Parameter suhu di Deepseek R1, seperti model generatif lainnya, berinteraksi dengan parameter lain seperti Pop P dan Top K untuk mengontrol keacakan dan keragaman output. Berikut penjelasan terperinci tentang bagaimana parameter ini bekerja bersama:
Parameter suhu ###
Parameter suhu menskalakan logit sebelum menerapkan fungsi softmax, yang menyesuaikan keacakan keseluruhan pemilihan token. Suhu yang lebih rendah (mis., Dekat dengan 0,0) membuat model lebih deterministik dan tepat, cocok untuk tugas yang membutuhkan jawaban yang akurat seperti pengkodean atau matematika. Sebaliknya, suhu yang lebih tinggi (mis., Di atas 1.0) meningkatkan kreativitas dan variabilitas dalam output, yang bermanfaat untuk tugas -tugas seperti bercerita atau puisi [4] [8].
Parameter P Top P dan Top K
- Top K: Parameter ini membatasi pilihan model ke token paling mungkin. Ini membantu mencegah model memilih token langka atau tidak relevan, memastikan bahwa output tetap koheren dan fokus pada opsi yang paling mungkin [8].- POT P: Parameter ini membatasi token untuk mereka yang berada dalam probabilitas kumulatif p. Ini memberikan kontrol dinamis atas keragaman output dengan mengadaptasi ukuran kosa kata berdasarkan kepercayaan model pada prediksi [8].
Interaksi
antara suhu, p atas, dan kop k
Saat menggabungkan parameter ini, Anda dapat menyempurnakan output model lebih lanjut:- Suhu + Top K: Dengan menyesuaikan suhu, Anda mengontrol keacakan, sementara atas K membatasi model ke token yang paling mungkin. Kombinasi ini berguna untuk tugas yang membutuhkan kreativitas dan koherensi.
- Suhu + Pop P: Di sini, suhu menyesuaikan keacakan, dan P atas membatasi token berdasarkan kepercayaan. Pengaturan ini sangat ideal untuk tugas -tugas di mana Anda ingin menyeimbangkan kreativitas dengan kepercayaan model pada prediksi.
Dalam Deepseek R1, parameter suhu biasanya diatur dalam kisaran tertentu (mis., 0,5-0,7) untuk mencegah output berulang atau tidak koheren [5]. Meskipun tidak ada interaksi langsung antara suhu dan parameter lain dalam hal operasi matematika mereka, mereka secara kolektif mempengaruhi karakteristik output model dengan mengendalikan keacakan, keragaman, dan koherensi.
Untuk aplikasi praktis, menyesuaikan parameter ini memungkinkan pengembang untuk menyesuaikan perilaku model dengan kasus penggunaan tertentu, memastikan bahwa output relevan dan menarik. Namun, dokumentasi Deepseek R1 terutama berfokus pada penyesuaian suhu, dengan lebih sedikit penekanan pada pengaturan K dan P teratas, menunjukkan bahwa ini mungkin tidak ditampilkan secara menonjol dalam konfigurasi standarnya [4] [5].
Kutipan:
[1] https://writesonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1s-game-changing-approach-parameter-activation-danial-amin-vumlf
[3.
[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-ampling-in-generative-model
[9] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-deepseek.html