Temperatūros parametras „Deepseek R1“, kaip ir kiti generaciniai modeliai, sąveikauja su kitais parametrais, tokiais kaip viršutinė P ir viršutinė K, kad būtų galima kontroliuoti išvesties atsitiktinumą ir įvairovę. Štai išsamus paaiškinimas, kaip šie parametrai veikia kartu:
Temperatūros parametras
Temperatūros parametras padidina logitą prieš pritaikant „SoftMax“ funkciją, kuri sureguliuoja bendrą žetonų pasirinkimo atsitiktinumą. Žemesnė temperatūra (pvz., Artimas 0,0) daro modelį deterministinį ir tikslesnį, tinkamesnį užduotims, kurioms reikalingi tikslūs atsakymai, pavyzdžiui, kodavimas ar matematika. Ir atvirkščiai, aukštesnė temperatūra (pvz., Virš 1,0) padidina kūrybiškumą ir išėjimo kintamumą, o tai naudinga tokioms užduotims kaip pasakojimas ar poezija [4] [8].TOP P ir viršutiniai K parametrai
- viršuje K: Šis parametras riboja modelio pasirinkimą į viršutinę K dažniausiai tikėtinus žetonus. Tai padeda išvengti modelio pasirinkimo retų ar nesvarbių žetonų, užtikrinant, kad išėjimas išliks nuoseklus ir sutelktas į labiausiai tikėtinus variantus [8].- Viršutinė P: Šis parametras riboja žetonus iki kaupiamosios tikimybės, p. Tai suteikia dinamišką išvesties įvairovės kontrolę, pritaikant žodyno dydį, atsižvelgiant į modelio pasitikėjimą jo prognozėmis [8].
Sąveika tarp temperatūros, viršutinės P ir viršaus K
Derindami šiuos parametrus, galite dar labiau sureguliuoti modelio išvestį:- Temperatūra + viršuje K: Koreguodami temperatūrą, jūs kontroliuojate atsitiktinumą, o viršutinė K riboja modelį iki tikėtiniausių žetonų. Šis derinys yra naudingas atliekant užduotis, kurioms reikia ir kūrybiškumo, ir darnos.
- Temperatūra + Viršutinė P: Čia temperatūra sureguliuoja atsitiktinumą, o viršutinė P adaptyviai riboja žetonus, atsižvelgiant į pasitikėjimą savimi. Ši sąranka yra ideali užduotims, kuriose norite subalansuoti kūrybiškumą su modelio pasitikėjimu jo prognozėmis.
Deepseek R1 temperatūros parametras paprastai nustatomas tam tikrame diapazone (pvz., 0,5–0,7), kad būtų išvengta pasikartojančių ar nenuoseklių išėjimų [5]. Nors nėra tiesioginės temperatūros ir kitų parametrų sąveikos, atsižvelgiant į jų matematines operacijas, jie kartu daro įtaką modelio išvesties charakteristikoms kontroliuodami atsitiktinumą, įvairovę ir darną.
Praktinėms pritaikymams pritaikius šiuos parametrus kūrėjams galima pritaikyti modelio elgesį konkrečiais naudojimo atvejais, užtikrinant, kad išvestis būtų aktuali ir įtraukianti. Tačiau „Deepseeek R1“ dokumentacijoje daugiausia dėmesio skiriama temperatūros reguliavimui, mažiau akcentuojant viršutinius K viršutinius K ir viršutinius P parametrus, ir tai rodo, kad jie gali būti ne taip gerai matomi pagal savo standartinę konfigūraciją [4] [5].
Citatos:
[1] https://writesonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1s-game-changing-prioch-parameter-activation-danial-amin-vumlf
[3] https://www.popai.pro/resources/underve-sepre-deepseek-r1-model-technical-details-architcture-m
[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/underadeund-temperature,-top-k ,--Top-psampling-in-generative-models
[9] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-deepseek.html