พารามิเตอร์อุณหภูมิใน Deepseek R1 เช่นเดียวกับรุ่น Generative อื่น ๆ โต้ตอบกับพารามิเตอร์อื่น ๆ เช่น P ด้านบนและ K ด้านบนเพื่อควบคุมการสุ่มและความหลากหลายของเอาต์พุต นี่คือคำอธิบายโดยละเอียดว่าพารามิเตอร์เหล่านี้ทำงานร่วมกันอย่างไร:
พารามิเตอร์อุณหภูมิ
พารามิเตอร์อุณหภูมิจะปรับขนาดของ logits ก่อนที่จะใช้ฟังก์ชัน softmax ซึ่งปรับการสุ่มโดยรวมของการเลือกโทเค็น อุณหภูมิที่ต่ำกว่า (เช่นใกล้เคียงกับ 0.0) ทำให้แบบจำลองกำหนดและแม่นยำยิ่งขึ้นเหมาะสำหรับงานที่ต้องการคำตอบที่แม่นยำเช่นการเข้ารหัสหรือคณิตศาสตร์ ในทางกลับกันอุณหภูมิที่สูงขึ้น (เช่นสูงกว่า 1.0) เพิ่มความคิดสร้างสรรค์และความแปรปรวนในผลลัพธ์ซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับงานเช่นการเล่าเรื่องหรือบทกวี [4] [8]พารามิเตอร์ด้านบน P และด้านบน K
- ด้านบน K: พารามิเตอร์นี้ จำกัด ตัวเลือกของโมเดลไว้ที่โทเค็นที่เป็นไปได้มากที่สุด ช่วยป้องกันไม่ให้โมเดลเลือกโทเค็นที่หายากหรือไม่เกี่ยวข้องเพื่อให้มั่นใจว่าเอาต์พุตยังคงสอดคล้องกันและมุ่งเน้นไปที่ตัวเลือกที่เป็นไปได้มากที่สุด [8]- POP P: พารามิเตอร์นี้ จำกัด โทเค็นไว้ที่ความน่าจะเป็นแบบสะสม p มันให้การควบคุมแบบไดนามิกเกี่ยวกับความหลากหลายของผลลัพธ์โดยการปรับขนาดคำศัพท์ตามความเชื่อมั่นของโมเดลในการทำนาย [8]
ปฏิสัมพันธ์ระหว่างอุณหภูมิ, P ด้านบนและ K ด้านบน K
เมื่อรวมพารามิเตอร์เหล่านี้คุณสามารถปรับแต่งผลลัพธ์ของโมเดลเพิ่มเติมได้:- อุณหภูมิ + ด้านบน K: โดยการปรับอุณหภูมิคุณจะควบคุมการสุ่มในขณะที่ K สูงสุดจะ จำกัด แบบจำลองให้เป็นโทเค็นที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุด ชุดค่าผสมนี้มีประโยชน์สำหรับงานที่ต้องใช้ทั้งความคิดสร้างสรรค์และการเชื่อมโยงกัน
- อุณหภูมิ + ด้านบน P: ที่นี่อุณหภูมิจะปรับการสุ่มและ P ด้านบน จำกัด จำกัด โทเค็นตามความมั่นใจ การตั้งค่านี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานที่คุณต้องการสร้างสมดุลระหว่างความคิดสร้างสรรค์ด้วยความมั่นใจของโมเดลในการทำนาย
ใน Deepseek R1 โดยทั่วไปพารามิเตอร์อุณหภูมิจะถูกตั้งค่าภายในช่วงเฉพาะ (เช่น 0.5-0.7) เพื่อป้องกันการออกซ้ำหรือไม่ต่อเนื่องกัน [5] ในขณะที่ไม่มีปฏิสัมพันธ์โดยตรงระหว่างอุณหภูมิและพารามิเตอร์อื่น ๆ ในแง่ของการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ของพวกเขาพวกเขามีอิทธิพลต่อลักษณะการส่งออกของแบบจำลองโดยการควบคุมการสุ่มความหลากหลายและการเชื่อมโยงกัน
สำหรับแอปพลิเคชันที่ใช้งานได้จริงการปรับพารามิเตอร์เหล่านี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับพฤติกรรมของโมเดลให้เข้ากับกรณีการใช้งานเฉพาะเพื่อให้แน่ใจว่าเอาต์พุตนั้นมีความเกี่ยวข้องและมีส่วนร่วม อย่างไรก็ตามเอกสารของ Deepseek R1 มุ่งเน้นไปที่การปรับอุณหภูมิเป็นหลักโดยเน้นการตั้งค่า K และ P ด้านบนน้อยกว่าซึ่งชี้ให้เห็นว่าสิ่งเหล่านี้อาจไม่โดดเด่นอย่างเด่นชัดในการกำหนดค่ามาตรฐาน [4] [5]
การอ้างอิง:
[1] https://writesonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1s-game-ing-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/understanding-temperature,-top-k,-and-top-p-sampling-in-generative-models
[9] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-deepseek.html