Lämpötilaparametri Deepseek R1: ssä, kuten muutkin generatiiviset mallit, on vuorovaikutuksessa muiden parametrien, kuten Top P: n ja yläosan K: n kanssa, jotta voidaan hallita tuotannon satunnaisuutta ja monimuotoisuutta. Tässä on yksityiskohtainen selitys siitä, kuinka nämä parametrit toimivat yhdessä:
Lämpötilaparametri
Lämpötilaparametri skaalaa logit ennen softmax -toiminnon käyttämistä, mikä säätää tunnuksen valinnan yleisyyttä. Alempi lämpötila (esim. Lähes 0,0) tekee mallista deterministisemman ja tarkemman, sopivan tehtäviin, jotka vaativat tarkkoja vastauksia, kuten koodausta tai matematiikkaa. Sitä vastoin korkeampi lämpötila (esim. Yli 1,0) lisää luovuutta ja vaihtelevuutta tuotoksessa, mikä on hyödyllistä tarinankerronnan tai runouden kaltaisille tehtäville [4] [8].Top P ja Top K -parametrit
- Ylä K: Tämä parametri rajoittaa mallin valinnat K: n suosituimpiin rahakkeisiin. Se auttaa estämään mallia valitsemasta harvinaisia tai merkityksettömiä rahakkeita varmistaen, että lähtö pysyy koherenttina ja keskittyy todennäköisimpiin vaihtoehtoihin [8].- Top P: Tämä parametri rajoittaa rahakkeet kumulatiivisen todennäköisyyden sisällä p. Se tarjoaa dynaamisen hallinnan tuotoksen monimuotoisuudesta mukauttamalla sanastokoon mallin luottamuksen perusteella sen ennusteisiin [8].
Lämpötilan, ylhäältä P ja Top K: n vuorovaikutus
Yhdistäessäsi näitä parametreja voit hienosäätää mallin lähtöä edelleen:- Lämpötila + yläosa K: Säätämällä lämpötilaa hallitset satunnaisuutta, kun taas Top K rajoittaa mallin todennäköisimpiin rahakkeisiin. Tämä yhdistelmä on hyödyllinen tehtävissä, jotka vaativat sekä luovuutta että johdonmukaisuutta.
- Lämpötila + Top P: Täällä lämpötila säätää satunnaisuutta ja ylhäältä P -adaptiivisesti rajoittaa rahakkeita luottamuksen perusteella. Tämä asennus on ihanteellinen tehtäviin, joissa haluat tasapainottaa luovuutta mallin luottamuksen kanssa sen ennusteisiin.
Deepseek R1: ssä lämpötilaparametri asetetaan tyypillisesti tietylle alueelle (esim. 0,5-0,7) toistuvien tai epäjohdonmukaisten lähtöjen estämiseksi [5]. Vaikka lämpötilan ja muiden parametrien välillä ei ole suoraa vuorovaikutusta heidän matemaattisten operaatioidensa suhteen, ne vaikuttavat kollektiivisesti mallin lähtöominaisuuksiin hallitsemalla satunnaisuutta, monimuotoisuutta ja johdonmukaisuutta.
Käytännöllisissä sovelluksissa näiden parametrien säätäminen antaa kehittäjille mahdollisuuden räätälöidä mallin käyttäytyminen tiettyihin käyttötapauksiin varmistaen, että lähtö on sekä asiaankuuluvaa että kiinnostavaa. Deepseek R1: n dokumentaatio keskittyy ensisijaisesti lämpötilan säätöihin, joissa korostetaan vähemmän K -ja Top P -asetuksia, mikä viittaa siihen, että nämä eivät välttämättä ole yhtä näkyvästi sen vakiokokoonpanossa [4] [5].
Viittaukset:
[1] https://writesonic.com/blog/what-is-deepseek-R1
.
.
[4] https://www.datacamp.com/tutorial/deeptseek-api
[5] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[6] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-R1
.
.
[9] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-deepsek.html