Tham số nhiệt độ trong Deepseek R1, giống như các mô hình tổng quát khác, tương tác với các tham số khác như P và trên cùng để kiểm soát tính ngẫu nhiên và tính đa dạng của đầu ra. Đây là một lời giải thích chi tiết về cách các tham số này hoạt động cùng nhau:
Tham số nhiệt độ
Tham số nhiệt độ mở rộng các nhật ký trước khi áp dụng hàm SoftMax, điều chỉnh tính ngẫu nhiên tổng thể của lựa chọn mã thông báo. Nhiệt độ thấp hơn (ví dụ: gần 0,0) làm cho mô hình quyết định và chính xác hơn, phù hợp cho các nhiệm vụ đòi hỏi các câu trả lời chính xác như mã hóa hoặc toán học. Ngược lại, nhiệt độ cao hơn (ví dụ: trên 1.0) làm tăng khả năng sáng tạo và biến thiên trong đầu ra, có lợi cho các nhiệm vụ như kể chuyện hoặc thơ ca [4] [8].TOP P và các tham số k trên cùng
- Top K: Tham số này giới hạn các lựa chọn của mô hình ở các mã thông báo có thể xảy ra nhất. Nó giúp ngăn chặn mô hình chọn các mã thông báo hiếm hoặc không liên quan, đảm bảo rằng đầu ra vẫn kết hợp và tập trung vào các tùy chọn có khả năng nhất [8].- Top P: Tham số này giới hạn các mã thông báo cho những người trong một xác suất tích lũy p. Nó cung cấp kiểm soát động đối với sự đa dạng của đầu ra bằng cách điều chỉnh kích thước từ vựng dựa trên sự tự tin của mô hình vào các dự đoán của nó [8].
Tương tác giữa nhiệt độ, p trên và trên k
Khi kết hợp các tham số này, bạn có thể tinh chỉnh đầu ra của mô hình hơn nữa:- Nhiệt độ + trên cùng K: Bằng cách điều chỉnh nhiệt độ, bạn kiểm soát tính ngẫu nhiên, trong khi k trên cùng hạn chế mô hình ở các mã thông báo có thể xảy ra nhất. Sự kết hợp này rất hữu ích cho các nhiệm vụ đòi hỏi cả sáng tạo và sự gắn kết.
- Nhiệt độ + trên cùng P: Ở đây, nhiệt độ điều chỉnh tính ngẫu nhiên và các mã thông báo giới hạn thích ứng P trên cùng dựa trên sự tự tin. Thiết lập này là lý tưởng cho các tác vụ mà bạn muốn cân bằng sự sáng tạo với sự tự tin của mô hình vào dự đoán của nó.
Trong DeepSeek R1, tham số nhiệt độ thường được đặt trong một phạm vi cụ thể (ví dụ: 0,5-0.7) để ngăn chặn các đầu ra lặp đi lặp lại hoặc không liên quan [5]. Mặc dù không có sự tương tác trực tiếp giữa nhiệt độ và các tham số khác về các hoạt động toán học của chúng, chúng ảnh hưởng chung đến các đặc điểm đầu ra của mô hình bằng cách kiểm soát tính ngẫu nhiên, đa dạng và kết hợp.
Đối với các ứng dụng thực tế, việc điều chỉnh các tham số này cho phép các nhà phát triển điều chỉnh hành vi của mô hình theo các trường hợp sử dụng cụ thể, đảm bảo rằng đầu ra vừa có liên quan và hấp dẫn. Tuy nhiên, tài liệu của Deepseek R1 chủ yếu tập trung vào điều chỉnh nhiệt độ, ít nhấn mạnh vào các cài đặt P trên cùng và trên cùng, cho thấy rằng những điều này có thể không nổi bật trong cấu hình tiêu chuẩn của nó [4] [5].
Trích dẫn:
[1] https://writesonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1s-game-changing-approach-parameter-activation-danial-amin-vumlf
.
[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/Understanding-Temperature,-Top-k,-and-Top-p-Sampling-in-Generative-Models
[9] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-deepseek.html