Lämpötilaparametri asiantuntijoiden seoksen (MOE) kehyksen (MOE) kehyksen yhteydessä ei liity suoraan itse MOE -arkkitehtuuriin, vaan on yleinen parametri, jota käytetään suurissa kielimalleissa tuotoksen satunnaisuuden hallitsemiseksi. Malleissa, kuten Deepseek R1, lämpötilaparametri vaikuttaa tekstin muodostumiseen säätämällä todennäköisyyden jakautumista mahdollisten viereisten rahojen yli. Korkeampi lämpötila lisää ulostulon satunnaisuutta, mikä mahdollisesti johtaa luovimpiin, mutta vähemmän koherentteihin vasteisiin, kun taas alhaisempi lämpötila johtaa ennustettavissa oleviin ja yhtenäisiin lähtöihin.
Deepseek R1: lle lämpötilan asettaminen välillä 0,5 - 0,7, ja suositellaan 0,6, auttaa estämään esimerkiksi toistuvia lähtöjä tai johdonmukaisuuden puutetta generoituun tekstissä [5]. Tämä asetus varmistaa, että malli tuottaa vastauksia, jotka ovat sekä koherentteja että monimuotoisia, mikä on ratkaisevan tärkeää perustelujen ja ongelmanratkaisun vaativille tehtäville.
MOE -kehys Deepseek R1: ssä keskittyy ensisijaisesti tehokkaan parametrien aktivaatioon päätelmien aikana, jolloin malli voi käyttää vain osajoukkoa sen kokonaisparametreista jokaiselle kyselylle. Tämä lähestymistapa parantaa laskennallista tehokkuutta ja skaalautuvuutta vaarantamatta suorituskykyä [3] [4]. Lämpötilaparametri, vaikka se on tärkeä lähtölaadussa, ei vaikuta suoraan MOE -arkkitehtuurin tehokkuuteen tai asiantuntijoiden dynaamiseen valintaan syöttötietojen perusteella. Sen sijaan se täydentää mallin yleistä suorituskykyä hienosäätämällä lähtöominaisuudet tiettyjen käyttötapausten tai käyttäjän asetusten sopimus.
Viittaukset:
.
[2] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[3] https://writesonic.com/blog/what-is-deepseek-R1
[4] https://www.amitysolutions.com/blog/deepseek-r1-ai-giant-from-china
.
[6] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
.
[8] https://huggingface.co/blog/open-r1
[9] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepsek-models