Parametrul de temperatură în contextul amestecului de experți (MOE) Cadrul Deepseek R1 nu este direct legat de arhitectura MOE în sine, ci este un parametru comun utilizat în modelele de limbaj mare pentru a controla aleatoriu producția. În modele precum Deepseek R1, parametrul de temperatură influențează generarea de text prin reglarea distribuției probabilității pe posibilele jetoane. O temperatură mai ridicată crește aleatoriu a producției, ceea ce ar putea duce la răspunsuri mai creative, dar mai puțin coerente, în timp ce o temperatură mai scăzută are ca rezultat rezultate mai previzibile și coerente.
Pentru Deepseek R1, setarea temperaturii între 0,5 și 0,7, cu 0,6 recomandate, ajută la prevenirea problemelor precum ieșirile repetitive sau lipsa de coerență în textul generat [5]. Această setare asigură că modelul produce răspunsuri atât coerente, cât și variate, ceea ce este crucial pentru sarcinile care necesită raționament și rezolvarea problemelor.
Cadrul MOE din Deepseek R1 este axat în principal pe activarea eficientă a parametrilor în timpul inferenței, permițând modelului să utilizeze doar un subset al parametrilor totali pentru fiecare interogare. Această abordare îmbunătățește eficiența și scalabilitatea calculației fără a compromite performanța [3] [4]. Parametrul de temperatură, deși este important pentru calitatea ieșirii, nu afectează în mod direct eficiența arhitecturii MOE sau selecția dinamică a experților pe baza datelor de intrare. În schimb, completează performanța generală a modelului prin reglarea fină a caracteristicilor de ieșire pentru a se potrivi cu cazuri de utilizare specifice sau preferințe ale utilizatorului.
Citări:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/reinforcement-learning-mexture-experts-deepseek-r1-ramesh-yrramsetti-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-pien-penai-extensiv
[8] https://huggingface.co/blog/open-r1
[9] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models