Temperaturparameteren i sammenhæng med blandingen af eksperter (MOE) -rammer for Deepseek R1 er ikke direkte relateret til selve MOE -arkitekturen, men er en almindelig parameter, der bruges i store sprogmodeller til at kontrollere outputens tilfældighed. I modeller som Deepseek R1 påvirker temperaturparameteren genereringen af tekst ved at justere sandsynlighedsfordelingen over mulige næste tokens. En højere temperatur øger tilfældigheden af output, hvilket potentielt fører til mere kreative, men mindre sammenhængende responser, mens en lavere temperatur resulterer i mere forudsigelige og sammenhængende output.
For dybseek R1 hjælper indstilling af temperaturen mellem 0,5 og 0,7, hvor 0,6 anbefales, at forhindre problemer, såsom gentagne output eller mangel på sammenhæng i den genererede tekst [5]. Denne indstilling sikrer, at modellen producerer svar, der er både sammenhængende og varierede, hvilket er afgørende for opgaver, der kræver ræsonnement og problemløsning.
MOE -rammen i Deepseek R1 er primært fokuseret på effektiv parameteraktivering under inferens, hvilket gør det muligt for modellen kun at bruge en undergruppe af dens samlede parametre for hver forespørgsel. Denne tilgang forbedrer beregningseffektiviteten og skalerbarheden uden at gå på kompromis med ydelsen [3] [4]. Selvom temperaturparameteren er vigtig for outputkvalitet, påvirker det ikke direkte MOE -arkitekturens effektivitet eller det dynamiske udvalg af eksperter baseret på inputdata. I stedet supplerer den modellens samlede ydelse ved at finjustere outputegenskaberne, der passer til specifikke brugssager eller brugerpræferencer.
Citater:
)
[2] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[3] https://writsonic.com/blog/what-eSdeepseek-r1
[4] https://www.amitysolutions.com/blog/deepseek-r1-i-giant-from-kina
[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-trained-on-5m-nor-it-copied-openai-xtensivt
[8] https://huggingface.co/blog/open-r1
[9] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-modeller