Teplotní parametr v Deepseek R1 se primárně používá k řízení náhodnosti výstupu modelu. Ovlivňuje to, jak model vybírá slova nebo žetony během generace, s vyššími teplotami vedoucími k rozmanitějším, ale potenciálně méně koherentním výstupům a nižší teploty, což vede k předvídatelnějším a koherentním výstupům. Pro Deepseek R1 se doporučuje teplotní rozsah 0,5 až 0,7, přičemž 0,6 je ideální, aby se zabránilo opakujícím se nebo nekoherentním výstupům [1] [3] [8].
Mechanismus hradlování ve směsi Deepseek R1 architektury odborníků (MOE) je samostatná komponenta, která dynamicky vybírá, které odborníky (nebo podmnožiny parametrů), aby se aktivovaly na základě vstupu. Tento mechanismus zajišťuje, že během odvození, zvýšení účinnosti a přizpůsobivosti se používá pouze zlomek celkových parametrů. Konkrétně, Deepseek R1 aktivuje asi 37 miliard parametrů z celkových 671 miliard parametrů [4] [9].
Zatímco teplotní parametr a mechanismus hradlování slouží odlišným účelům, oba přispívají k celkovému výkonu a účinnosti modelu. Parametr teploty ovlivňuje proces vytváření výstupu kontrolou úrovně náhodnosti, zatímco mechanismus hradlování optimalizuje využití zdrojů selektivně aktivací příslušných odborníků. Mezi těmito dvěma mechanismy však neexistuje žádná přímá interakce; Pracují nezávisle v rámci architektury modelu.
V praxi může úprava teploty ovlivnit to, jak model generuje text, ale neovlivní přímo, které odborníci jsou aktivováni mechanismem hradlování. Mechanismus hradlování se primárně zabývá výběrem vhodné podmnožiny parametrů založených na vstupu bez ohledu na nastavení teploty. Toto oddělení umožňuje flexibilní kontrolu nad výstupní koherencí modelu a jeho výpočetní účinnosti.
Citace:
[1] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[2] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-anday-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] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ip73bq/deepseek_drops_recompended_r1_deployment_settings/
[6] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[7] https://api-docs.deepseek.com/quick_start/parameter_settings
[8] https://docs.together.ai/docs/deepseek-r1
[9] https://merlio.app/blog/deepseek-r1-complete-guide