Komponen Teknologi DeepSeek: Perbedaan antara revisi
Batch created by Azure OpenAI |
k Text replacement - "pembelajaran mesin" to "Pembelajaran Mesin" |
||
| Baris 5: | Baris 5: | ||
== Model Pembelajaran Mesin == | == Model Pembelajaran Mesin == | ||
DeepSeek mengandalkan model-model [[ | DeepSeek mengandalkan model-model [[Pembelajaran Mesin]] (machine learning) yang canggih untuk mengolah data dan menghasilkan prediksi atau rekomendasi. Model ini terus diperbarui dan dioptimalkan berdasarkan data terbaru dan kebutuhan pengguna. | ||
== Infrastruktur Komputasi == | == Infrastruktur Komputasi == | ||
Agar dapat menangani skala data dan model yang besar, DeepSeek menggunakan [[infrastruktur komputasi awan]]. Infrastruktur ini memastikan proses pelatihan dan inferensi model berjalan cepat, aman, dan andal di berbagai platform. | Agar dapat menangani skala data dan model yang besar, DeepSeek menggunakan [[infrastruktur komputasi awan]]. Infrastruktur ini memastikan proses pelatihan dan inferensi model berjalan cepat, aman, dan andal di berbagai platform. | ||
Revisi terkini sejak 8 Agustus 2025 02.20
DeepSeek terdiri dari berbagai komponen teknologi yang saling terintegrasi untuk mendukung pengembangan dan penerapan kecerdasan buatan. Setiap komponen dirancang agar dapat bekerja secara optimal dalam memproses dan menghasilkan informasi berbasis bahasa alami.
Data dan Pemrosesan Informasi
Komponen utama DeepSeek adalah sistem pengumpulan dan pemrosesan data. Data yang digunakan berasal dari berbagai sumber, baik terstruktur maupun tidak terstruktur. Sistem ini mampu menyaring dan membersihkan data sebelum digunakan untuk pelatihan model.
Model Pembelajaran Mesin
DeepSeek mengandalkan model-model Pembelajaran Mesin (machine learning) yang canggih untuk mengolah data dan menghasilkan prediksi atau rekomendasi. Model ini terus diperbarui dan dioptimalkan berdasarkan data terbaru dan kebutuhan pengguna.
Infrastruktur Komputasi
Agar dapat menangani skala data dan model yang besar, DeepSeek menggunakan infrastruktur komputasi awan. Infrastruktur ini memastikan proses pelatihan dan inferensi model berjalan cepat, aman, dan andal di berbagai platform.