Temperaturparameteren i DeepSeek R1 brukes først og fremst for å kontrollere tilfeldigheten til modellens utgang. Det påvirker hvordan modellen velger ord eller symboler under generasjon, med høyere temperaturer som fører til mer mangfoldige, men potensielt mindre sammenhengende utganger, og lavere temperaturer som resulterer i mer forutsigbare og sammenhengende utganger. For DeepSeek R1 anbefales et temperaturområde på 0,5 til 0,7, med 0,6 som er ideelt, for å forhindre repeterende eller usammenhengende utganger [1] [3] [8].
Gatemekanismen i DeepSeek R1s blanding av eksperter (MOE) arkitektur er en egen komponent som dynamisk velger hvilke eksperter (eller undergrupper av parametere) for å aktivere basert på inngangen. Denne mekanismen sikrer at bare en brøkdel av de totale parametrene brukes under inferens, noe som forbedrer effektiviteten og tilpasningsevnen. Spesifikt aktiverer DeepSeek R1 omtrent 37 milliarder parametere av de totale 671 milliarder parametere [4] [9].
Mens temperaturparameteren og portmekanismen tjener forskjellige formål, bidrar de begge til modellens generelle ytelse og effektivitet. Temperaturparameteren påvirker produksjonsprosessen ved å kontrollere tilfeldighetsnivået, mens portmekanismen optimaliserer ressursbruk ved selektiv å aktivere relevante eksperter. Det er imidlertid ingen direkte samhandling mellom disse to mekanismene; De opererer uavhengig av modellens arkitektur.
I praksis kan justering av temperaturen påvirke hvordan modellen genererer tekst, men den påvirker ikke direkte hvilke eksperter som er aktivert av portmekanismen. Gatemekanismen er først og fremst opptatt av å velge passende undergruppe av parametere basert på inngangen, uavhengig av temperaturinnstillingen. Denne separasjonen gir mulighet for fleksibel kontroll over både modellens output koherens og dens beregningseffektivitet.
Sitasjoner:
[1] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[2] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-depseek-r1-and-ways-u-un-it
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i81ev6/deepseek_added_recommandations_for_r1_local_use/
[4] https://writesonic.com/blog/what-is-depseek-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