Temperaturparameteren i sammenheng med blandingen av eksperter (MOE) rammeverk for DeepSeek R1 er ikke direkte relatert til selve MOE -arkitekturen, men er en vanlig parameter som brukes i store språkmodeller for å kontrollere utgangen til utgangen. I modeller som DeepSeek R1 påvirker temperaturparameteren generering av tekst ved å justere sannsynlighetsfordelingen over mulig neste tokens. En høyere temperatur øker tilfeldigheten til utgangen, og potensielt fører til mer kreative, men mindre sammenhengende responser, mens en lavere temperatur resulterer i mer forutsigbare og sammenhengende utganger.
For DeepSeek R1 hjelper deg med å sette temperaturen mellom 0,5 og 0,7, med 0,6 som anbefales, for å forhindre problemer som repeterende utganger eller mangel på sammenheng i den genererte teksten [5]. Denne innstillingen sikrer at modellen produserer svar som er både sammenhengende og varierte, noe som er avgjørende for oppgaver som krever resonnement og problemløsing.
MOE -rammeverket i DeepSeek R1 er først og fremst fokusert på effektiv parameteraktivering under inferens, slik at modellen bare kan bruke en delmengde av de totale parametrene for hver spørring. Denne tilnærmingen forbedrer beregningseffektivitet og skalerbarhet uten at det går ut over ytelsen [3] [4]. Temperaturparameteren, selv om det er viktig for utgangskvalitet, påvirker ikke direkte MOE -arkitekturens effektivitet eller det dynamiske utvalget av eksperter basert på inputdata. I stedet kompletterer den modellens generelle ytelse ved å finjustere utgangsegenskapene slik at de passer spesifikke brukssaker eller brukerpreferanser.
Sitasjoner:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/reinforcement-learning-mixture-experts-depseek-r1-ramesh-yerramsetti-uer4c
[2] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[3] https://writesonic.com/blog/what-is-depseek-r1
[4] https://www.amitysolutions.com/blog/deepseek-r1-ai-gen-from-kina
[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-extensivt
[8] https://huggingface.co/blog/open-r1
[9] https://www.inferless.com/learn/the-forlimate-guide-to-deepseek-modeller