Le paramètre de température dans le contexte du mélange d'experts (MOE) de Deepseek R1 n'est pas directement lié à l'architecture MOE elle-même, mais est un paramètre commun utilisé dans les modèles de langage de grande envergure pour contrôler l'aléatoire de la sortie. Dans des modèles comme Deepseek R1, le paramètre de température influence la génération de texte en ajustant la distribution de probabilité sur les jetons suivants possibles. Une température plus élevée augmente l'aléatoire de la sortie, conduisant potentiellement à des réponses plus créatives mais moins cohérentes, tandis qu'une température plus basse se traduit par des sorties plus prévisibles et cohérentes.
Pour Deepseek R1, le réglage de la température entre 0,5 et 0,7, avec 0,6 étant recommandé, aide à prévenir les problèmes tels que les sorties répétitives ou le manque de cohérence dans le texte généré [5]. Ce paramètre garantit que le modèle produit des réponses qui sont à la fois cohérentes et variées, ce qui est crucial pour les tâches nécessitant un raisonnement et une résolution de problèmes.
Le cadre MOE dans Deepseek R1 est principalement axé sur l'activation efficace des paramètres pendant l'inférence, permettant au modèle d'utiliser uniquement un sous-ensemble de ses paramètres totaux pour chaque requête. Cette approche améliore l'efficacité de calcul et l'évolutivité sans compromettre les performances [3] [4]. Le paramètre de température, bien que important pour la qualité de sortie, n'a pas d'impact directement sur l'efficacité de l'architecture MOE ou la sélection dynamique d'experts en fonction des données d'entrée. Au lieu de cela, il complète les performances globales du modèle en amenant les caractéristiques de sortie en fonction des cas d'utilisation ou des préférences utilisateur spécifiques.
Citations:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/reinforcement-learning-mixture-experts-deepseek-r1-ramesh-yerramsetti-uer4c
[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
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i81ev6/deepseek_added_recommandations_for_r1_local_use/
[6] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-epdive
[7] https://blog.pangeanic.com/deepseek-was-not--frained-on-5m-nor-it-copied-openai-étenduale
[8] https://huggingface.co/blog/open-R1
[9] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-epseek-models