan dan penerapan ChatGPT memerlukan sumber daya komputasi yang signifikan. OpenAI melatih model menggunakan infrastruktur superkomputer yang disediakan oleh Microsoft Azure, yang menangani beban kerja AI skala besar secara efisien. Meskipun OpenAI belum mengungkapkan biaya pelatihan yang pasti, perkiraan menunjukkan bahwa pelatihan model GPT, khususnya GPT-4, melibatkan jutaan jam GPU, yang mengakibatkan biaya operasional yang besar.
DeepSeek vs ChatGPT
1. Teknologi dan Arsitektur
- Model dan metode pelatihan: DeepSeek menggunakan arsitektur MoE, yang mengaktifkan subset tertentu dari jaringannya untuk berbagai tugas, sehingga meningkatkan efisiensi. Sebaliknya, ChatGPT menggunakan arsitektur berbasis transformer, yang memproses tugas melalui seluruh jaringannya.
- Pendekatan desain: Desain MoE DeepSeek memungkinkan pemrosesan tugas-spesifik, yang berpotensi meningkatkan kinerja di area-area khusus. Model transformer ChatGPT menawarkan fleksibilitas di berbagai tugas tetapi mungkin kurang efisien dalam pemanfaatan sumber daya.
2. Hasil
- Kecepatan dan efisiensi: DeepSeek menunjukkan waktu respons yang lebih cepat dalam tugas-tugas tertentu karena desain modular. ChatGPT memberikan kinerja yang konsisten di berbagai tugas tetapi mungkin tidak menyamai kecepatan DeepSeek di area-area khusus.
- Keakuratan dan kedalaman respons: ChatGPT menangani pertanyaan yang rumit dan bernuansa, menawarkan respons yang terperinci dan kaya konteks. DeepSeek berkinerja baik dalam domain tertentu tetapi mungkin kurang mendalam seperti yang disediakan ChatGPT dalam konteks yang lebih luas.
3. Penggunaan
- Spesialisasi DeepSeek vs fleksibilitas ChatGPT DeepSeek bertujuan untuk unggul dalam tugas-tugas teknis seperti pengodean dan pemecahan masalah yang logis. ChatGPT menawarkan fleksibilitas, cocok untuk penulisan kreatif, curah pendapat, dan pengambilan informasi umum.
- Tugas-tugas khusus misalnya, pengodean, penelitian, penulisan kreatif? Modul-modul khusus DeepSeek menawarkan bantuan yang tepat untuk pengodean dan penelitian teknis. Sebaliknya, data pelatihan ChatGPT yang luas mendukung berbagai tugas kreatif, termasuk penulisan dan penelitian umum.
4. Kustomisasi
- Seberapa mudah kustomisasi DeepSeek dibandingkan dengan ChatGPT? DeepSeek menawarkan potensi kustomisasi yang lebih besar tetapi memerlukan keahlian teknis dan mungkin memiliki hambatan yang lebih tinggi untuk masuk. ChatGPT menyediakan opsi kustomisasi yang lebih mudah digunakan, sehingga lebih mudah diakses oleh khalayak yang lebih luas. Pilihan antara keduanya bergantung pada kebutuhan spesifik dan kemampuan teknis pengguna.
- Mana yang memungkinkan solusi yang lebih sesuai? DeepSeek memberikan fleksibilitas yang lebih besar untuk solusi yang disesuaikan karena kerangka kerja sumber terbukanya, sehingga lebih disukai oleh pengguna yang mencari adaptasi tertentu.
5. Biaya dan Aksesibilitas
- Apakah DeepSeek lebih terjangkau daripada ChatGPT? DeepSeek gratis dan bersumber terbuka, menawarkan akses tanpa batas. ChatGPT menawarkan opsi gratis dan berbayar, dengan fitur-fitur canggih yang dapat diakses melalui layanan berlangganan dan API.
6. Pengalaman Pengguna
- Mana yang lebih intuitif? ChatGPT menyediakan antarmuka yang canggih dan ramah pengguna, sehingga dapat diakses oleh khalayak luas. DeepSeek, meskipun canggih, mungkin memerlukan keahlian teknis yang lebih tinggi untuk menavigasi secara efektif.
- Apakah DeepSeek lebih mudah diadopsi daripada ChatGPT? Desain ChatGPT yang intuitif menawarkan kurva pembelajaran yang lebih mudah bagi pengguna baru. Kemampuan kustomisasi DeepSeek mungkin menghadirkan kurva pembelajaran yang lebih curam, terutama bagi mereka yang tidak memiliki latar belakang teknis.
7. Etika
- DeepSeek mengumpulkan data seperti alamat IP dan informasi perangkat, yang telah menimbulkan potensi masalah GDPR. OpenAI menerapkan anonimisasi data, enkripsi, mekanisme persetujuan pengguna, dan kebijakan privasi yang jelas untuk memenuhi standar GDPR. Namun, tantangan tetap ada, termasuk pengumpulan data yang ekstensif misalnya, masukan pengguna, cookies, data lokasi, serta perlunya transparansi penuh dalam pemrosesan data.