Параметр температури в DeepSeek R1, як і інші генеративні моделі, взаємодіє з іншими параметрами, такими як Top P і Top K, щоб контролювати випадковість та різноманітність виходу. Ось детальне пояснення того, як ці параметри працюють разом:
Параметр температури
Параметр температури масштабує логіти перед застосуванням функції SoftMax, яка регулює загальну випадковість вибору токенів. Нижня температура (наприклад, близька до 0,0) робить модель більш детермінованою та точною, придатною для завдань, що потребують точних відповідей, таких як кодування або математика. І навпаки, більш висока температура (наприклад, вище 1,0) збільшує творчість та мінливість виходу, що корисно для таких завдань, як розповіді або поезія [4] [8].TOP P і TOP K Параметри
- TOP K: Цей параметр обмежує вибір моделі на вершині K найбільш вірогідні жетони. Це допомагає запобігти вибору моделі рідкісних або нерелевантних жетонів, гарантуючи, що вихід залишається цілісним та зосередженим на найбільш вірогідних варіантах [8].- TOP P: Цей параметр обмежує жетони тим, хто знаходиться в кумулятивній ймовірності p. Він забезпечує динамічний контроль над різноманітністю результатів шляхом адаптації розміру словника на основі впевненості моделі до її прогнозів [8].
Взаємодія між температурою, топ P та Top K
Поєднуючи ці параметри, ви можете далі налаштувати вихід моделі:- Температура + TOP K: Регулюючи температуру, ви керуєте випадковістю, тоді як Top K обмежує модель найбільш вірогідними жетонами. Ця комбінація корисна для завдань, які потребують як творчості, так і узгодженості.
- Температура + верхній P: Тут температура регулює випадковість, а верхній P адаптивно обмежує жетони на основі впевненості. Ця установка ідеально підходить для завдань, де ви хочете збалансувати творчість з впевненістю моделі до її прогнозів.
У DeepSeek R1 параметр температури, як правило, встановлюється в певному діапазоні (наприклад, 0,5-0,7) для запобігання повторюваних або непослідовних виходів [5]. Хоча прямої взаємодії між температурою та іншими параметрами не існує з точки зору їх математичних операцій, вони спільно впливають на вихідні характеристики моделі, контролюючи випадковість, різноманітність та узгодженість.
Для практичних застосувань коригування цих параметрів дозволяє розробникам адаптувати поведінку моделі до конкретних випадків використання, гарантуючи, що вихід є як релевантним, так і захоплюючим. Однак документація DeepSeek R1 в першу чергу зосереджується на коригуванні температури, з меншим акцентом у налаштуваннях Top K та Top P, що дозволяє припустити, що вони можуть бути не такими помітними у його стандартній конфігурації [4] [5].
Цитати:
[1] https://writesonic.com/blog/what-is-deepeek-r1
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1s-game-changing-aproach-parameter-activation-danial-amin-vumlf
[3] https://www.popai.pro/resources/erstanding-deepseek-r1-model-technic-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-technic-paper-khang-vu-tien-ngsxe
4
[9] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-deepseek.html