Pelatihan Model DeepSeek: Perbedaan antara revisi
Batch created by Azure OpenAI |
k Text replacement - "pembelajaran mesin" to "Pembelajaran Mesin" |
||
| Baris 1: | Baris 1: | ||
Pelatihan model DeepSeek merupakan proses kompleks yang melibatkan berbagai tahapan dan teknologi mutakhir di bidang [[ | Pelatihan model DeepSeek merupakan proses kompleks yang melibatkan berbagai tahapan dan teknologi mutakhir di bidang [[Pembelajaran Mesin]]. Proses ini bertujuan untuk menghasilkan model AI yang mampu memahami dan menghasilkan bahasa alami secara presisi dan relevan. | ||
== Pengumpulan dan Pra-pemrosesan Data == | == Pengumpulan dan Pra-pemrosesan Data == | ||
Revisi terkini sejak 8 Agustus 2025 02.20
Pelatihan model DeepSeek merupakan proses kompleks yang melibatkan berbagai tahapan dan teknologi mutakhir di bidang Pembelajaran Mesin. Proses ini bertujuan untuk menghasilkan model AI yang mampu memahami dan menghasilkan bahasa alami secara presisi dan relevan.
Pengumpulan dan Pra-pemrosesan Data
Tahap awal pelatihan model adalah pengumpulan data dalam jumlah besar dari berbagai sumber. Data ini kemudian melalui proses pra-pemrosesan, seperti normalisasi, tokenisasi, dan pembersihan agar sesuai untuk pelatihan model.
Teknik Pelatihan Model
DeepSeek menggunakan teknik pelatihan yang efisien, seperti stochastic gradient descent dan fine-tuning, untuk memperoleh parameter model yang optimal. Proses pelatihan dilakukan pada infrastruktur komputasi berskala besar agar model dapat belajar dari data dalam waktu yang relatif singkat.
Evaluasi dan Penyempurnaan
Setelah pelatihan, model dievaluasi menggunakan berbagai metrik, seperti akurasi, presisi, dan recall. Hasil evaluasi digunakan untuk menyempurnakan model sebelum diterapkan dalam aplikasi nyata di berbagai sektor.