El parámetro de temperatura en el contexto del marco de la mezcla de expertos (MOE) de Deepseek R1 no está directamente relacionado con la arquitectura MOE en sí, pero es un parámetro común utilizado en modelos de lenguaje grandes para controlar la aleatoriedad de la salida. En modelos como Deepseek R1, el parámetro de temperatura influye en la generación de texto al ajustar la distribución de probabilidad en posibles tokens a continuación. Una temperatura más alta aumenta la aleatoriedad de la salida, lo que puede conducir a respuestas más creativas pero menos coherentes, mientras que una temperatura más baja da como resultado salidas más predecibles y coherentes.
Para Deepseek R1, establecer la temperatura entre 0.5 y 0.7, con 0.6 recomendado, ayuda a prevenir problemas como salidas repetitivas o falta de coherencia en el texto generado [5]. Esta configuración garantiza que el modelo produzca respuestas que sean coherentes y variadas, lo cual es crucial para las tareas que requieren razonamiento y resolución de problemas.
El marco MOE en Deepseek R1 se centra principalmente en la activación eficiente de los parámetros durante la inferencia, lo que permite que el modelo use solo un subconjunto de sus parámetros totales para cada consulta. Este enfoque mejora la eficiencia computacional y la escalabilidad sin comprometer el rendimiento [3] [4]. El parámetro de temperatura, aunque importante para la calidad de la salida, no afecta directamente la eficiencia de la arquitectura MOE o la selección dinámica de expertos en función de los datos de entrada. En su lugar, complementa el rendimiento general del modelo al ajustar las características de salida para adaptarse a casos de uso específicos o preferencias de usuario.
Citas:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/reinforcion-letarning--xixture-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.pangueanic.com/deepseek-was-not-trained-on-5m-nor-it-copied-openai- extensivamente
[8] https://huggingface.co/blog/open-r1
[9] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models