Temperatūras parametrs DeepSeek R1, tāpat kā citi ģeneratīvie modeļi, mijiedarbojas ar citiem parametriem, piemēram, augšējo P un augšējo K, lai kontrolētu izejas nejaušību un daudzveidību. Šeit ir detalizēts skaidrojums par to, kā šie parametri darbojas kopā:
temperatūras parametrs
Temperatūras parametrs samazina logitus pirms funkcijas Softmax piemērošanas, kas pielāgo marķiera izvēles vispārējo nejaušību. Zemāka temperatūra (piemēram, tuvu 0,0) padara modeli deterministiskāku un precīzāku, piemērotu uzdevumiem, kuriem nepieciešama precīzas atbildes, piemēram, kodēšana vai matemātika. Un otrādi, augstāka temperatūra (piemēram, virs 1,0) palielina radošumu un mainīgumu, kas ir labvēlīgs tādiem uzdevumiem kā stāstu vai dzeja [4] [8].TOP P un TOP K parametri
- Augšējais K: Šis parametrs ierobežo modeļa izvēli līdz visticamākajiem kotlektoriem. Tas palīdz novērst modeļa atlasi retu vai nebūtisku žetonu atlasi, nodrošinot, ka izvade paliek saskaņota un koncentrējas uz visticamākajām iespējām [8].- Augšējais P: Šis parametrs ierobežo žetonus ar tiem, kas atrodas kumulatīvā varbūtībā p. Tas nodrošina dinamisku kontroli pār izvades daudzveidību, pielāgojot vārdu krājuma lielumu, pamatojoties uz modeļa uzticību tā prognozēm [8].
Mijiedarbība starp temperatūru, augšējo p un augšējo k
Apvienojot šos parametrus, modeļa izvadi varat precīzi pielāgot:- Temperatūra + augšdaļa K: Pielāgojot temperatūru, jūs kontrolējat nejaušību, savukārt augšējais K ierobežo modeli uz iespējamākajiem žetoniem. Šī kombinācija ir noderīga uzdevumiem, kuriem nepieciešama gan radošums, gan saskaņotība.
- Temperatūra + augšdaļa P: Šeit temperatūra pielāgo nejaušību, un augšdaļa P adaptīvi ierobežo žetonus, pamatojoties uz ticamību. Šī iestatīšana ir ideāli piemērota uzdevumiem, kuros vēlaties līdzsvarot radošumu ar modeļa pārliecību par tā prognozēm.
DeepSEEK R1 temperatūras parametrs parasti tiek iestatīts noteiktā diapazonā (piemēram, 0,5-0,7), lai novērstu atkārtotas vai nesakarīgas izejas [5]. Kaut arī starp temperatūru un citiem parametriem nav tiešu mijiedarbību attiecībā uz to matemātiskajām operācijām, tie kolektīvi ietekmē modeļa izejas īpašības, kontrolējot nejaušību, daudzveidību un saskaņotību.
Praktiskiem lietojumiem šo parametru pielāgošana ļauj izstrādātājiem pielāgot modeļa uzvedību konkrētiem lietošanas gadījumiem, nodrošinot, ka izvade ir gan atbilstoša, gan saistoša. Tomēr DeepSeek R1 dokumentācija galvenokārt ir vērsta uz temperatūras pielāgošanu, mazāk uzsverot K un augšējos P iestatījumus, kas liek domāt, ka tie varētu nebūt tik labi redzami tā standarta konfigurācijā [4] [5].
Atsauces:
[1] https://writesonic.com/blog/what-is-depseek-r1
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1s-game-Changing-apmate-parameter-activation-danial-amin-vumlf
[3] https://www.popai.pro/resources/runtinging-depseek-r1-model-technical-details-architecture-andrewithent-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--technical-paper-khang-vu-tien-ngsxe
[8] https://codefinity.com/blog/Unstanding-temperature,-top-k,-and-top--top--sampling-in-ģeneratīvie modeļi
[9] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-depseek.html