El parámetro de temperatura en Deepseek R1, como otros modelos generativos, interactúa con otros parámetros como Top P y Top K para controlar la aleatoriedad y la diversidad de la salida. Aquí hay una explicación detallada de cómo estos parámetros funcionan juntos:
Parámetro de temperatura
El parámetro de temperatura escala los logits antes de aplicar la función Softmax, que ajusta la aleatoriedad general de la selección del token. Una temperatura más baja (por ejemplo, cerca de 0.0) hace que el modelo sea más determinista y preciso, adecuado para tareas que requieren respuestas precisas como la codificación o las matemáticas. Por el contrario, una temperatura más alta (por ejemplo, por encima de 1.0) aumenta la creatividad y la variabilidad en la producción, lo cual es beneficioso para tareas como la narración o poesía [4] [8].Top P y Top K parámetros
- Top K: este parámetro limita las opciones del modelo a las tokens más probables K más probables. Ayuda a evitar que el modelo seleccione tokens raros o irrelevantes, asegurando que la salida permanezca coherente y se centre en las opciones más probables [8].- Top P: este parámetro limita los tokens a aquellos dentro de una probabilidad acumulativa p. Proporciona un control dinámico sobre la diversidad de la salida al adaptar el tamaño del vocabulario en función de la confianza del modelo en sus predicciones [8].
Interacción entre temperatura, Top P y Top K
Al combinar estos parámetros, puede ajustar aún más la salida del modelo:- Temperatura + Top K: ajustando la temperatura, controlas la aleatoriedad, mientras que Top K restringe el modelo a los tokens más probables. Esta combinación es útil para tareas que requieren creatividad y coherencia.
- Temperatura + Top P: Aquí, la temperatura ajusta la aleatoriedad y TOP P limita adaptativamente los tokens según la confianza. Esta configuración es ideal para tareas en las que desea equilibrar la creatividad con la confianza del modelo en sus predicciones.
En Deepseek R1, el parámetro de temperatura generalmente se establece dentro de un rango específico (por ejemplo, 0.5-0.7) para evitar salidas repetitivas o incoherentes [5]. Si bien no existe una interacción directa entre la temperatura y los otros parámetros en términos de sus operaciones matemáticas, influyen colectivamente en las características de salida del modelo controlando la aleatoriedad, la diversidad y la coherencia.
Para aplicaciones prácticas, ajustar estos parámetros permite a los desarrolladores adaptar el comportamiento del modelo a casos de uso específicos, asegurando que la salida sea relevante y atractiva. Sin embargo, la documentación de Deepseek R1 se centra principalmente en los ajustes de temperatura, con menos énfasis en la configuración superior de K y Top P, lo que sugiere que estos podrían no ser tan prominentemente aparecidos en su configuración estándar [4] [5].
Citas:
[1] https://writesonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1s-game-changing-proch-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-samuestring-ingeneration-modelos
[9] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-deepseek.html