Temperatuuriparameeter Deepseek R1 -s, nagu ka teised generatiivsed mudelid, interakteerub väljundi juhuslikkuse ja mitmekesisuse kontrollimiseks teiste parameetritega, näiteks ülemise P ja ülemise K -ga. Siin on üksikasjalik seletus nende parameetrite koos töö kohta:
Temperatuuri parameeter
Temperatuuriparameeter skaleerib logisid enne funktsiooni SoftMaxi rakendamist, mis reguleerib sümboolse valiku üldist juhuslikkust. Madalam temperatuur (nt ligi 0,0) muudab mudeli deterministlikumaks ja täpsemaks, mis sobib ülesannete jaoks, mis nõuavad täpseid vastuseid, näiteks kodeerimine või matemaatika. Seevastu kõrgem temperatuur (nt üle 1,0) suurendab väljundi loovust ja varieeruvust, mis on kasulik selliste ülesannete jaoks nagu jutuvestmine või luule [4] [8].ÜLES P ja ülemise K parameetrid
- Ülemine K: see parameeter piirab mudeli valikuid kõige tõenäolisemate žetoonidega. See aitab vältida mudeli valimist haruldasi või ebaolulisi tokenlasi, tagades, et väljund püsib sidusaks ja keskenduks kõige tõenäolisematele võimalustele [8].- Ülemine P: see parameeter piirab žetoone kumulatiivse tõenäosuse piires lk. See annab dünaamilise kontrolli väljundi mitmekesisuse üle, kohandades sõnavara suurust, lähtudes mudeli usaldusest oma ennustuste suhtes [8].
Temperatuuri, ülemise ja ülemise K vaheline interaktsioon
Nende parameetrite kombineerimisel saate mudeli väljundi veelgi täpsustada:- Temperatuur + ülemine K: Temperatuuri reguleerimisega kontrollite juhuslikkust, samas kui ülemine k piirab mudelit kõige tõenäolisemate märkidega. See kombinatsioon on kasulik ülesannete jaoks, mis nõuavad nii loovust kui ka sidusust.
- Temperatuur + ülemine P: siin reguleerib temperatuur juhuslikkust ja ülemine P Piirib adaptiivselt enesekindlusel põhinevaid märke. See seadistus sobib ideaalselt ülesannete jaoks, kus soovite loovust tasakaalustada mudeli usaldusega selle ennustuste suhtes.
Deepseek R1-s seatakse temperatuuriparameeter tavaliselt konkreetses vahemikus (nt 0,5-0,7), et vältida korduvaid või ebajärjekindlaid väljundeid [5]. Ehkki temperatuuri ja muude parameetrite vahel ei ole otsest interaktsiooni nende matemaatiliste toimingute osas, mõjutavad need ühiselt mudeli väljundomadusi, kontrollides juhuslikkust, mitmekesisust ja sidusust.
Praktiliste rakenduste jaoks võimaldab nende parameetrite kohandamine arendajatel kohandada mudeli käitumist konkreetsetele kasutusjuhtudele, tagades, et väljund on nii asjakohane kui ka haarav. Siiski keskendub Deepseek R1 dokumentatsioon peamiselt temperatuuride kohandamisele, pöörates vähem rõhku K -ja P -seadetele, mis viitab sellele, et neid ei pruugi tema standardses konfiguratsioonis nii silmatorkavalt kajastada [4] [5].
Tsitaadid:
[1] https://writitesonic.com/blog/what-is-reepseek-r1
]
]
[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
]
]
[9] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-deepseek.html