DeepSeek R1的专家(MOE)框架混合的上下文中的温度参数与MOE架构本身无直接相关，而是大语模型中用于控制输出随机性的常见参数。在诸如DeepSeek R1之类的模型中，温度参数通过调整近代令牌的概率分布来影响文本的产生。更高的温度增加了输出的随机性，可能导致更具创造力但相干的反应较少，而较低的温度会导致更可预测和相干的输出。
对于DeepSeek R1，将温度设置在0.5到0.7之间，建议使用0.6，有助于防止诸如重复输出或生成文本中缺乏连贯性等问题[5]。此设置确保模型产生既连贯又多样的响应，这对于需要推理和解决问题的任务至关重要。
DeepSeek R1中的MOE框架主要集中在推理过程中的有效参数激活上，允许该模型仅在每个查询中使用其总参数的子集。这种方法提高了计算效率和可伸缩性，而不会损害性能[3] [4]。温度参数虽然对输出质量很重要，但并不会直接影响MOE架构的效率或基于输入数据的专家的动态选择。相反，它通过微调输出特性来适应特定用例或用户偏好来补充模型的整体性能。
引用：
[1] https://www.linkedin.com/pulse/reinforecement-learning-mixture-experts-deepseek-ramesh-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-not-not-not-on-nor-nor-it-copied-openai-延伸
[8] https://huggingface.co/blog/open-r1
[9] https://www.inferless.com/learn/the-rimatiate-guide-to-deepseek-models