A DeepSeek R1 hőmérsékleti paramétere, akárcsak a többi generációs modell, kölcsönhatásba lép más paraméterekkel, például a P -vel és a Top K -vel, hogy ellenőrizze a kimenet véletlenszerűségét és sokféleségét. Íme egy részletes magyarázat arról, hogy ezek a paraméterek hogyan működnek együtt:
Hőmérsékleti paraméter
A hőmérsékleti paraméter skálázza a Logits -t a SoftMax függvény alkalmazása előtt, amely beállítja a token kiválasztásának teljes véletlenszerűségét. Az alacsonyabb hőmérséklet (például a 0,0 -hoz) a modellt determinisztikusabbá és pontosabbá teszi, amely alkalmas a pontos válaszokat, például a kódolást vagy a matematikát igénylő feladatokhoz. Ezzel szemben a magasabb hőmérséklet (például 1,0 felett) növeli a kreativitást és a output variabilitását, ami előnyös az olyan feladatokhoz, mint a történetmesélés vagy a költészet [4] [8].Top P és Top K paraméterek
- Top K: Ez a paraméter a modell választásait a legvalószínűbb tokenekre korlátozza. Segít megakadályozni a modellt a ritka vagy irreleváns tokenek kiválasztásában, biztosítva, hogy a kimenet koherens maradjon, és a legvalószínűbb lehetőségekre összpontosítson [8].- P -p: Ez a paraméter korlátozza a zsetonokat a p. Dinamikus ellenőrzést biztosít a kimenet sokfélesége felett, a szókincs méretének adaptálásával a modell előrejelzéseiben való bizalma alapján [8].
kölcsönhatás a hőmérséklet, a felső P és a felső k között
Ezeknek a paramétereknek a kombinációja során a modell kimenetét tovább finomíthatja:- Hőmérséklet + Top K: A hőmérséklet beállításával szabályozza a véletlenszerűséget, míg a Top K a modellt a legvalószínűbb tokenekre korlátozza. Ez a kombináció hasznos olyan feladatoknál, amelyek mind a kreativitást, mind a koherenciát igénylik.
- Hőmérséklet + Top P: Itt a hőmérséklet beállítja a véletlenszerűséget, és a felső P adaptív módon korlátozza a tokeneket a bizalom alapján. Ez a beállítás ideális olyan feladatokhoz, ahol egyensúlyba kell hozni a kreativitást a modell bizalmával az előrejelzéseiben.
A DeepSeek R1-ben a hőmérsékleti paramétert általában egy specifikus tartományon belül (például 0,5-0,7) állítják be az ismétlődő vagy inkoherens kimenetek megelőzése érdekében [5]. Noha a matematikai műveletek szempontjából nincs közvetlen kölcsönhatás a hőmérséklet és a többi paraméter között, a véletlenszerűség, a sokféleség és a koherencia ellenőrzésével együttesen befolyásolják a modell outputjellemzőit.
A gyakorlati alkalmazásokhoz ezeknek a paramétereknek a beállítása lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy a modell viselkedését a speciális felhasználási esetekhez igazítsák, biztosítva, hogy a kimenet releváns és vonzó legyen. A DeepSeek R1 dokumentációja azonban elsősorban a hőmérséklet -beállításokra összpontosít, és kevésbé hangsúlyt fektet a Top K és a Top P beállításaira, ami arra utal, hogy ezek nem lehetnek olyan kiemelkedő szerepet játszanak a szokásos konfigurációjában [4] [5].
Idézetek:
[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
[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-tien-ngsxe
[8] https://codefinity.com/blog/understinging-temperature ,-top-k ,-dop-p-psampling-in-generative-models
[9] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-deepseek.html