Parametr teploty v souvislosti se směsí rámce odborníků (MOE) Deepseek R1 přímo nesouvisí se samotnou architekturou MOE, ale je běžným parametrem používaným ve velkých jazykových modelech k řízení náhodnosti výstupu. U modelů, jako je Deepseek R1, teplotní parametr ovlivňuje generování textu úpravou rozdělení pravděpodobnosti přes možné vedle tokenů. Vyšší teplota zvyšuje náhodnost výstupu, což potenciálně vede k kreativnějším, ale méně koherentním reakcím, zatímco nižší teplota má za následek předvídatelnější a koherentní výstupy.
Pro Deepseek R1 pomáhá nastavení teploty mezi 0,5 a 0,7, přičemž se doporučuje 0,6, předcházet problémům, jako jsou opakující se výstupy nebo nedostatek koherence ve generovaném textu [5]. Toto nastavení zajišťuje, že model vytváří reakce, které jsou koherentní a rozmanité, což je zásadní pro úkoly vyžadující zdůvodnění a řešení problémů.
Framework MOE v Deepseek R1 je primárně zaměřen na účinnou aktivaci parametrů během odvození, což umožňuje modelu použít pouze podskupinu jeho celkových parametrů pro každý dotaz. Tento přístup zvyšuje výpočetní účinnost a škálovatelnost bez ohrožení výkonnosti [3] [4]. Parametr teploty, i když je důležitý pro kvalitu výstupu, přímo neovlivňuje účinnost architektury MOE nebo dynamický výběr odborníků na základě vstupních dat. Místo toho doplňuje celkový výkon modelu doladěním výstupních charakteristik tak, aby vyhovovaly konkrétním případům použití nebo uživatelským preferencím.
Citace:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/reinforcement-learning-sixture-experts-deepseek-r1-ramesh-yerramSetti-uer4c
[2] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek--nim-microservice/
[3] https://writesonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[4] https://www.amitysolutions.com/blog/deepseek-r1-ai-g--from-China
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i81ev6/deepseek_added_recommandations_for_r1_local_use/
[6] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[7] https://blog.pangeanic.com/deepseek-was-not-trifed-on-5m-nor-it-Copied-Openai-Extensively
[8] https://huggingface.co/blog/open-r1
[9] https://www.inferless.com/learn/the-pultimate-guide-to-deepseek-models