Параметр температури в контексті суміші експертів (MOE) рамки DeepSeek R1 не пов'язана безпосередньо з самою архітектурою МО, але є загальним параметром, що використовується у великих мовних моделях для контролю випадковості виходу. У таких моделях, як DeepSeek R1, параметр температури впливає на генерацію тексту, регулюючи розподіл ймовірностей над можливим поруч. Більш висока температура збільшує випадковість виходу, що потенційно призводить до більш креативних, але менш узгоджених реакцій, тоді як менша температура призводить до більш передбачуваних та узгоджених результатів.
Для DeepSeek R1 встановлення температури від 0,5 до 0,7, рекомендується 0,6, допомагає запобігти, таких як повторювані результати або відсутність узгодженості у створеному тексті [5]. Ця установка гарантує, що модель створює відповіді, які є узгодженими та різноманітними, що має вирішальне значення для завдань, що потребують міркувань та вирішення проблем.
Рамка MOE в DeepSeek R1 в основному зосереджена на ефективній активації параметрів під час висновку, що дозволяє моделі використовувати лише підмножину своїх загальних параметрів для кожного запиту. Цей підхід підвищує ефективність обчислення та масштабованість без шкоди для продуктивності [3] [4]. Параметр температури, хоча і важливий для якості виходу, не безпосередньо не впливає на ефективність архітектури МО або динамічний вибір експертів на основі вхідних даних. Натомість він доповнює загальну продуктивність моделі шляхом тонкої настройки характеристик виводу відповідно до конкретних випадків використання або налаштувань користувачів.
Цитати:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/reinformence-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-deepeek-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-deepeek-models