Il parametro di temperatura in DeepSeek R1 viene utilizzato principalmente per controllare la casualità dell'output del modello. Influenza il modo in cui il modello seleziona parole o token durante la generazione, con temperature più elevate che portano a output più diversi ma potenzialmente meno coerenti e temperature più basse con conseguenti output più prevedibili e coerenti. Per DeepSeek R1, si raccomanda un intervallo di temperatura da 0,5 a 0,7, con 0,6 ideale, per prevenire output ripetitivi o incoerenti [1] [3] [8].
Il meccanismo di gating nell'architettura della miscela di esperti (MOE) di DeepSeek R1 è un componente separato che seleziona dinamicamente quali esperti (o sottoinsiemi di parametri) si attivano in base all'ingresso. Questo meccanismo garantisce che solo una frazione dei parametri totali venga utilizzata durante l'inferenza, migliorando l'efficienza e l'adattabilità. In particolare, DeepSeek R1 attiva circa 37 miliardi di parametri rispetto ai suoi 671 miliardi di parametri [4] [9].
Mentre il parametro di temperatura e il meccanismo di gating servono a scopi distinti, entrambi contribuiscono alle prestazioni e all'efficienza complessive del modello. Il parametro di temperatura influisce sul processo di generazione di output controllando il livello di casualità, mentre il meccanismo di gating ottimizza l'utilizzo delle risorse attivando selettivamente esperti pertinenti. Tuttavia, non vi è alcuna interazione diretta tra questi due meccanismi; Operano in modo indipendente all'interno dell'architettura del modello.
In pratica, la regolazione della temperatura può influenzare il modo in cui il modello genera testo, ma non influisce direttamente su quali esperti sono attivati dal meccanismo di gating. Il meccanismo di gating si occupa principalmente di selezionare il sottoinsieme appropriato dei parametri in base all'ingresso, indipendentemente dall'impostazione della temperatura. Questa separazione consente il controllo flessibile sia sulla coerenza dell'uscita del modello che sulla sua efficienza computazionale.
Citazioni:
[1] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[2] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-res-ways-to-use-it
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i81ev6/deepseek_added_recommandations_for_r1_local_use/
[4] https://wrisonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ip73bq/deepseek_drops_rembomted_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