Temperaturparameteren i Deepseek R1 interagerer ligesom andre generative modeller med andre parametre, såsom top P og top K for at kontrollere tilfældigheden og mangfoldigheden af output. Her er en detaljeret forklaring af, hvordan disse parametre fungerer sammen:
Temperaturparameter
Temperaturparameteren skalerer logits, før de anvender SoftMax -funktionen, der justerer den samlede tilfældighed ved token -valg. En lavere temperatur (f.eks. Næsten 0,0) gør modellen mere deterministisk og præcis, velegnet til opgaver, der kræver nøjagtige svar som kodning eller matematik. Omvendt øger en højere temperatur (f.eks. Over 1,0) kreativitet og variation i output, hvilket er gavnligt for opgaver som historiefortælling eller poesi [4] [8].Top P og Top K -parametre
- Top K: Denne parameter begrænser modellens valg til de øverste K mest sandsynlige tokens. Det hjælper med at forhindre modellen i at vælge sjældne eller irrelevante tokens, hvilket sikrer, at output forbliver sammenhængende og fokuseret på de mest sandsynlige muligheder [8].- Top P: Denne parameter begrænser tokens til dem inden for en kumulativ sandsynlighed p. Det giver dynamisk kontrol over mangfoldigheden af output ved at tilpasse ordforrådsstørrelsen baseret på modellens tillid til dens forudsigelser [8].
Interaktion mellem temperatur, top P og top K
Når du kombinerer disse parametre, kan du finjustere modellens output yderligere:- Temperatur + top K: Ved at justere temperaturen styrer du tilfældigheden, mens Top K begrænser modellen til de mest sandsynlige tokens. Denne kombination er nyttig til opgaver, der kræver både kreativitet og sammenhæng.
- Temperatur + top P: Her justerer temperaturen tilfældigheden, og øverste P -adaptivt begrænser tokens baseret på selvtillid. Denne opsætning er ideel til opgaver, hvor du vil afbalancere kreativitet med modellens tillid til dens forudsigelser.
I Deepseek R1 er temperaturparameteren typisk indstillet inden for et specifikt interval (f.eks. 0,5-0,7) for at forhindre gentagne eller usammenhængende output [5]. Selvom der ikke er nogen direkte interaktion mellem temperatur og de andre parametre med hensyn til deres matematiske operationer, påvirker de kollektivt modellens outputegenskaber ved at kontrollere tilfældighed, mangfoldighed og sammenhæng.
For praktiske applikationer giver justering af disse parametre udviklere mulighed for at skræddersy modellens opførsel til specifikke brugssager, hvilket sikrer, at output er både relevant og engagerende. Imidlertid fokuserer DeepSeek R1's dokumentation primært på temperaturjusteringer med mindre vægt på top K- og Top P -indstillinger, hvilket antyder, at disse muligvis ikke er så fremtrædende med i dens standardkonfiguration [4] [5].
Citater:
[1] https://writsonic.com/blog/what-eSdeepseek-r1
)
)
[4] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[5] https://build.nvidia.com/deepseek-i/deepseek-r1/modelcard
[6] https://huggingface.co/deepseek-i/deepseek-r1
[7] https://www.linkedin.com/pulse/Explanations-deepseek-r1-technical-paper-khang-vu-tien-ngsxe
[8] https://codefinity.com/blog/forstanding-temperature, top-k, og top-p-sampling-in-generative-modeller
[9] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-deepseek.html