Tham số nhiệt độ trong bối cảnh hỗn hợp của khung chuyên gia (MOE) của Deepseek R1 không liên quan trực tiếp đến chính kiến trúc MOE nhưng là một tham số phổ biến được sử dụng trong các mô hình ngôn ngữ lớn để kiểm soát tính ngẫu nhiên của đầu ra. Trong các mô hình như Deepseek R1, tham số nhiệt độ ảnh hưởng đến việc tạo văn bản bằng cách điều chỉnh phân phối xác suất trên các mã thông báo bên cạnh có thể. Nhiệt độ cao hơn làm tăng tính ngẫu nhiên của đầu ra, có khả năng dẫn đến các phản ứng sáng tạo hơn nhưng ít kết hợp hơn, trong khi nhiệt độ thấp hơn dẫn đến các đầu ra có thể dự đoán và kết hợp hơn.
Đối với Deepseek R1, đặt nhiệt độ từ 0,5 đến 0,7, với 0,6 được khuyến nghị, giúp ngăn ngừa các vấn đề như đầu ra lặp đi lặp lại hoặc thiếu sự kết hợp trong văn bản được tạo [5]. Cài đặt này đảm bảo rằng mô hình tạo ra các phản ứng vừa kết hợp vừa đa dạng, điều này rất quan trọng đối với các nhiệm vụ đòi hỏi phải có lý luận và giải quyết vấn đề.
Khung MOE trong DeepSeek R1 chủ yếu tập trung vào kích hoạt tham số hiệu quả trong quá trình suy luận, cho phép mô hình chỉ sử dụng một tập hợp con của tổng số tham số cho mỗi truy vấn. Cách tiếp cận này tăng cường hiệu quả tính toán và khả năng mở rộng mà không ảnh hưởng đến hiệu suất [3] [4]. Tham số nhiệt độ, trong khi quan trọng đối với chất lượng đầu ra, không ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả của kiến trúc MOE hoặc lựa chọn động của các chuyên gia dựa trên dữ liệu đầu vào. Thay vào đó, nó bổ sung cho hiệu suất tổng thể của mô hình bằng cách tinh chỉnh các đặc điểm đầu ra cho phù hợp với các trường hợp sử dụng cụ thể hoặc sở thích của người dùng.
Trích dẫn:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/reinforcement-learning-mixture-experts-deepseek-r1-ramesh-yerramsetti-uer4c
[2] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[3] https://writeic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[4] https://www.amitysolutions.com/blog/deepseek-r1-ai-giant-from-china
.
[6] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[7] https://blog.pangeanic.com/deepseek-was-not-trained-on-5m-nor-it-copied-openai-extensively
[8] https://huggingface.co/blog/open-r1
[9] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models