Parametr teploty v Deepseek R1, stejně jako jiné generativní modely, interaguje s jinými parametry, jako jsou horní P a horní K pro kontrolu náhodnosti a rozmanitosti výstupu. Zde je podrobné vysvětlení toho, jak tyto parametry spolupracují:
Parametr teploty
Parametr teploty škáluje logity před použitím funkce SoftMax, která upravuje celkovou náhodnost výběru tokenu. Nižší teplota (např. Téměř 0,0) činí model determinističtější a přesnější, vhodný pro úkoly vyžadující přesné odpovědi, jako je kódování nebo matematika. Naopak vyšší teplota (např. Nad 1,0) zvyšuje kreativitu a variabilitu ve výstupu, což je prospěšné pro úkoly, jako je vyprávění nebo poezie [4] [8].Top P a Top K Parametry
- Top K: Tento parametr omezuje volby modelu na nejpravděpodobnější žetony K. Pomáhá zabránit modelu ve výběru vzácných nebo irelevantních žetonů, což zajišťuje, že výstup zůstává koherentní a zaměřuje se na nejpravděpodobnější možnosti [8].- TOP P: Tento parametr omezuje žetony na ty, kteří jsou v kumulativní pravděpodobnosti p. Poskytuje dynamickou kontrolu nad rozmanitostí výstupu přizpůsobením velikosti slovní zásoby na základě důvěry modelu v jeho předpovědi [8].
Interakce mezi teplotou, horní p a top k
Při kombinaci těchto parametrů můžete dále doladit výstup modelu:- Teplota + horní část K: Úpravou teploty ovládáte náhodnost, zatímco Top K omezuje model na nejpravděpodobnější žetony. Tato kombinace je užitečná pro úkoly, které vyžadují kreativitu i soudržnost.
- Teplota + horní část P: Zde teplota upravuje náhodnost a horní P adaptivně omezuje tokeny na základě důvěry. Toto nastavení je ideální pro úkoly, kde chcete vyrovnat kreativitu s důvěrou modelu v jeho předpovědi.
V Deepseek R1 je teplotní parametr obvykle nastaven do specifického rozsahu (např. 0,5-0,7), aby se zabránilo opakujícím se nebo nesoudržným výstupům [5]. Přestože neexistuje žádná přímá interakce mezi teplotou a ostatními parametry, pokud jde o jejich matematické operace, kolektivně ovlivňují výstupní charakteristiky modelu kontrolou náhodnosti, rozmanitosti a koherence.
U praktických aplikací umožňuje úprava těchto parametrů vývojářům přizpůsobit chování modelu konkrétním případům použití a zajistit, aby byl výstup relevantní a poutavý. Dokumentace Deepseek R1 se však primárně zaměřuje na úpravy teploty, s menším důrazem na nastavení horní části K a horního P, což naznačuje, že to nemusí být tak prominentně uvedeno v jeho standardní konfiguraci [4] [5].
Citace:
[1] https://writesonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-rame-name-canging-approach-parameter-Activation-anial-Amin-Vumlf
[3] https://www.popai.pro/resources/unstanding-deeepseek-r1-model-technical-details-architecture-and-deployment/options/
[4] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[5] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[6] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[7] https://www.linkedin.com/pulse/explanations-deepseek-r1-technical-paper-khang-ve-tien-ngsxe
[8] https://codefinity.com/blog/understanding-timeperature,-top-k-and-top-p-sampling-in-generativní modely
[9] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-deepseek.html