Deepseek R1'in Uzmanlar (MOE) çerçevesi bağlamında sıcaklık parametresi doğrudan MOE mimarisinin kendisiyle ilişkili değildir, ancak çıktının rastgeleliğini kontrol etmek için büyük dil modellerinde kullanılan yaygın bir parametredir. Deepseek R1 gibi modellerde, sıcaklık parametresi, olasılık dağılımını mümkün olan bir sonraki belirteçler üzerinde ayarlayarak metin oluşumunu etkiler. Daha yüksek bir sıcaklık, çıktının rastgeleliğini arttırır, potansiyel olarak daha yaratıcı ancak daha az tutarlı tepkilere yol açarken, daha düşük bir sıcaklık daha öngörülebilir ve tutarlı çıkışlarla sonuçlanır.
Deepseek R1 için, 0.5 ila 0.7 arasında, 0.6 önerildiğinde, tekrarlayan çıkışlar veya üretilen metinde tutarlılık eksikliği gibi sorunların önlenmesine yardımcı olur [5]. Bu ayar, modelin hem tutarlı hem de çeşitli yanıtlar üretmesini sağlar, bu da akıl yürütme ve problem çözme gerektiren görevler için çok önemlidir.
Deepseek R1'deki MOE çerçevesi öncelikle çıkarım sırasında verimli parametre aktivasyonuna odaklanır ve modelin her sorgu için toplam parametrelerinin yalnızca bir alt kümesini kullanmasına izin verir. Bu yaklaşım, performanstan ödün vermeden hesaplama verimliliğini ve ölçeklenebilirliği arttırır [3] [4]. Sıcaklık parametresi, çıktı kalitesi için önemli olmakla birlikte, MOE mimarisinin verimliliğini veya girdi verilerine dayalı uzmanların dinamik seçimini doğrudan etkilemez. Bunun yerine, çıktı özelliklerini belirli kullanım durumlarına veya kullanıcı tercihlerine uyacak şekilde ince ayarlayarak modelin genel performansını tamamlar.
Alıntılar:
[1] https://www.linkedin.com/pulse/reinforme-learning-mixthe-xperts-depseek-r1-ramesh-eyramsetti-uer4c
[2] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[3] https://writonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[4] https://www.amitysolutions.com/blog/deepseek-i-i-giant-from-china
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i81ev6/deepseek_added_recommandasyonlar_for_r1_local_use/
[6] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[7] https://blog.pageanic.com/deepseek-was-not-trained-on-5m-nor-it-copied-openai-Ensensify
[8] https://huggingface.co/blog/open-r1
[9] https://www.inferless.com/learn/the-ultate-guide-to-depseek-models