Η παράμετρος θερμοκρασίας στο πλαίσιο του πλαισίου του μείγματος των εμπειρογνωμόνων (MOE) του Deepseek R1 δεν σχετίζεται άμεσα με την ίδια την αρχιτεκτονική MOE, αλλά είναι μια κοινή παράμετρος που χρησιμοποιείται σε μεγάλα γλωσσικά μοντέλα για τον έλεγχο της τυχαίας παραγωγής. Σε μοντέλα όπως το Deepseek R1, η παράμετρος θερμοκρασίας επηρεάζει τη δημιουργία κειμένου ρυθμίζοντας την κατανομή πιθανότητας σε δυνατή δίπλα σε μάρκες. Η υψηλότερη θερμοκρασία αυξάνει την τυχαιότητα της παραγωγής, που ενδεχομένως οδηγεί σε πιο δημιουργικές αλλά λιγότερο συνεκτικές αποκρίσεις, ενώ μια χαμηλότερη θερμοκρασία έχει ως αποτέλεσμα πιο προβλέψιμες και συνεκτικές εξόδους.
Για το Deepseek R1, η ρύθμιση της θερμοκρασίας μεταξύ 0,5 και 0,7, με 0,6 συνιστάται, βοηθά στην πρόληψη ζητημάτων όπως οι επαναλαμβανόμενες εξόδους ή η έλλειψη συνοχής στο παραγόμενο κείμενο [5]. Αυτή η ρύθμιση εξασφαλίζει ότι το μοντέλο παράγει απαντήσεις που είναι τόσο συνεκτικές όσο και ποικίλες, κάτι που είναι ζωτικής σημασίας για τα καθήκοντα που απαιτούν λογική και επίλυση προβλημάτων.
Το πλαίσιο MOE στο Deepseek R1 επικεντρώνεται κυρίως στην αποτελεσματική ενεργοποίηση των παραμέτρων κατά τη διάρκεια του συμπερασμού, επιτρέποντας στο μοντέλο να χρησιμοποιεί μόνο ένα υποσύνολο των συνολικών παραμέτρων του για κάθε ερώτημα. Αυτή η προσέγγιση ενισχύει την υπολογιστική απόδοση και την επεκτασιμότητα χωρίς να διακυβεύεται η απόδοση [3] [4]. Η παράμετρος θερμοκρασίας, ενώ είναι σημαντική για την ποιότητα εξόδου, δεν επηρεάζει άμεσα την αποτελεσματικότητα της αρχιτεκτονικής MOE ή τη δυναμική επιλογή των εμπειρογνωμόνων με βάση τα δεδομένα εισόδου. Αντ 'αυτού, συμπληρώνει τη συνολική απόδοση του μοντέλου με τελειοποίηση των χαρακτηριστικών εξόδου για να ταιριάζει σε συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης ή προτιμήσεις χρηστών.
Αναφορές:
[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-deepdive
[7] https://blog.pangeanic.com/deepseek-was-not-trained-on-5m-nor-it-copied-openai-extensively
[8] https://huggingface.co/blog/open-r1
[9] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models