Le paramètre de température dans Deepseek R1, comme d'autres modèles génératifs, interagit avec d'autres paramètres tels que le haut P et le Top K pour contrôler le hasard et la diversité de la sortie. Voici une explication détaillée de la façon dont ces paramètres fonctionnent ensemble:
Paramètre de température
Le paramètre de température évolue les logits avant d'appliquer la fonction Softmax, qui ajuste le hasard global de la sélection de jetons. Une température plus basse (par exemple, près de 0,0) rend le modèle plus déterministe et précis, adapté aux tâches nécessitant des réponses précises comme le codage ou les mathématiques. Inversement, une température plus élevée (par exemple, au-dessus de 1,0) augmente la créativité et la variabilité de la sortie, ce qui est bénéfique pour des tâches comme la narration ou la poésie [4] [8].Top P et Top K Paramètres
- Top K: Ce paramètre limite les choix du modèle aux K les plus probables tokens. Il aide à empêcher le modèle de sélectionner des jetons rares ou non pertinents, garantissant que la sortie reste cohérente et concentrée sur les options les plus probables [8].- Top P: Ce paramètre limite les jetons à ceux d'une probabilité cumulative p. Il fournit un contrôle dynamique sur la diversité de la sortie en adaptant la taille du vocabulaire en fonction de la confiance du modèle dans ses prédictions [8].
interaction entre la température, le haut P et le haut K
Lors de la combinaison de ces paramètres, vous pouvez affiner davantage la sortie du modèle:- Température + Top K: En ajustant la température, vous contrôlez le caractère aléatoire, tandis que K TOP K restreint le modèle aux jetons les plus probables. Cette combinaison est utile pour les tâches qui nécessitent à la fois la créativité et la cohérence.
- Température + Top P: Ici, la température ajuste l'aléatoire, et le P TOP limite les jetons de manière adaptative en fonction de la confiance. Cette configuration est idéale pour les tâches où vous souhaitez équilibrer la créativité avec la confiance du modèle dans ses prédictions.
Dans Deepseek R1, le paramètre de température est généralement réglé dans une plage spécifique (par exemple, 0,5-0,7) pour éviter les sorties répétitives ou incohérentes [5]. Bien qu'il n'y ait pas d'interaction directe entre la température et les autres paramètres en termes de leurs opérations mathématiques, ils influencent collectivement les caractéristiques de sortie du modèle en contrôlant le caractère aléatoire, la diversité et la cohérence.
Pour les applications pratiques, l'ajustement de ces paramètres permet aux développeurs d'adapter le comportement du modèle à des cas d'utilisation spécifiques, garantissant que la sortie est à la fois pertinente et engageante. Cependant, la documentation de Deepseek R1 se concentre principalement sur les ajustements de la température, avec moins d'importance sur les paramètres supérieurs de K et P, suggérant que ceux-ci pourraient ne pas figurer aussi bien en vue dans sa configuration standard [4] [5].
Citations:
[1] https://writesonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1s-mame-changing-approach-paramètre-activation-danial-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-ien-ngsxe
[8] https://codefinity.com/blog/understanding-temperature ,-top-k ,-and-and-p-sampling-in-generative-models
[9] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-deepseek.html