Temperaturparameteren i Deepseek R1 bruges primært til at kontrollere tilfældigheden af modellens output. Det påvirker, hvordan modellen vælger ord eller symboler under generation, med højere temperaturer, der fører til mere forskellige, men potentielt mindre sammenhængende output, og lavere temperaturer, hvilket resulterer i mere forudsigelige og sammenhængende output. For DeepSeek R1 anbefales et temperaturområde fra 0,5 til 0,7, hvor 0,6 er ideel, for at forhindre gentagne eller usammenhængende output [1] [3] [8].
Gatingmekanismen i Deepseek R1s blanding af eksperter (MOE) arkitektur er en separat komponent, der dynamisk vælger, hvilke eksperter (eller undergrupper af parametre), der skal aktiveres baseret på input. Denne mekanisme sikrer, at kun en brøkdel af de samlede parametre anvendes under inferens, forbedring af effektiviteten og tilpasningsevnen. Specifikt aktiverer DeepSeek R1 ca. 37 milliarder parametre ud af dets samlede parametre på 671 milliarder [4] [9].
Mens temperaturparameteren og portmekanismen tjener forskellige formål, bidrager de begge til modellens samlede ydelse og effektivitet. Temperaturparameteren påvirker outputgenereringsprocessen ved at kontrollere niveauet for tilfældighed, mens portmekanismen optimerer ressourceforbruget ved selektivt at aktivere relevante eksperter. Der er dog ingen direkte interaktion mellem disse to mekanismer; De opererer uafhængigt inden for modellens arkitektur.
I praksis kan justering af temperaturen påvirke, hvordan modellen genererer tekst, men den påvirker ikke direkte, hvilke eksperter der aktiveres af portmekanismen. Gatemekanismen er primært optaget af at vælge den relevante undergruppe af parametre baseret på input, uanset temperaturindstillingen. Denne adskillelse muliggør fleksibel kontrol over både modellens output -sammenhæng og dens beregningseffektivitet.
Citater:
[1] https://build.nvidia.com/deepseek-i/deepseek-r1/modelcard
)
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i81ev6/deepseek_added_recommandations_for_r1_local_use/
[4] https://writsonic.com/blog/what-eSdeepseek-r1
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ip73bq/deepseek_drops_recommended_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-complet-guide