Parameter teploty v kontexte zmesi expertov (MOE) rámca Deepseek R1 priamo nesúvisí so samotnou architektúrou MOE, ale je spoločným parametrom používaným vo veľkých jazykových modeloch na kontrolu náhodnosti výstupu. V modeloch ako DeepSeek R1 ovplyvňuje teplotný parameter generovanie textu upravením rozdelenia pravdepodobnosti na možných ďalších tokenoch. Vyššia teplota zvyšuje náhodnosť výstupu, čo potenciálne vedie k kreatívnejším, ale menej koherentným reakciám, zatiaľ čo nižšia teplota vedie k predvídateľnejším a koherentnejším výstupom.
V prípade Deepseek R1 pomáha nastavenie teploty medzi 0,5 a 0,7, pričom sa odporúča 0,6, predchádzať problémom, ako sú opakované výstupy alebo nedostatok koherencie v generovanom texte [5]. Toto nastavenie zaisťuje, že model vytvára odpovede, ktoré sú koherentné a rozmanité, čo je rozhodujúce pre úlohy, ktoré si vyžadujú zdôvodnenie a riešenie problémov.
Rámec MOE v DeepSeek R1 je primárne zameraný na účinnú aktiváciu parametrov počas inferencie, čo umožňuje modelu používať iba podskupinu jeho celkových parametrov pre každý dotaz. Tento prístup zvyšuje výpočtovú účinnosť a škálovateľnosť bez ohrozenia výkonu [3] [4]. Teplotný parameter, hoci je dôležitý pre kvalitu výstupu, nemá priamy vplyv na účinnosť architektúry MOE alebo dynamický výber odborníkov na základe vstupných údajov. Namiesto toho dopĺňa celkový výkon modelu doladením výstupných charakteristík tak, aby vyhovoval konkrétnym prípadom použitia alebo preferenciami používateľa.
Citácie:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/reinforing-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-giantfrom-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.
[8] https://huggingface.co/blog/open-r1
[9] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models