DeepSeek R1の専門家(MOE)フレームワークの混合のコンテキストにおける温度パラメーターは、MOEアーキテクチャ自体に直接関係していませんが、出力のランダム性を制御するために大規模な言語モデルで使用される一般的なパラメーターです。 DeepSeek R1のようなモデルでは、温度パラメーターは、可能な隣のトークンで確率分布を調整することにより、テキストの生成に影響します。温度が高いほど出力のランダム性が高まり、潜在的により創造的ではあるがコヒーレントな応答が少なくなりますが、温度が低いと、より予測可能でコヒーレントな出力が生じます。
DeepSeek R1の場合、0.5から0.7の温度を設定し、0.6が推奨されているため、繰り返しの出力や生成されたテキストの一貫性の欠如などの問題を防ぐのに役立ちます[5]。この設定により、モデルが一貫性と多様な応答を生成することが保証されます。これは、推論と問題解決を必要とするタスクにとって重要です。
Deepseek R1のMOEフレームワークは、主に推論中の効率的なパラメーターのアクティブ化に焦点を当てているため、各クエリの合計パラメーターのサブセットのみをモデルが使用できます。このアプローチは、パフォーマンスを損なうことなく計算効率とスケーラビリティを向上させます[3] [4]。温度パラメーターは、出力品質にとって重要ですが、入力データに基づいてMOEアーキテクチャの効率や専門家の動的選択に直接影響しません。代わりに、特定のユースケースまたはユーザーの好みに合わせて出力特性を微調整することにより、モデルの全体的なパフォーマンスを補完します。
引用：
[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-extensive
[8] https://huggingface.co/blog/open-r1
[9] https://www.inferless.com/learn/the- gultimate-guide-to-deepseek-models