Temperatūros parametras „Deepseek R1“ ekspertų (MOE) struktūros mišinio kontekste nėra tiesiogiai susijęs su pačia MOE architektūra, tačiau yra bendras parametras, naudojamas didelių kalbų modeliuose, kad būtų galima kontroliuoti išvesties atsitiktinumą. Tokiuose modeliuose kaip „Deepseek R1“ temperatūros parametras daro įtaką teksto generavimui, koreguojant tikimybės pasiskirstymą, palyginti su galimais kitais rokenais. Aukštesnė temperatūra padidina išvesties atsitiktinumą, potencialiai sukuriant kūrybingesnes, bet mažiau nuoseklias reakcijas, tuo tarpu žemesnė temperatūra lemia labiau nuspėjamą ir nuoseklumą.
„Deepseek R1“ nustatymas temperatūra nuo 0,5 iki 0,7, kai buvo rekomenduojama 0,6, padeda išvengti tokių problemų kaip pasikartojantys išėjimai arba sugeneruoto teksto darnos trūkumas [5]. Šis nustatymas užtikrina, kad modelis sukuria ir nuoseklų, ir įvairiapusį atsakymą, o tai yra labai svarbi užduotims, kurioms reikia samprotavimų ir problemų sprendimo.
„Deepseek R1“ MOE sistema pirmiausia orientuota į efektyvų parametrų aktyvavimą išvadų metu, leidžiant modeliui naudoti tik visų jo visų parametrų pogrupį kiekvienai užklausai. Šis metodas padidina skaičiavimo efektyvumą ir mastelį nepakenkiant našumui [3] [4]. Temperatūros parametras, nors ir svarbus išėjimo kokybei, neturi tiesioginės įtakos MOE architektūros efektyvumui ar dinaminiam ekspertų pasirinkimui, pagrįstam įvesties duomenimis. Vietoj to, jis papildo bendrą modelio našumą, pateikdamas išvesties charakteristikas, kad atitiktų konkrečius naudojimo atvejus ar vartotojo nuostatas.
Citatos:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/reinformation-learning-icture-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-Training-on-5m-nor-it-copied-openai-axtensyviai
[8] https://huggingface.co/blog/open-r1
[9] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models