Параметр температуры в контексте смеси структуры экспертов (MO) DeepSeek R1 не связан с самой архитектурой MOE, но является общим параметром, используемым в моделях крупных языков для управления случайностью выхода. В таких моделях, как DeepSeek R1, параметр температуры влияет на генерацию текста, настраивая распределение вероятностей по возможным рядом с токенами. Более высокая температура увеличивает случайность мощности, что потенциально приводит к более креативным, но менее когерентным ответам, в то время как более низкая температура приводит к более предсказуемым и когерентным выходам.
Для DeepSeek R1 устанавливает температуру от 0,5 до 0,7, при этом рекомендуется 0,6, помогает предотвратить такие проблемы, как повторяющиеся результаты или отсутствие когерентности в сгенерированном тексте [5]. Эта настройка гарантирует, что модель создает ответы, которые являются как когерентными, так и разнообразными, что имеет решающее значение для задач, требующих рассуждений и решения проблем.
Структура MOE в DeepSeek R1 в первую очередь сосредоточена на эффективной активации параметров во время вывода, что позволяет модели использовать только подмножество своих общих параметров для каждого запроса. Этот подход повышает вычислительную эффективность и масштабируемость без ущерба для производительности [3] [4]. Параметр температуры, хотя и важен для качества выхода, не напрямую влияет на эффективность архитектуры MOE или динамический выбор экспертов на основе входных данных. Вместо этого он дополняет общую производительность модели путем тонкой настройки выходных характеристик в соответствии с конкретными вариантами использования или пользовательскими предпочтениями.
Цитаты:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/reinforment-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-was-not traine-on-5m-nor-it-popied-openai-extensiby
[8] https://huggingface.co/blog/open-r1
[9] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models