De temperatuurparameter in Deepseek R1, net als andere generatieve modellen, interageert met andere parameters zoals top P en top K om de willekeur en diversiteit van de output te regelen. Hier is een gedetailleerde uitleg over hoe deze parameters samenwerken:
temperatuurparameter
De temperatuurparameter schaalt de logits voordat u de softmax -functie toepast, die de algehele willekeur van tokenselectie aanpast. Een lagere temperatuur (bijvoorbeeld bijna 0,0) maakt het model deterministischer en nauwkeuriger, geschikt voor taken die nauwkeurige antwoorden zoals codering of wiskunde vereisen. Omgekeerd verhoogt een hogere temperatuur (bijvoorbeeld boven 1,0) de creativiteit en variabiliteit in de output, wat gunstig is voor taken zoals het vertellen van verhalen of poëzie [4] [8].Top P en Top K -parameters
- Top K: deze parameter beperkt de keuzes van het model tot de meest waarschijnlijke tokens. Het helpt te voorkomen dat het model zeldzame of irrelevante tokens selecteert, zodat de output coherent blijft en gericht is op de meest waarschijnlijke opties [8].- Top P: deze parameter beperkt de tokens tot die binnen een cumulatieve waarschijnlijkheid p. Het biedt dynamische controle over de diversiteit van de output door de vocabulaire grootte aan te passen op basis van het vertrouwen van het model in zijn voorspellingen [8].
Interactie tussen temperatuur, top P en top K
Wanneer u deze parameters combineert, kunt u de uitvoer van het model verder afstemmen:- Temperatuur + top K: door de temperatuur aan te passen, regelt u de willekeur, terwijl top K het model beperkt tot de meest waarschijnlijke tokens. Deze combinatie is nuttig voor taken die zowel creativiteit als coherentie vereisen.
- Temperatuur + Top P: hier past de temperatuur de willekeur aan en beperkt de bovenste P adaptief de tokens op basis van vertrouwen. Deze opstelling is ideaal voor taken waarbij u creativiteit in evenwicht wilt brengen met het vertrouwen van het model in zijn voorspellingen.
In Deepseek R1 wordt de temperatuurparameter meestal ingesteld binnen een specifiek bereik (bijvoorbeeld 0,5-0,7) om repetitieve of onsamenhangende uitgangen te voorkomen [5]. Hoewel er geen directe interactie is tussen temperatuur en de andere parameters in termen van hun wiskundige bewerkingen, beïnvloeden ze gezamenlijk de outputkarakteristieken van het model door het beheersen van willekeur, diversiteit en coherentie.
Voor praktische toepassingen stelt het aanpassen van deze parameters in staat om het gedrag van het model aan te passen aan specifieke use cases, zodat de output zowel relevant als boeiend is. De documentatie van Deepseek R1 richt zich echter voornamelijk op temperatuuraanpassingen, met minder nadruk op top K- en top P -instellingen, wat suggereert dat deze misschien niet zo prominent aanwezig zijn in de standaardconfiguratie [4] [5].
Citaten:
[1] https://writesonic.com/blog/whatis-deepseek-r1
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1s-game-changing-approach-parameter-activation-anial-amin-vumlf
[3] https://www.popai.pro/resources/understanding-deepseek-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-vu-tien-ngsxe
[8] https://codefinity.com/blog/understanding-temperature, top-k,-top-p-p-sampling-in-generatieve modellen
[9] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-deepseek.html