Parametrul de temperatură din Deepseek R1, la fel ca și alte modele generative, interacționează cu alți parametri, cum ar fi P și Top K K pentru a controla aleatoriu și diversitatea producției. Iată o explicație detaliată a modului în care acești parametri funcționează împreună:
Parametrul de temperatură
Parametrul de temperatură scalează logiturile înainte de aplicarea funcției SoftMax, care ajustează aleatoriu general al selecției de jetoane. O temperatură mai scăzută (de exemplu, aproape de 0,0) face ca modelul să fie mai determinist și mai precis, potrivit pentru sarcini care necesită răspunsuri precise precum codificarea sau matematica. În schimb, o temperatură mai ridicată (de exemplu, peste 1.0) crește creativitatea și variabilitatea producției, ceea ce este benefic pentru sarcini precum povestirea sau poezia [4] [8].Parametri de top P și Top K
- Top K: Acest parametru limitează alegerile modelului la cele mai probabile token -uri. Ajută la prevenirea modelului de a selecta jetoane rare sau irelevante, asigurându -se că producția rămâne coerentă și concentrată pe opțiunile cele mai probabile [8].- TOP P: Acest parametru limitează jetoanele la cele dintr -o probabilitate cumulativă p. Oferă un control dinamic asupra diversității producției prin adaptarea dimensiunii vocabularului pe baza încrederii modelului în predicțiile sale [8].
Interacțiunea dintre temperatură, Primul P și Top K
Atunci când combinați acești parametri, puteți regla în continuare producția modelului:- Temperatură + superior K: Prin reglarea temperaturii, controlați aleatoriu, în timp ce partea de sus restricție restricționează modelul la cele mai probabile jetoane. Această combinație este utilă pentru sarcini care necesită atât creativitate, cât și coerență.
- Temperatura + Primul P: Aici, temperatura ajustează aleatoriu, iar P de sus limitează adaptiv jetoanele pe baza încrederii. Această configurație este ideală pentru sarcini în care doriți să echilibrați creativitatea cu încrederea modelului în predicțiile sale.
În Deepseek R1, parametrul de temperatură este de obicei setat într-un interval specific (de exemplu, 0,5-0.7) pentru a preveni ieșirile repetitive sau incoerente [5]. Deși nu există o interacțiune directă între temperatură și ceilalți parametri în ceea ce privește operațiunile lor matematice, acestea influențează colectiv caracteristicile de ieșire ale modelului prin controlul aleatoriu, diversitate și coerență.
Pentru aplicații practice, ajustarea acestor parametri permite dezvoltatorilor să adapteze comportamentul modelului la cazuri de utilizare specifice, asigurându -se că producția este atât relevantă, cât și antrenantă. Cu toate acestea, documentația Deepseek R1 se concentrează în principal pe ajustările temperaturii, cu mai puțin accent pe setările de top și de sus P, ceea ce sugerează că acestea nu pot fi la fel de proeminente în configurația sa standard [4] [5].
Citări:
[1] https://writesonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1s-game-changing-approach-parameter-activare-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--technical-paper-khang-vu-f-tien-ngsxe
[8] https://codefinity.com/blog/understanding-temperature.-top-k ,-and-top-p-pampling-in-gedel-modele
[9] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-deepseek.html