كيف تتفاعل معلمة درجة الحرارة مع آلية البوابات في Deepseek R1

تعتبر آلية البوابات في بنية Deepseek R1 من الخبراء (MOE) مكونًا منفصلًا يختار ديناميكيًا الخبراء (أو مجموعات فرعية من المعلمات) للتنشيط بناءً على المدخلات. تضمن هذه الآلية أن يتم استخدام جزء صغير فقط من المعلمات الكلية أثناء الاستدلال ، وتعزيز الكفاءة والقدرة على التكيف. على وجه التحديد ، ينشط Deepseek R1 حوالي 37 مليار معلمة من إجمالي 671 مليار معلمة [4] [9].

في حين أن معلمة درجة الحرارة وآلية البوابات تخدم أغراضًا متميزة ، إلا أنها تساهم في الأداء الكلي للكفاءة والكفاءة. تؤثر معلمة درجة الحرارة على عملية توليد الإخراج عن طريق التحكم في مستوى العشوائية ، في حين تعمل آلية البوابات على تحسين استخدام الموارد عن طريق تنشيط الخبراء ذوي الصلة بشكل انتقائي. ومع ذلك ، لا يوجد تفاعل مباشر بين هاتين الآليتين ؛ أنها تعمل بشكل مستقل داخل بنية النموذج.

في الممارسة العملية ، يمكن أن يؤثر ضبط درجة الحرارة على كيفية إنشاء النموذج النص ، لكنه لا يؤثر بشكل مباشر على الخبراء التي يتم تنشيطها بواسطة آلية البوابات. تهتم آلية البوابات في المقام الأول باختيار المجموعة الفرعية المناسبة من المعلمات بناءً على المدخلات ، بغض النظر عن إعداد درجة الحرارة. يسمح هذا الفصل بالتحكم المرن في كل من تماسك ناتج النموذج وكفاءته الحسابية.

الاستشهادات:
[1] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepeek-r1/modelcard
[2] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepeek-r1-and-lays-to-use-it
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i81ev6/deepseek_added_recommandations_for_r1_local_use/
[4] https://writesonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[5]
[6] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[7] https://api-docs.deepeek.com/quick_start/parameter_settings
[8] https://docs.together.ai/docs/deepseek-r1
[9] https://merlio.app/blog/deepseek-r1-complete-guide