O parâmetro de temperatura no DeepSeek R1, como outros modelos generativos, interage com outros parâmetros, como o T TOP e o Top K para controlar a aleatoriedade e a diversidade da saída. Aqui está uma explicação detalhada de como esses parâmetros trabalham juntos:
Parâmetro de temperatura ###
O parâmetro de temperatura escala os logits antes de aplicar a função Softmax, que ajusta a aleatoriedade geral da seleção de token. Uma temperatura mais baixa (por exemplo, perto de 0,0) torna o modelo mais determinístico e preciso, adequado para tarefas que exigem respostas precisas como codificação ou matemática. Por outro lado, uma temperatura mais alta (por exemplo, acima de 1,0) aumenta a criatividade e a variabilidade na saída, o que é benéfico para tarefas como contar histórias ou poesia [4] [8].
Parâmetros principais P e Top K
- Top K: Este parâmetro limita as opções do modelo aos tops mais prováveis. Ajuda a impedir que o modelo selecione tokens raros ou irrelevantes, garantindo que a saída permaneça coerente e focada nas opções mais prováveis [8].- Top P: Este parâmetro limita os tokens àqueles que estão dentro de uma probabilidade cumulativa p. Ele fornece controle dinâmico sobre a diversidade da saída, adaptando o tamanho do vocabulário com base na confiança do modelo em suas previsões [8].
Interação
entre temperatura, top p e K top k
Ao combinar esses parâmetros, você pode ajustar ainda mais a saída do modelo:- Temperatura + Top K: Ajustando a temperatura, você controla a aleatoriedade, enquanto o K Top K restringe o modelo aos tokens mais prováveis. Essa combinação é útil para tarefas que requerem criatividade e coerência.
- Temperatura + Top P: Aqui, a temperatura ajusta a aleatoriedade e o T Top P limita os tokens adaptativamente com base na confiança. Essa configuração é ideal para tarefas nas quais você deseja equilibrar a criatividade com a confiança do modelo em suas previsões.
No Deepseek R1, o parâmetro de temperatura geralmente é definido dentro de um intervalo específico (por exemplo, 0,5-0,7) para evitar saídas repetitivas ou incoerentes [5]. Embora não haja interação direta entre a temperatura e os outros parâmetros em termos de suas operações matemáticas, elas influenciam coletivamente as características de saída do modelo controlando a aleatoriedade, a diversidade e a coerência.
Para aplicações práticas, o ajuste desses parâmetros permite que os desenvolvedores adaptem o comportamento do modelo a casos de uso específicos, garantindo que a saída seja relevante e envolvente. No entanto, a documentação do DeepSeek R1 se concentra principalmente nos ajustes de temperatura, com menos ênfase nas principais configurações de K e P top, sugerindo que elas podem não ser tão destacadas em sua configuração padrão [4] [5].
Citações:
[1] https://writesonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1s-game-hanging-aproach-parameter-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-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