Model Difusi 🤖 Ungguli Autoregressive Saat Data Terbatas

2
03 October 2025

Model Difusi 🤖 Ungguli Autoregressive Saat Data Terbatas - Image 2

Penelitian terbaru dari ML@CMU mengungkap temuan mengejutkan dalam dunia kecerdasan buatan (Artificial Intelligence). Model difusi (diffusion models) mampu mengungguli model autoregressive ketika pelatihan menghadapi keterbatasan data¹. Temuan ini dipublikasikan Oktober 2025 oleh Mihir Prabhudesai dan tim.

Kesimpulan utamanya sederhana namun revolusioner. "Jika Anda terbatas compute, gunakan model autoregressive; jika terbatas data, gunakan model difusi," tulis peneliti². Pernyataan ini mengubah paradigma pemilihan arsitektur AI.

Krisis Data di Masa Depan AI

Ilya Sutskever dalam pidato NeurIPS 2024 Test-of-Time Award menyatakan kekhawatiran mendasar³. "Compute terus tumbuh—algoritma lebih baik, perangkat keras lebih kuat, cluster lebih besar—tetapi data tidak bertumbuh. Kita hanya punya satu internet, bahan bakar fosil AI."

Proyeksi EpochAI menunjukkan titik kritis. Sekitar tahun 2028, ketersediaan compute akan melampaui total data pelatihan di internet⁴. Regime yang dibatasi data (data-constrained regime) segera tiba. Pertanyaannya: bagaimana menukar lebih banyak compute dengan lebih sedikit data?

Dua Paradigma Generasi AI

Aspek 📊	Model Autoregressive 🔄	Model Difusi 🌊
Tahun Populer	2019 (GPT-2)	2020 (DDPM)
Domain Utama	Teks/bahasa	Visual/gambar
Cara Kerja	Prediksi kiri-ke-kanan	Pemulihan token acak
Efisiensi Compute	Tinggi (satu epoch)	Butuh lebih banyak
Efisiensi Data	Cepat overfit	Tahan pengulangan 100x
Kasus Ideal	Data berlimpah	Data terbatas
Ketahanan Repetisi	R_D* ~15 epoch	R_D* ~500 epoch

Model autoregressive memodelkan distribusi data secara berurutan dari kiri ke kanan. Setiap token diprediksi berdasarkan token sebelumnya⁵. Pendekatan ini sukses besar di GPT-2 hingga GPT-5.

Model difusi bekerja berbeda. Token secara acak di-mask (disembunyikan) dan model belajar memulihkannya⁶. Ini menciptakan augmentasi data implisit. Model tidak hanya belajar urutan kiri-ke-kanan, tetapi berbagai strategi masking.

Kebingungan Lintas Domain

Komunitas bahasa mulai bereksperimen dengan difusi pada teks. D3PM memperkenalkan difusi diskrit melalui random masking¹. Sementara itu, komunitas visi mencoba autoregressive pada gambar—contohnya PARTI dan DALLE.

Robotika mengalami dilema terbesar. Baik difusi maupun autoregressive sama-sama diadopsi luas tanpa konsensus jelas⁷. OpenAI Deep Research mengompilasi daftar karya robotika di kedua paradigma, menegaskan ketidakpastian bidang ini.

Delapan Temuan Revolusioner

Temuan Pertama: Difusi Menang dengan Compute Cukup

Ratusan model dilatih dengan berbagai skala. Pada compute rendah, autoregressive unggul⁸. Setelah titik kritis (critical compute point), performa seimbang. Di luar itu? Difusi terus membaik sementara autoregressiveplateau atau overfit.

Setiap titik dalam grafik menunjukkan model yang dilatih hingga konvergen. Sumbu-x adalah total training FLOPs, sumbu-y adalah validation loss terbaik⁹. Pola jelas: difusi membutuhkan lebih banyak compute awal tetapi memberikan hasil superior jangka panjang.

Temuan Kedua: Overfitting Drastis Berbeda

Model autoregressive mulai overfit sangat cepat. Difusi tidak menunjukkan tanda overfit bahkan setelah 10 kali lipat epoch¹⁰. Bintang berwarna menandai titik 1-epoch di mana autoregressive mengungguli difusi. Namun autoregressive mencapai puncaknya di tengah, lalu menurun. Difusi mencapai puncak di ujung kanan dengan loss 3,51 versus 3,71 untuk autoregressive.

Temuan Ketiga: Ketahanan Terhadap Repetisi Data

Eksperimen menunjukkan kurva pelatihan model dengan compute total sama, tetapi pertukaran berbeda antara data unik dan jumlah epoch¹¹. Model autoregressive mulai overfit saat repetisi meningkat—validation loss memburuk dan divergen signifikan di epoch tinggi. Model difusi tetap stabil di semua level repetisi. Bahkan pada 100 epoch, tidak ada tanda overfit atau divergensi.

Temuan Keempat: Half-Life Data Jauh Lebih Tinggi

Penelitian mengadopsi kerangka scaling yang dibatasi data dari Muennighoff dkk.¹²Half-life penggunaan ulang data (R_D*) adalah jumlah epoch sebelum hasil dari pengulangan data mulai berkurang signifikan. Muennighoff menemukan R_D* ~15 untuk model autoregressive. Studi ini menemukan R_D* ~500 untuk model difusi—menyoroti kemampuan mereka mendapat manfaat dari repetisi data jauh lebih banyak.

