DeepSeek R1の温度パラメーターは、主にモデルの出力のランダム性を制御するために使用されます。これは、モデルが生成中に単語またはトークンを選択する方法に影響を与え、温度が高くなり、より多様であるが潜在的にコヒーレントな出力が少なくなり、温度が低くなり、より予測可能でコヒーレントな出力が生じます。 DeepSeek R1の場合、0.5〜0.7の温度範囲が推奨され、0.6が理想的で、反復または一貫性のない出力を防ぐことができます[1] [3] [8]。
DeepSeek R1の専門家(MOE)アーキテクチャの混合物のゲーティングメカニズムは、入力に基づいてアクティブにする専門家(またはパラメーターのサブセット)を動的に選択する別のコンポーネントです。このメカニズムにより、推論中に合計パラメーターの一部のみが使用され、効率と適応性が向上することが保証されます。具体的には、Deepseek R1は、合計6710億パラメーターのうち約370億パラメーターを有効にします[4] [9]。
温度パラメーターとゲーティングメカニズムは明確な目的を果たしますが、どちらもモデルの全体的なパフォーマンスと効率に貢献しています。温度パラメーターは、ランダム性のレベルを制御することにより出力生成プロセスに影響しますが、ゲーティングメカニズムは、関連する専門家を選択的にアクティブ化することでリソースの使用を最適化します。ただし、これら2つのメカニズムの間に直接的な相互作用はありません。それらはモデルのアーキテクチャ内で独立して動作します。
実際には、温度を調整すると、モデルがテキストを生成する方法に影響を与える可能性がありますが、ゲーティングメカニズムによってどの専門家がアクティブ化されるかは直接影響しません。ゲーティングメカニズムは、温度設定に関係なく、入力に基づいてパラメーターの適切なサブセットを選択することに主に関係しています。この分離により、モデルの出力コヒーレンスとその計算効率の両方を柔軟に制御できます。
引用：
[1] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[2] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-ned-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_recommend_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