Temperaturni parameter v Deepseek R1, tako kot drugi generativni modeli, deluje z drugimi parametri, kot sta zgornji P in zgornji K, za nadzor naključnosti in raznolikosti izhoda. Tu je podrobna razlaga, kako ti parametri delujejo skupaj:
Temperaturni parameter
Temperaturni parameter spreminja logite pred uporabo funkcije SoftMax, ki prilagodi splošno naključnost izbire žetona. Nižja temperatura (npr. Blizu 0,0) je model bolj determiniran in natančen, primeren za naloge, ki zahtevajo natančne odgovore, kot sta kodiranje ali matematika. Nasprotno pa višja temperatura (npr. Nad 1,0) povečuje ustvarjalnost in spremenljivost izhoda, kar je koristno za naloge, kot sta pripovedovanje zgodb ali poezija [4] [8].Top P in Top K parametri
- Top K: Ta parameter omejuje izbiro modela na najverjetnejše žetone zgoraj K. Pomaga preprečiti, da bi model izbiral redke ali nepomembne žetone, pri čemer zagotavlja, da izhod ostane skladen in osredotočen na najverjetnejše možnosti [8].- Top P: Ta parameter omejuje žetone tistim v kumulativni verjetnosti p. Omogoča dinamičen nadzor nad raznolikostjo izhoda s prilagajanjem velikosti besedišča na podlagi zaupanja modela v njegove napovedi [8].
Interakcija med temperaturo, zgornjim P in zgornjim K
Ko kombinirate te parametre, lahko izhod modela natančno prilagodite:- Temperatura + Top K: S prilagoditvijo temperature nadzirate naključnost, medtem ko zgornji del K omejuje model na najverjetnejše žetone. Ta kombinacija je uporabna za naloge, ki zahtevajo tako ustvarjalnost kot skladnost.
- Temperatura + zgornji del P: Tu temperatura prilagodi naključnost in zgornji del P prilagodljivo omejuje žetone na podlagi zaupanja. Ta nastavitev je idealna za naloge, kjer želite uravnotežiti ustvarjalnost z zaupanjem modela v njegove napovedi.
V Deepseek R1 je temperaturni parameter običajno nastavljen v določenem območju (npr. 0,5-0,7), da se prepreči ponavljajoče se ali neskladne izhode [5]. Medtem ko med temperaturo in drugimi parametri v smislu matematičnih operacij ni neposredne interakcije, skupaj vplivajo na izhodne značilnosti modela z nadzorom naključnosti, raznolikosti in skladnosti.
Za praktične aplikacije prilagajanje teh parametrov omogoča razvijalcem, da vedenje modela prilagodijo določenim primerom uporabe, kar zagotavlja, da je izhod ustrezen in privlačen. Vendar pa se dokumentacija Deepseek R1 osredotoča predvsem na prilagoditve temperature z manj poudarka na zgornjih nastavitvah K in zgornjih P, kar kaže na to, da te morda niso tako vidno predstavljene v njegovi standardni konfiguraciji [4] [5].
Navedbe:
[1] https://writesonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1s-game-changing-amproach-parameter-activation-naal-amin-Vumlf
[3] https://www.popai.pro/resources/underameng-deepseek-r1-model-technical-details-architecture-and-deploy-options/options/options/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/underastring-temperature ,-Top-k, in-top-p-sampling-ingenerativni-modeli
[9] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-deepseek.html