Temperatuuriparameeter ekspertide segu (MOE) Deepseek R1 raamistiku kontekstis ei ole otseselt seotud MOE arhitektuuri endaga, vaid on tavaline parameeter, mida kasutatakse suurtes keelemudelites väljundi juhuslikkuse kontrollimiseks. Sellistes mudelites nagu Deepseek R1 mõjutab temperatuuriparameeter teksti genereerimist, kohandades tõenäosusjaotust võimalike tokenite kõrval. Kõrgem temperatuur suurendab väljundi juhuslikkust, põhjustades potentsiaalselt loomingulisemaid, kuid vähem sidusaid vastuseid, samas kui madalama temperatuuri tulemuseks on ennustatavam ja ühtne väljund.
Deepseek R1 jaoks aitab temperatuuri vahemikus 0,5 kuni 0,7, soovitatav on 0,6, takistada selliseid probleeme nagu korduvad väljundid või genereeritud teksti sidususe puudumine [5]. See seade tagab, et mudel annab vastuseid, mis on nii sidusad kui ka mitmekesised, mis on ülioluline arutluskäikude ja probleemide lahendamise vajalike ülesannete jaoks.
Deepseek R1 MOE raamistik on peamiselt keskendunud parameetrite tõhusale aktiveerimisele järelduste ajal, võimaldades mudelil kasutada iga päringu jaoks ainult kogu parameetrite alamhulka. See lähenemisviis suurendab arvutuslikku tõhusust ja mastaapsust, kahjustamata jõudlust [3] [4]. Temperatuuriparameeter, ehkki väljundkvaliteedi jaoks oluline, ei mõjuta otseselt MOE arhitektuuri tõhusust ega sisendandmetel põhinevat ekspertide dünaamilist valikut. Selle asemel täiendab see mudeli üldist jõudlust, täpsustades väljundomadusi vastavalt konkreetsetele kasutusjuhtudele või kasutaja eelistustele.
Tsitaadid:
]
[2] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[3] https://writitesonic.com/blog/what-is-reepseek-r1
[4] https://www.amitysolutions.com/blog/deepseek-r1-ai-giant-from-china
]
[6] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-diepdive
]
[8] https://huggingface.co/blog/open-r1
]