Η παράμετρος θερμοκρασίας στο Deepseek R1 χρησιμοποιείται κυρίως για τον έλεγχο της τυχαιότητας της εξόδου του μοντέλου. Επηρεάζει τον τρόπο με τον οποίο το μοντέλο επιλέγει λέξεις ή μάρκες κατά τη διάρκεια της παραγωγής, με υψηλότερες θερμοκρασίες που οδηγούν σε πιο ποικίλες αλλά δυνητικά λιγότερο συνεκτικές εξόδους και χαμηλότερες θερμοκρασίες με αποτέλεσμα πιο προβλέψιμες και συνεκτικές εξόδους. Για το Deepseek R1, συνιστάται ένα εύρος θερμοκρασίας 0,5 έως 0,7, με 0,6 να είναι ιδανικό, για να αποφευχθεί επαναλαμβανόμενες ή ασυνάρτητες εξόδους [1] [3] [8].
Ο μηχανισμός πύλης στο μείγμα της αρχιτεκτονικής Deepseek R1 των εμπειρογνωμόνων (MOE) είναι ένα ξεχωριστό στοιχείο που επιλέγει δυναμικά ποιοι εμπειρογνώμονες (ή υποσύνολα παραμέτρων) για να ενεργοποιήσουν με βάση την είσοδο. Αυτός ο μηχανισμός εξασφαλίζει ότι χρησιμοποιείται μόνο ένα κλάσμα των συνολικών παραμέτρων κατά τη διάρκεια του συμπερασμού, την ενίσχυση της αποτελεσματικότητας και της προσαρμοστικότητας. Συγκεκριμένα, το Deepseek R1 ενεργοποιεί περίπου 37 δισεκατομμύρια παραμέτρους από τα συνολικά 671 δισεκατομμύρια παραμέτρους του [4] [9].
Ενώ η παράμετρος θερμοκρασίας και ο μηχανισμός πύλης εξυπηρετούν ξεχωριστούς σκοπούς, συμβάλλουν και οι δύο στη συνολική απόδοση και απόδοση του μοντέλου. Η παράμετρος θερμοκρασίας επηρεάζει τη διαδικασία παραγωγής εξόδου ελέγχοντας το επίπεδο τυχαιότητας, ενώ ο μηχανισμός πύλης βελτιστοποιεί τη χρήση των πόρων ενεργοποιώντας επιλεκτικά σχετικούς εμπειρογνώμονες. Ωστόσο, δεν υπάρχει άμεση αλληλεπίδραση μεταξύ αυτών των δύο μηχανισμών. Λειτουργούν ανεξάρτητα μέσα στην αρχιτεκτονική του μοντέλου.
Στην πράξη, η προσαρμογή της θερμοκρασίας μπορεί να επηρεάσει τον τρόπο με τον οποίο το μοντέλο παράγει κείμενο, αλλά δεν επηρεάζει άμεσα ποιοι εμπειρογνώμονες ενεργοποιούνται από τον μηχανισμό πύλης. Ο μηχανισμός πύλης ασχολείται κυρίως με την επιλογή του κατάλληλου υποσυνόλου παραμέτρων με βάση την είσοδο, ανεξάρτητα από τη ρύθμιση της θερμοκρασίας. Αυτός ο διαχωρισμός επιτρέπει τον ευέλικτο έλεγχο τόσο της συνοχής εξόδου του μοντέλου όσο και της υπολογιστικής του απόδοσης.
Αναφορές:
[1] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[2] https://www.vellum.ai/blog/the-training-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/what-is-deepseek-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-complete-guide