O parâmetro de temperatura no contexto da estrutura da mistura de especialistas (MOE) do Deepseek R1 não está diretamente relacionado à própria arquitetura MOE, mas é um parâmetro comum usado em grandes modelos de linguagem para controlar a aleatoriedade da saída. Em modelos como Deepseek R1, o parâmetro de temperatura influencia a geração de texto ajustando a distribuição de probabilidade sobre possíveis tokens próximos. Uma temperatura mais alta aumenta a aleatoriedade da saída, potencialmente levando a respostas mais criativas, mas menos coerentes, enquanto uma temperatura mais baixa resulta em saídas mais previsíveis e coerentes.
Para o Deepseek R1, definir a temperatura entre 0,5 e 0,7, com 0,6 sendo recomendado, ajuda a prevenir problemas como saídas repetitivas ou falta de coerência no texto gerado [5]. Essa configuração garante que o modelo produz respostas coerentes e variadas, o que é crucial para tarefas que requerem raciocínio e solução de problemas.
A estrutura MOE no Deepseek R1 está focada principalmente na ativação eficiente de parâmetros durante a inferência, permitindo que o modelo use apenas um subconjunto de seus parâmetros totais para cada consulta. Essa abordagem aumenta a eficiência computacional e a escalabilidade sem comprometer o desempenho [3] [4]. O parâmetro de temperatura, embora importante para a qualidade da saída, não afeta diretamente a eficiência da arquitetura MOE ou a seleção dinâmica de especialistas com base nos dados de entrada. Em vez disso, ele complementa o desempenho geral do modelo, ajustando as características de saída para atender a casos de uso específicos ou preferências do usuário.
Citações:
[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-hina
[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-triled-on-5m-nor-it-copied-penai-extensivamente
[8] https://huggingface.co/blog/open-r1
[9] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models