Temperaturparameteren i DeepSeek R1, som andre generative modeller, samhandler med andre parametere som topp P og Top K for å kontrollere tilfeldigheten og mangfoldet i utgangen. Her er en detaljert forklaring på hvordan disse parametrene fungerer sammen:
Temperaturparameter
Temperaturparameteren skalerer logittene før du bruker SoftMax -funksjonen, som justerer den generelle tilfeldigheten av tokenvalg. En lavere temperatur (f.eks. Nær 0,0) gjør modellen mer deterministisk og presis, egnet for oppgaver som krever nøyaktige svar som koding eller matematikk. Motsatt øker en høyere temperatur (f.eks. Over 1,0) kreativitet og variabilitet i utgangen, noe som er gunstig for oppgaver som historiefortelling eller poesi [4] [8].Top P og Top K -parametere
- TOPP K: Denne parameteren begrenser modellens valg til de beste K mest sannsynlige symboler. Det hjelper med å forhindre at modellen velger sjeldne eller irrelevante symboler, og sikrer at utgangen forblir sammenhengende og fokusert på de mest sannsynlige alternativene [8].- Topp P: Denne parameteren begrenser symbolene til de innenfor en kumulativ sannsynlighet p. Det gir dynamisk kontroll over mangfoldet i produksjonen ved å tilpasse ordforrådets størrelse basert på modellens tillit til dens spådommer [8].
interaksjon mellom temperatur, topp p og topp k
Når du kombinerer disse parametrene, kan du finjustere modellens utgang ytterligere:- Temperatur + topp k: Ved å justere temperaturen kontrollerer du tilfeldigheten, mens topp k begrenser modellen til de mest sannsynlige symbolene. Denne kombinasjonen er nyttig for oppgaver som krever både kreativitet og sammenheng.
- Temperatur + topp P: Her justerer temperaturen tilfeldigheten, og topp P adaptivt begrenser symboler basert på selvtillit. Dette oppsettet er ideelt for oppgaver der du vil balansere kreativiteten med modellens tillit til spådommene.
I DeepSeek R1 settes temperaturparameteren vanligvis innenfor et spesifikt område (f.eks. 0,5-0,7) for å forhindre repeterende eller usammenhengende utganger [5]. Selv om det ikke er noen direkte interaksjon mellom temperaturen og de andre parametrene når det gjelder deres matematiske operasjoner, påvirker de samlet modellens utgangsegenskaper ved å kontrollere tilfeldighet, mangfold og sammenheng.
For praktiske applikasjoner lar justering av disse parametrene utviklere å skreddersy modellens oppførsel til spesifikke brukssaker, og sikre at utgangen er både relevant og engasjerende. Imidlertid fokuserer DeepSeek R1s dokumentasjon først og fremst på temperaturjusteringer, med mindre vekt på topp K- og topp P -innstillinger, noe som antyder at disse kanskje ikke er like fremtredende omtalt i sin standardkonfigurasjon [4] [5].
Sitasjoner:
[1] https://writesonic.com/blog/what-is-depseek-r1
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1s-game-changing-approach-parameter-activation-danial-amin-vumlf
[3] https://www.popai.pro/resources/understanding-depseek-r1-odel-technical-tetails-arkitektur-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-depseek-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-depseek.html