Lämpötilaparametria Deepseek R1: ssä käytetään ensisijaisesti mallin lähdön satunnaisuuden hallintaan. Se vaikuttaa siihen, kuinka malli valitsee sanoja tai merkkejä sukupolven aikana, ja korkeammat lämpötilat johtavat monimuotoisempiin, mutta mahdollisesti vähemmän koherentteihin lähtöihin ja alhaisempiin lämpötiloihin, mikä johtaa ennustettavissa oleviin ja yhtenäisempiin lähtöihin. Deepseek R1: lle suositellaan lämpötila -aluetta 0,5 - 0,7, ja 0,6 on ihanteellinen, toistuvien tai epäjohdonmukaisten lähtöjen estämiseksi [1] [3] [8].
Deepseek R1: n asiantuntijoiden (MOE) arkkitehtuurin (MOE) -arkkitehtuurin porttimekanismi on erillinen komponentti, joka valitsee dynaamisesti, mitkä asiantuntijat (tai parametrien osajoukot) aktivoidaan tuloksen perusteella. Tämä mekanismi varmistaa, että vain murto -osa kokonaisparametreista käytetään päätelmien aikana, tehokkuuden ja sopeutumiskyvyn parantamiseksi. Erityisesti Deepseek R1 aktivoi noin 37 miljardia parametria sen kokonaismäärästä 671 miljardista parametrista [4] [9].
Vaikka lämpötilaparametri ja porttimekanismi palvelevat erillisiä tarkoituksia, ne molemmat edistävät mallin yleistä suorituskykyä ja tehokkuutta. Lämpötilaparametri vaikuttaa lähtötuotantoprosessiin säätelemällä satunnaisuuden tasoa, kun taas porttimekanismi optimoi resurssien käytön aktivoimalla selektiivisesti asiaankuuluvat asiantuntijat. Näiden kahden mekanismin välillä ei kuitenkaan ole suoraa vuorovaikutusta; Ne toimivat itsenäisesti mallin arkkitehtuurissa.
Käytännössä lämpötilan säätäminen voi vaikuttaa siihen, miten malli tuottaa tekstiä, mutta se ei vaikuta suoraan siihen, mitkä asiantuntijat aktivoidaan porttimekanismin avulla. Porttimekanismi koskee ensisijaisesti parametrien sopivan osajoukon valitsemista tuloksen perusteella lämpötila -asetuksesta riippumatta. Tämä erottelu mahdollistaa joustavan hallinnan sekä mallin lähtökoherenssiin että sen laskennallisen tehokkuuden suhteen.
Viittaukset:
[1] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
.
.
[4] https://writesonic.com/blog/what-is-deepseek-R1
.
[6] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[7] https://api-docs.depseek.com/quick_start/parameter_settings
[8] https://docs.together.ai/docs/deepseek-R1
[9] https://merlio.app/blog/deepseek-r1-complete-guide