Deepseek R1の温度パラメーターは、他の生成モデルと同様に、トップPやトップKなどの他のパラメーターと相互作用して、出力のランダム性と多様性を制御します。これらのパラメーターがどのように連携するかの詳細な説明を次に示します。
###温度パラメーター
温度パラメーターは、トークン選択の全体的なランダム性を調整するSoftMax関数を適用する前にロジットをスケーリングします。温度が低く(0.0に近い)、モデルがより決定的で正確になり、コーディングや数学などの正確な回答を必要とするタスクに適しています。逆に、より高い温度(例えば1.0を超える)は、出力の創造性と変動を増加させます。これは、ストーリーテリングや詩などのタスクに有益です[4] [8]。
###トップPおよびトップKパラメーター
-TOP K：このパラメーターは、モデルの選択を最も可能性の高いトークンに制限します。モデルが希少または無関係なトークンを選択するのを防ぎ、出力が一貫性のあるままであり、最も可能性の高いオプションに焦点を合わせていることを保証します[8]。
-TOP P：このパラメーターは、トークンを累積確率p内のトークンに制限します。モデルの予測に対する自信に基づいて、語彙サイズを適応させることにより、出力の多様性を動的に制御します[8]。
###温度、上部P、およびトップkの間の相互作用
これらのパラメーターを組み合わせると、モデルの出力をさらに微調整できます。
- 温度 +上部K：温度を調整することにより、ランダム性を制御し、トップKはモデルを最も可能性の高いトークンに制限します。この組み合わせは、創造性と一貫性の両方を必要とするタスクに役立ちます。
- 温度 +トップP：ここでは、温度がランダム性を調整し、上部Pは信頼性に基づいてトークンを適応的に制限します。このセットアップは、創造性とモデルの予測に対する自信のバランスをとるタスクに最適です。
DeepSeek R1では、温度パラメーターは通常、特定の範囲内(例：0.5-0.7)内に設定され、繰り返しまたは一貫性のない出力を防ぎます[5]。数学的操作の観点からの温度と他のパラメーターの間に直接的な相互作用はありませんが、ランダム性、多様性、および一貫性を制御することにより、モデルの出力特性に集合的に影響します。
実用的なアプリケーションの場合、これらのパラメーターを調整することで、開発者はモデルの動作を特定のユースケースに合わせて調整し、出力が関連性があり魅力的であることを確認できます。ただし、DeepSeek R1のドキュメントは主に温度調整に焦点を当てており、上部Kと上部Pの設定に重点が置かれていないため、標準構成[4] [5]でこれらが目立たないことを示唆しています。
引用：
[1] https://writesonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1s-game-changing-approach-parameter-aptivation-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-tien-ngsxe
[8] https://codefinity.com/blog/understanding-temperature、top-k、and-top-p-sampling-in Generative-models
[9] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-deepseek.html