De temperatuurparameter in de context van het mengsel van experts (MOE) framework van Deepseek R1 is niet direct gerelateerd aan de MOE -architectuur zelf, maar is een veel voorkomende parameter die wordt gebruikt in grote taalmodellen om de willekeur van de output te regelen. In modellen zoals Deepseek R1 beïnvloedt de temperatuurparameter het genereren van tekst door de kansverdeling aan te passen boven mogelijke volgende tokens. Een hogere temperatuur verhoogt de willekeur van de output, wat mogelijk leidt tot creatievere maar minder coherente reacties, terwijl een lagere temperatuur resulteert in meer voorspelbare en coherente uitgangen.
Voor deepseek R1 helpt het instellen van de temperatuur tussen 0,5 en 0,7, waarbij 0,6 wordt aanbevolen, problemen zoals repetitieve uitgangen of gebrek aan coherentie in de gegenereerde tekst [5]. Deze instelling zorgt ervoor dat het model reacties produceert die zowel coherent als gevarieerd zijn, wat cruciaal is voor taken die redeneren en probleemoplossing vereisen.
Het MOE -framework in Deepseek R1 is voornamelijk gericht op efficiënte parameteractivering tijdens inferentie, waardoor het model alleen een subset van zijn totale parameters voor elke query kan gebruiken. Deze benadering verbetert de rekenefficiëntie en schaalbaarheid zonder de prestaties in gevaar te brengen [3] [4]. De temperatuurparameter, hoewel belangrijk voor de uitgangskwaliteit, heeft geen direct invloed op de efficiëntie van de MOE -architectuur of de dynamische selectie van experts op basis van invoergegevens. In plaats daarvan is het een aanvulling op de algemene prestaties van het model door de uitvoerkarakteristieken te verfijnen voor specifieke use cases of gebruikersvoorkeuren.
Citaten:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/reinforcement-learning-mixture-experts-deepeek-r1-rameSh-yerramsetti-uer4c
[2] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[3] https://writesonic.com/blog/whatis-deepseek-r1
[4] https://www.amitysolutions.com/blog/deepseek-r1-ai-giant-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-train-on-5m-nor-it-copied-openai-extensief
[8] https://huggingface.co/blog/open-r1
[9] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models