Parametr temperatury w kontekście ramy ekspertów (MOE) Deepseek R1 nie jest bezpośrednio powiązany z samą architekturą MOE, ale jest wspólnym parametrem używanym w dużych modelach językowych do kontrolowania losowości wyjścia. W modelach takich jak DeepSeek R1 parametr temperatury wpływa na wytwarzanie tekstu poprzez dostosowanie rozkładu prawdopodobieństwa w możliwych tokenach. Wyższa temperatura zwiększa losowość wyjścia, potencjalnie prowadząc do bardziej kreatywnych, ale mniej spójnych odpowiedzi, podczas gdy niższa temperatura powoduje bardziej przewidywalne i spójne wyjścia.
W przypadku DeepSeek R1, ustawienie temperatury między 0,5 a 0,7, przy zalecaniu 0,6, pomaga zapobiegać takimi problemami, jak powtarzające się wyjścia lub brak spójności w wygenerowanym tekście [5]. To ustawienie zapewnia, że model tworzy odpowiedzi, które są zarówno spójne, jak i różnorodne, co jest kluczowe dla zadań wymagających rozumowania i rozwiązywania problemów.
Framework MOE w Deepseek R1 koncentruje się przede wszystkim na wydajnej aktywacji parametrów podczas wnioskowania, co pozwala modelowi użyć tylko podzbioru jego parametrów całkowitych dla każdego zapytania. Podejście to zwiększa wydajność obliczeniową i skalowalność bez uszczerbku dla wydajności [3] [4]. Parametr temperatury, choć ważny dla jakości wyjściowej, nie wpływa bezpośrednio na wydajność architektury MOE lub dynamiczny wybór ekspertów na podstawie danych wejściowych. Zamiast tego uzupełnia ogólną wydajność modelu poprzez dopracowanie charakterystyk wyjściowych w celu dostosowania do określonych przypadków użycia lub preferencji użytkownika.
Cytaty:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/reinforcement-learning-lixture-experts-deepseek-r1-ramesh-yerramsetti-ouer4c
[2] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nem-licroservice/
[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.pangenic.com/deepseek--not-trured-on-5m-nor-it-copied-openai-extensywnie
[8] https://huggingface.co/blog/open-r1
[9] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models