DeepSeek R1의 전문가 혼합 (MOE) 프레임 워크의 맥락에서 온도 파라미터는 MOE 아키텍처 자체와 직접 관련이 없지만 출력의 무작위성을 제어하기 위해 큰 언어 모델에서 사용되는 일반적인 매개 변수입니다. DeepSeek R1과 같은 모델에서 온도 매개 변수는 다음 토큰에 비해 확률 분포를 조정하여 텍스트 생성에 영향을 미칩니다. 온도가 높을수록 출력의 무작위성이 높아져 잠재적으로 더 창의적이지만 덜 일관된 응답이 발생하는 반면, 온도가 낮을수록 예측 가능하고 일관된 출력이 발생합니다.
DeepSeek R1의 경우 0.5에서 0.7 사이의 온도를 설정하고 0.6을 권장하면 반복적 인 출력 또는 생성 된 텍스트의 일관성 부족과 같은 문제를 방지합니다 [5]. 이 설정은 모델이 일관성 있고 다양 한 응답을 생성하도록 보장하며, 이는 추론 및 문제 해결이 필요한 작업에 중요합니다.
DeepSeek R1의 MOE 프레임 워크는 주로 추론 중 효율적인 파라미터 활성화에 중점을 두므로 모델은 각 쿼리에 대한 총 매개 변수의 서브 세트 만 사용할 수 있습니다. 이 접근법은 성능을 손상시키지 않으면 서 계산 효율과 확장 성을 향상시킨다 [3] [4]. 온도 매개 변수는 출력 품질에 중요하지만 입력 데이터를 기반으로 MOE 아키텍처의 효율성 또는 동적 전문가 선택에 직접 영향을 미치지 않습니다. 대신, 특정 사용 사례 또는 사용자 기본 설정에 맞게 출력 특성을 미세 조정하여 모델의 전반적인 성능을 보완합니다.
인용 :
[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-bas-bas-bas--trained-on-nor-it-copied-openai-extensial
[8] https://huggingface.co/blog/open-r1
[9] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models