Parameter suhu dalam konteks kerangka campuran ahli (MOE) dari Deepseek R1 tidak secara langsung terkait dengan arsitektur MOE itu sendiri tetapi merupakan parameter umum yang digunakan dalam model bahasa besar untuk mengontrol keacakan output. Dalam model seperti Deepseek R1, parameter suhu mempengaruhi generasi teks dengan menyesuaikan distribusi probabilitas lebih dari token di sebelah. Suhu yang lebih tinggi meningkatkan keacakan output, berpotensi mengarah ke respons yang lebih kreatif tetapi kurang koheren, sementara suhu yang lebih rendah menghasilkan output yang lebih mudah diprediksi dan koheren.
Untuk Deepseek R1, mengatur suhu antara 0,5 dan 0,7, dengan 0,6 direkomendasikan, membantu mencegah masalah seperti output berulang atau kurangnya koherensi dalam teks yang dihasilkan [5]. Pengaturan ini memastikan bahwa model menghasilkan respons yang koheren dan bervariasi, yang sangat penting untuk tugas yang membutuhkan penalaran dan pemecahan masalah.
Kerangka kerja MOE di Deepseek R1 terutama difokuskan pada aktivasi parameter yang efisien selama inferensi, memungkinkan model hanya menggunakan subset dari total parameternya untuk setiap kueri. Pendekatan ini meningkatkan efisiensi dan skalabilitas komputasi tanpa mengurangi kinerja [3] [4]. Parameter suhu, meskipun penting untuk kualitas output, tidak secara langsung memengaruhi efisiensi arsitektur MOE atau pemilihan ahli yang dinamis berdasarkan data input. Sebaliknya, ia melengkapi kinerja keseluruhan model dengan menyempurnakan karakteristik output agar sesuai dengan kasus penggunaan tertentu atau preferensi pengguna.
Kutipan:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/reinforcement-learning-sixture-experts-deepseek-r1-ramesh-yramsetti-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-copied-openai-extensive
[8] https://huggingface.co/blog/open-r1
[9] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models