Il parametro di temperatura nel contesto della framework di miscela di esperti (MOE) di DeepSeek R1 non è direttamente correlato all'architettura MOE stessa, ma è un parametro comune usato nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni per controllare la casualità dell'output. In modelli come DeepSeek R1, il parametro di temperatura influenza la generazione di testo regolando la distribuzione di probabilità sui token possibili nei prossimi token. Una temperatura più elevata aumenta la casualità dell'output, portando potenzialmente a risposte più creative ma meno coerenti, mentre una temperatura più bassa si traduce in output più prevedibili e coerenti.
Per DeepSeek R1, impostando la temperatura tra 0,5 e 0,7, con 0,6 raccomandata, aiuta a prevenire problemi come output ripetitivi o mancanza di coerenza nel testo generato [5]. Questa impostazione garantisce che il modello produca risposte che siano entrambi coerenti e vari, il che è cruciale per le attività che richiedono ragionamento e risoluzione dei problemi.
Il framework MOE in DeepSeek R1 è principalmente focalizzato sull'attivazione efficiente dei parametri durante l'inferenza, consentendo al modello di utilizzare solo un sottoinsieme dei suoi parametri totali per ciascuna query. Questo approccio migliora l'efficienza computazionale e la scalabilità senza compromettere le prestazioni [3] [4]. Il parametro di temperatura, sebbene importante per la qualità di output, non influisce direttamente sull'efficienza dell'architettura MOE o sulla selezione dinamica di esperti in base ai dati di input. Invece, completa le prestazioni complessive del modello perfezionando le caratteristiche di output per adattarsi a casi d'uso specifici o preferenze dell'utente.
Citazioni:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/reinforcement-learning-mixture-experts-deepseek-ramesh-yrramsetti-uer4c
[2] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-rim-microservice/
[3] https://wrisonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[4] https://www.amitysolutions.com/blog/deepseek-r1-ai-gian-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-traned-on-5m-nor-it-copied-openai-extensivals
[8] https://huggingface.co/blog/open-r1
[9] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models