De temperatuurparameter in Deepseek R1 wordt voornamelijk gebruikt om de willekeur van de output van het model te regelen. Het beïnvloedt hoe het model woorden of tokens selecteert tijdens het genereren, met hogere temperaturen die leiden tot meer diverse maar potentieel minder coherente outputs en lagere temperaturen resulterend in meer voorspelbare en coherente output. Voor diepeek R1 wordt een temperatuurbereik van 0,5 tot 0,7 aanbevolen, waarbij 0,6 ideaal is, om repetitieve of onsamenhangende uitgangen te voorkomen [1] [3] [8].
Het poortmechanisme in de mix van de dieptewendige R1 van experts (MOE) -architectuur is een afzonderlijke component die dynamisch selecteert welke experts (of subsets van parameters) te activeren op basis van de invoer. Dit mechanisme zorgt ervoor dat slechts een fractie van de totale parameters wordt gebruikt tijdens inferentie, het verbeteren van de efficiëntie en het aanpassingsvermogen. In het bijzonder activeert Deepseek R1 ongeveer 37 miljard parameters uit de totale 671 miljard parameters [4] [9].
Hoewel de temperatuurparameter en het poortmechanisme verschillende doeleinden dienen, dragen ze allebei bij aan de algemene prestaties en efficiëntie van het model. De temperatuurparameter beïnvloedt het proces van het genereren van output door het niveau van willekeur te regelen, terwijl het gatingmechanisme het gebruik van hulpbronnen optimaliseert door selectief relevante experts te activeren. Er is echter geen directe interactie tussen deze twee mechanismen; Ze werken onafhankelijk binnen de architectuur van het model.
In de praktijk kan het aanpassen van de temperatuur beïnvloeden hoe het model tekst genereert, maar het heeft niet direct invloed op welke experts worden geactiveerd door het poortmechanisme. Het poortmechanisme houdt zich voornamelijk bezig met het selecteren van de juiste subset van parameters op basis van de invoer, ongeacht de temperatuurinstelling. Deze scheiding zorgt voor flexibele controle over zowel de outcoherentie van het model als de rekenefficiëntie ervan.
Citaten:
[1] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[2] https://www.vellum.ai/blog/the-train-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i81ev6/deepseek_added_recommandations_for_r1_local_use/
[4] https://writesonic.com/blog/whatis-deepseek-r1
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ip73bq/deepseek_drops_recommended_r1_de implementment_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