Deepseek R1'deki sıcaklık parametresi, diğer üretken modeller gibi, çıktının rastgeleliğini ve çeşitliliğini kontrol etmek için Top P ve Top K gibi diğer parametrelerle etkileşime girer. İşte bu parametrelerin birlikte nasıl çalıştığına dair ayrıntılı bir açıklama:
Sıcaklık parametresi
Sıcaklık parametresi, jeton seçiminin genel rastgeleliğini ayarlayan Softmax işlevini uygulamadan önce logitleri ölçeklendirir. Daha düşük bir sıcaklık (örneğin, 0.0'a yakın), modeli kodlama veya matematik gibi doğru cevaplar gerektiren görevler için uygun, daha belirleyici ve hassas hale getirir. Tersine, daha yüksek bir sıcaklık (örneğin, 1.0'ın üzerinde), hikaye anlatımı veya şiir gibi görevler için faydalı olan çıktıdaki yaratıcılığı ve değişkenliği arttırır [4] [8].Üst P ve Üst K parametreleri
- Top K: Bu parametre, modelin seçimlerini en olası jetonlarla sınırlar. Modelin nadir veya alakasız jetonlar seçmesini önlemeye yardımcı olur, bu da çıktının tutarlı kalmasını ve en olası seçeneklere odaklanmasını sağlar [8].- Üst P: Bu parametre, jetonları kümülatif bir olasılık içindeki jetonlarla sınırlar s. Modelin tahminlerine olan güvenine göre kelime boyutunu uyarlayarak çıktının çeşitliliği üzerinde dinamik kontrol sağlar [8].
sıcaklık, üst p ve üst k arasındaki etkileşim
Bu parametreleri birleştirirken, modelin çıktısını daha da ince ayarlayabilirsiniz:- Sıcaklık + Üst K: Sıcaklığı ayarlayarak, rastgeleliği kontrol ederken, üst K modeli en olası belirteçlerle sınırlar. Bu kombinasyon hem yaratıcılık hem de tutarlılık gerektiren görevler için yararlıdır.
- Sıcaklık + Üst P: Burada, sıcaklık rastgeleliği ayarlar ve üst p, jetonları güvene göre uyarlanabilir şekilde sınırlar. Bu kurulum, yaratıcılığı modelin tahminlerine olan güveniyle dengelemek istediğiniz görevler için idealdir.
Deepseek R1'de, sıcaklık parametresi tipik olarak tekrarlayan veya tutarsız çıkışları önlemek için belirli bir aralıkta (örn., 0.5-0.7) ayarlanır [5]. Sıcaklık ve diğer parametreler arasında matematiksel operasyonları açısından doğrudan bir etkileşim olmasa da, rastgelelik, çeşitlilik ve tutarlılığı kontrol ederek modelin çıktı özelliklerini toplu olarak etkilerler.
Pratik uygulamalar için, bu parametrelerin ayarlanması, geliştiricilerin modelin davranışını belirli kullanım durumlarına göre uyarlamasına izin vererek çıktının hem alakalı hem de ilgi çekici olmasını sağlar. Bununla birlikte, Deepseek R1'in belgeleri öncelikle üst K ve üst p ayarlarına daha az vurgu yaparak sıcaklık ayarlamalarına odaklanmaktadır, bu da bunların standart konfigürasyonunda belirgin bir şekilde öne çıkamayabileceğini düşündürmektedir [4] [5].
Alıntılar:
[1] https://writonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1s-game-changing-wencoach-parameter-activation-anial-amin-vumlf
[3] https://www.popai.pro/resources/undstanding-deepseek-r1-model-technical-details-architecture-and-deployment-ortions/
[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-tespuature,-top-k. ve-top-p-smpling-in-jeneratif-modeller
[9] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-deepseek.html