Lima Temuan Lainnya

Temuan Kelima: Muennighoff menunjukkan mengulang dataset hingga 4 epoch hampir seefektif data segar untuk model autoregressive. Sebaliknya, model difusi dapat dilatih pada data berulang hingga 100 epoch dengan efektivitas hampir sama dengan data segar¹³.
Temuan Keenam:Compute yang diperlukan agar difusi mengungguli autoregressive mengikuti hukum pangkat (power law) yang dapat diprediksi. Ekspresi analitis bentuk tertutup sederhana dapat diturunkan untuk ambang batas ini¹⁴.
Temuan Ketujuh: Efisiensi data model difusi diterjemahkan ke performa downstream lebih baik. Model difusi berkinerja terbaik mengungguli model autoregressive di sebagian besar benchmark pemahaman bahasa¹⁵.
Temuan Kedelapan: Paparan terhadap urutan token berbeda membantu menjelaskan efisiensi data difusi. Menambahkan augmentasi data eksplisit ke pelatihan autoregressive menunjukkan keuntungan model difusi muncul dari paparan mereka terhadap beragam urutan token¹⁶.

Implikasi untuk Praktisi

Temuan ini menantang keyakinan konvensional bahwa model autoregressive secara universal superior¹⁷. Model difusi menjadi alternatif menarik ketika data—bukan compute—adalah hambatan utama. Meskipun studi dilakukan dalam konteks model bahasa, temuan ini diyakini berlaku di berbagai jenis pemodelan sekuens seperti robotika atau kesehatan.

Aplikasi praktis sudah muncul. Krea Realtime meluncurkan model autoregressive AI video 14 miliar parameter yang 10 kali lebih besar dari open-source setara lainnya¹⁸. Inception mengumpulkan $50 juta untuk membangun model difusi bagi kode dan teks¹⁹.

Kesimpulan

Saat ketersediaan data berkualitas tinggi plateau, meningkatkan efisiensi data menjadi esensial untuk scaling deep learning. Penelitian ini menunjukkan model difusi ber-mask secara konsisten mengungguli model autoregressive di regime yang dibatasi data—ketika pelatihan melibatkan pengulangan melewati dataset terbatas. Hukum scaling baru untuk model difusi mengungkap kemampuan mereka mengekstrak nilai dari data berulang jauh melampaui apa yang dapat dicapai model autoregressive.

Penggunaan efisien data terbatas mungkin mendefinisikan batas berikutnya dalam scaling model deep learning. Untuk praktisi, kesimpulannya sederhana: jika terbatas compute, gunakan model autoregressive; jika terbatas data, gunakan model difusi²⁰.

Daftar Pustaka

Prabhudesai, Mihir et al. "Diffusion Beats Autoregressive in Data-Constrained Settings." AIhub, 3 Oktober 2025. https://aihub.org/2025/10/03/diffusion-beats-autoregressive-in-data-constrained-settings/
Ibid.
Ibid.
Ibid.
Ibid.
Ibid.
Ibid.
Ibid.
Ibid.
Ibid.
Ibid.
Ibid.
Ibid.
Ibid.
Ibid.
Ibid.
Ibid.
Blockchain.news. "Krea Realtime 14B: Open-Source Autoregressive AI Video Model Sets New Standard for Long-Form Generation." 20 Oktober 2025. https://blockchain.news/ainews/krea-realtime-14b-open-source-autoregressive-ai-video-model-sets-new-standard-for-long-form-generation
MSN. "Inception raises $50 million to build diffusion models for code and text." 6 November 2025. https://www.msn.com/en-us/money/technology/inception-raises-50-million-to-build-diffusion-models-for-code-and-text/ar-AA1PVLCg
Op. Cit., Prabhudesai.

Download PDF tentang Superioritas Model Difusi Terh (telah di download 17 kali)

Model Difusi 🤖 Ungguli Autoregressive Saat Data Terbatas
Penelitian empiris komprehensif mengungkap bahwa model difusi secara konsisten mengungguli model autoregressive dalam skenario pelatihan dengan data terbatas, menawarkan efisiensi data hingga 33 kali lipat melalui kemampuan memanfaatkan repetisi data hingga 100 epoch tanpa overfitting signifikan.

Penulis

Swante Adi Krisna

Penikmat musik Ska, Reggae dan Rocksteady sejak 2004. Gooners sejak 1998. Blogger dan ai paruh waktu sejak 2014. Graphic Designer autodidak sejak 2001. Website Programmer autodidak sejak 2003. Woodworker autodidak sejak 2024. Sarjana Hukum Pidana dari salah satu Perguruan Tinggi Negeri di Surakarta. Magister Hukum Pidana di bidang cybercrime dari salah satu Perguruan Tinggi Swasta di Surakarta. Magister Kenotariatan di bidang hukum teknologi, khususnya cybernotary dari salah satu Perguruan Tinggi Negeri di Surakarta. Bagian dari Keluarga Besar Kementerian Pertahanan Republik Indonesia.

GUEST POSTS