A DeepSeek R1 szakértői (MOE) keretrendszerének keverékének összefüggésében a hőmérsékleti paraméter nem közvetlenül kapcsolódik közvetlenül a MOE architektúrához, hanem egy általános paraméter, amelyet a nagy nyelvi modellekben használnak a kimenet véletlenszerűségének szabályozására. Az olyan modellekben, mint a DeepSeek R1, a hőmérsékleti paraméter befolyásolja a szöveg generálását azáltal, hogy beállítja a valószínűség -eloszlást a lehetséges tokenekre. A magasabb hőmérséklet növeli a kimenet véletlenszerűségét, potenciálisan kreatív, de kevésbé koherens válaszokhoz vezet, míg az alacsonyabb hőmérséklet kiszámíthatóbb és koherens kimeneteket eredményez.
A DeepSeek R1 esetében a 0,5 és 0,7 közötti hőmérséklet beállítása, 0,6 ajánlva, segít megelőzni az olyan problémákat, mint például az ismétlődő kimenetek vagy a koherencia hiánya a generált szövegben [5]. Ez a beállítás biztosítja, hogy a modell koherens és változatos válaszokat hozzon létre, ami elengedhetetlen az érvelést és a problémamegoldást igénylő feladatokhoz.
A DeepSeek R1 MOE -keretrendszere elsősorban a hatékony paraméter -aktiválásra összpontosít a következtetés során, lehetővé téve a modellnek, hogy az egyes lekérdezések teljes paramétereinek csak egy részhalmazát használja. Ez a megközelítés javítja a számítási hatékonyságot és a méretezhetőséget anélkül, hogy veszélyeztetné a teljesítményt [3] [4]. A hőmérsékleti paraméter, bár a kimeneti minőség szempontjából fontos, nem befolyásolja közvetlenül a MOE architektúra hatékonyságát vagy a szakértők dinamikus kiválasztását a bemeneti adatok alapján. Ehelyett kiegészíti a modell teljes teljesítményét azáltal, hogy a kimeneti jellemzők finomhangolása az egyes felhasználási esetek vagy a felhasználói preferenciák megfelelnek.
Idézetek:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/reinforcent-learning-mixture-experts-deepseek-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-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-noted-on-5m-nor-it-copied-openai-extensensen
[8] https://huggingface.co/blog/open-r1
[9] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models