พารามิเตอร์อุณหภูมิในบริบทของส่วนผสมของกรอบผู้เชี่ยวชาญ (MOE) ของ Deepseek R1 ไม่เกี่ยวข้องโดยตรงกับสถาปัตยกรรม MOE เอง แต่เป็นพารามิเตอร์ทั่วไปที่ใช้ในแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เพื่อควบคุมการสุ่มของเอาต์พุต ในแบบจำลองเช่น Deepseek R1 พารามิเตอร์อุณหภูมิมีผลต่อการสร้างข้อความโดยการปรับการกระจายความน่าจะเป็นมากกว่าโทเค็นที่เป็นไปได้ อุณหภูมิที่สูงขึ้นจะเพิ่มการสุ่มของเอาท์พุทซึ่งอาจนำไปสู่การตอบสนองที่สร้างสรรค์มากขึ้น
สำหรับ Deepseek R1 การตั้งค่าอุณหภูมิระหว่าง 0.5 และ 0.7 โดยแนะนำ 0.6 ช่วยป้องกันปัญหาเช่นเอาต์พุตซ้ำ ๆ หรือขาดการเชื่อมโยงกันในข้อความที่สร้างขึ้น [5] การตั้งค่านี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าแบบจำลองจะสร้างการตอบสนองที่มีทั้งความสอดคล้องและหลากหลายซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับงานที่ต้องใช้เหตุผลและการแก้ปัญหา
เฟรมเวิร์ก MOE ใน Deepseek R1 มุ่งเน้นไปที่การเปิดใช้งานพารามิเตอร์ที่มีประสิทธิภาพเป็นหลักในระหว่างการอนุมานทำให้แบบจำลองใช้เฉพาะชุดย่อยของพารามิเตอร์ทั้งหมดสำหรับแต่ละแบบสอบถาม วิธีการนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณและความสามารถในการปรับขนาดโดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพ [3] [4] พารามิเตอร์อุณหภูมิในขณะที่มีความสำคัญต่อคุณภาพเอาต์พุตไม่ส่งผลกระทบโดยตรงต่อประสิทธิภาพของสถาปัตยกรรม MOE หรือการเลือกผู้เชี่ยวชาญแบบไดนามิกตามข้อมูลอินพุต แต่จะเติมเต็มประสิทธิภาพโดยรวมของโมเดลโดยการปรับแต่งคุณสมบัติผลลัพธ์เพื่อให้เหมาะกับกรณีการใช้งานเฉพาะหรือการตั้งค่าของผู้ใช้
การอ้างอิง:
[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://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-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