Il parametro di temperatura in DeepSeek R1, come altri modelli generativi, interagisce con altri parametri come Top P e Top K per controllare la casualità e la diversità dell'output. Ecco una spiegazione dettagliata di come funzionano questi parametri:
Parametro di temperatura ###
Il parametro di temperatura ridimensiona i logit prima di applicare la funzione SoftMax, che regola la casualità complessiva della selezione dei token. Una temperatura più bassa (ad esempio, vicino a 0,0) rende il modello più deterministico e preciso, adatto a compiti che richiedono risposte accurate come codifica o matematica. Al contrario, una temperatura più elevata (ad esempio, sopra 1.0) aumenta la creatività e la variabilità nell'output, il che è benefico per compiti come la narrazione o la poesia [4] [8].
parametri t top p e top k
- Top K: questo parametro limita le scelte del modello ai token più probabili di K in alto. Aiuta a impedire al modello di selezionare token rari o irrilevanti, garantendo che l'output rimanga coerente e focalizzato sulle opzioni più probabili [8].- TOP P: questo parametro limita i token a quelli all'interno di una probabilità cumulativa p. Fornisce il controllo dinamico sulla diversità dell'output adattando la dimensione del vocabolario in base alla fiducia del modello nelle sue previsioni [8].
interazione tra temperatura, t in alto e k in alto
Quando si combina questi parametri, è possibile mettere a punto l'output del modello:- Temperatura + Top K: regolando la temperatura, controlli la casualità, mentre la parte superiore limita il modello ai token più probabili. Questa combinazione è utile per compiti che richiedono sia creatività che coerenza.
- Temperatura + Top P: qui, la temperatura regola la casualità e la P in alto limita in modo adattivo i token in base alla fiducia. Questa configurazione è ideale per le attività in cui si desidera bilanciare la creatività con la fiducia del modello nelle sue previsioni.
In DeepSeek R1, il parametro di temperatura è in genere impostato in un intervallo specifico (ad esempio 0,5-0,7) per prevenire output ripetitivi o incoerenti [5]. Sebbene non vi sia alcuna interazione diretta tra la temperatura e gli altri parametri in termini di operazioni matematiche, influenzano collettivamente le caratteristiche di produzione del modello controllando la casualità, la diversità e la coerenza.
Per applicazioni pratiche, la regolazione di questi parametri consente agli sviluppatori di adattare il comportamento del modello a casi d'uso specifici, garantendo che l'output sia pertinente e coinvolgente. Tuttavia, la documentazione di DeepEek R1 si concentra principalmente sulle regolazioni della temperatura, con una minore enfasi sulle impostazioni K e in alto P, suggerendo che questi potrebbero non essere così prominente nella sua configurazione standard [4] [5].
Citazioni:
[1] https://wrisonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1s-game-changing-approach-parameter-activation-danial-amin-vumlf
5
[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-memperature ,-top-k,-e-top-p-sampling-in-generative-models
[9] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-deepseek.html