Parameter teploty v Deepseek R1, rovnako ako iné generatívne modely, interaguje s inými parametrami, ako sú Top P a Top K, na reguláciu náhodnosti a rozmanitosti výstupu. Tu je podrobné vysvetlenie toho, ako tieto parametre spolupracujú:
teplotný parameter
Pred použitím funkcie softMaxu upravuje logity teplotný parameter, ktorá upravuje celkovú náhodnosť výberu tokenov. Vďaka nižšej teplote (napr. V takmer 0,0) je model deterministickejší a presnejší, vhodný pre úlohy, ktoré si vyžadujú presné odpovede, ako je kódovanie alebo matematika. Naopak, vyššia teplota (napr. Nad 1,0) zvyšuje kreativitu a variabilitu výstupu, čo je prospešné pre úlohy, ako je rozprávanie príbehov alebo poézia [4] [8].Top P a Top K Parametre
- Top K: Tento parameter obmedzuje výber modelu na najvyššie K tokeny. Pomáha zabrániť tomu, aby model vyberal vzácne alebo irelevantné tokeny, čím sa zabezpečuje, že výstup zostane koherentný a zameraný na najpravdepodobnejšie možnosti [8].- Top P: Tento parameter obmedzuje tokeny na tokeny v rámci kumulatívnej pravdepodobnosti str. Poskytuje dynamickú kontrolu nad rozmanitosťou výstupu prispôsobením veľkosti slovnej zásoby na základe dôvery modelu v jeho predpovede [8].
Interakcia medzi teplotou, horným p a horným k
Pri kombinácii týchto parametrov môžete výstup modelu doladiť ďalej:- Teplota + horná K: Upravením teploty regulujete náhodnosť, zatiaľ čo horná K obmedzuje model na najpravdepodobnejšie žetóny. Táto kombinácia je užitočná pre úlohy, ktoré si vyžadujú kreativitu aj koherenciu.
- Teplota + Top P: Tu teplota upravuje náhodnosť a Top P adaptívne obmedzuje tokeny na základe spoľahlivosti. Toto nastavenie je ideálne pre úlohy, v ktorých chcete vyvážiť kreativitu s dôverou modelu v jeho predpovede.
V Deepseek R1 je teplotný parameter typicky nastavený v špecifickom rozsahu (napr. 0,5-0,7), aby sa zabránilo opakujúcim sa alebo nekoherentným výstupom [5]. Aj keď neexistuje priama interakcia medzi teplotou a ostatnými parametrami z hľadiska ich matematických operácií, kolektívne ovplyvňujú výstupné charakteristiky modelu kontrolou náhodnosti, rozmanitosti a koherencie.
Pre praktické aplikácie umožňuje úprava týchto parametrov vývojárom prispôsobiť správanie modelu do konkrétnych prípadov použitia, čím sa zabezpečí, že výstup je relevantný a pútavý. Dokumentácia spoločnosti DeepSeek R1 sa však primárne zameriava na úpravy teploty s menším dôrazom na top K a Top P nastavenia P, čo naznačuje, že tieto nemusia byť tak výrazne uvedené v jej štandardnej konfigurácii [4] [5].
Citácie:
[1] https://writesonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1s-game-changing-aproch-parameter-activation-aktivation-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-------ngsxe
[8] https://codefinity.com/blog/understanting-temperature,-top-k,-and-top-p-sampling-in-generative-models
[9] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-deepseek.html