Temperaturni parameter v okviru mešanice strokovnjakov (MOE) okvira Deepseek R1 ni neposredno povezan s samo arhitekturo MO, vendar je skupni parameter, ki se uporablja v velikih jezikovnih modelih za nadzor naključnosti izhoda. V modelih, kot je Deepseek R1, temperaturni parameter vpliva na generiranje besedila s prilagajanjem verjetnosti porazdelitve v možni žetoni. Višja temperatura poveča naključnost izhoda, kar lahko vodi do bolj ustvarjalnih, a manj koherentnih odzivov, medtem ko nižja temperatura povzroči bolj predvidljive in koherentne izhode.
Za Deepseek R1 določitev temperature med 0,5 in 0,7, pri čemer je priporočljivo 0,6, pomaga preprečiti težave, kot so ponavljajoči se izhodi ali pomanjkanje skladnosti v ustvarjenem besedilu [5]. Ta nastavitev zagotavlja, da model ustvarja odzive, ki so tako skladni kot raznoliki, kar je ključnega pomena za naloge, ki zahtevajo sklepanje in reševanje problemov.
Okvir MOE v Deepseek R1 je osredotočen predvsem na učinkovito aktivacijo parametrov med sklepanjem, kar omogoča modelu, da za vsako poizvedbo uporabi le podskupino svojih skupnih parametrov. Ta pristop povečuje računalniško učinkovitost in razširljivost, ne da bi pri tem ogrozil uspešnost [3] [4]. Temperaturni parameter, čeprav je pomemben za kakovost izhoda, ne vpliva neposredno na učinkovitost arhitekture MO ali dinamično izbiro strokovnjakov na podlagi vhodnih podatkov. Namesto tega dopolnjuje celotno uspešnost modela z natančno prilagoditvijo izhodnih značilnosti, da ustreza določenim primerom uporabe ali uporabniškim nastavitvam.
Navedbe:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/reinforcement-learning-mixt-experts-deepseek-r1-ramesh-yerramsett-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_reCommadations_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-polied-Opena-extentive
[8] https://huggingface.co/blog/open-r1
[9] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-epeepseek-models