与其他生成模型一样，DeepSeek R1中的温度参数与其他参数(例如TOP P和TOP K)相互作用，以控制输出的随机性和多样性。这是这些参数如何共同工作的详细说明：
###温度参数
温度参数在应用SoftMax函数之前先缩放逻辑，从而调整令牌选择的整体随机性。较低的温度(例如，接近0.0)使模型更具确定性和精确性，适用于需要编码或数学等准确答案的任务。相反，较高的温度(例如，高于1.0)会提高产出的创造力和变异性，这对诸如讲故事或诗歌之类的任务有益[4] [8]。
###顶级P和TOP K参数
- 顶部K：此参数将模型的选择限制为最可能的令牌。它有助于防止模型选择稀有或无关紧要的令牌，从而确保输出保持连贯，并专注于最可能的选项[8]。
- 顶部P：此参数将令牌限制为累积概率p中的令牌。它通过基于模型对其预测的信心来调整词汇大小来对输出的多样性进行动态控制[8]。
###温度，顶部和顶部K之间的相互作用
结合这些参数时，您可以进一步微调模型的输出：
- 温度 +顶部K：通过调节温度，您可以控制随机性，而顶部K将模型限制为最可能的令牌。这种组合对于需要创造力和连贯性的任务很有用。
- 温度 +顶部P：在这里，温度调节随机性，并根据置信度适应限制令牌。此设置非常适合您想要平衡创造力与模型对其预测的信心的理想选择。
在DeepSeek R1中，温度参数通常设置在特定范围内(例如0.5-0.7)，以防止重复或不连贯的输出[5]。尽管温度与其他参数之间没有直接相互作用，但它们通过控制随机性，多样性和相干性来共同影响模型的输出特征。
对于实际应用，调整这些参数使开发人员可以根据特定的用例量身定制模型的行为，以确保输出既相关又引人入胜。但是，DeepSeek R1的文档主要集中于温度调整，更少的重点是顶部K和顶部P设置，这表明这些文档可能在其标准配置[4] [5]中可能并不那么突出。
引用：
[1] https://writesonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1s-game-changing-changing-parlach-parameter-activation-danial-amin-min-vumlf
[3] https://www.popai.pro/resources/understanding-deepseek-r1-model-technical-details-architect--architecture-anch-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-top-p-p-smpling-in-ener-enerention-models
[9] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-deepseek.html