Parametr temperatury w DeepSeek R1 służy przede wszystkim do kontrolowania losowości wyjścia modelu. Wpływa to na sposób, w jaki model wybiera słowa lub tokeny podczas generowania, z wyższymi temperaturami prowadzącymi do bardziej zróżnicowanych, ale potencjalnie mniej spójnych wyników, a niższe temperatury powodują bardziej przewidywalne i spójne wyjścia. W przypadku Deepseek R1 zaleca się zakres temperatur od 0,5 do 0,7, przy czym 0,6 jest idealny, aby zapobiec powtarzalnym lub niespójnym wyjściom [1] [3] [8].
Mechanizm bramkowania w architekturze ekspertów (MOE) Deepseek R1 jest osobnym komponentem, który dynamicznie wybiera, którzy eksperci (lub podzbiory parametrów) do aktywowania na podstawie wejścia. Mechanizm ten zapewnia, że podczas wnioskowania stosuje się tylko ułamek całkowitego parametrów, zwiększając wydajność i zdolność adaptacyjną. W szczególności Deepseek R1 aktywuje około 37 miliardów parametrów z całkowitej 671 miliardów parametrów [4] [9].
Podczas gdy parametr temperatury i mechanizm bramkowania służą odrębnym celom, oba przyczyniają się do ogólnej wydajności i wydajności modelu. Parametr temperatury wpływa na proces wytwarzania wyjściowego poprzez kontrolowanie poziomu losowości, podczas gdy mechanizm bramkowania optymalizuje użycie zasobów poprzez selektywne aktywowanie odpowiednich ekspertów. Jednak nie ma bezpośredniej interakcji między tymi dwoma mechanizmami; Działają niezależnie w architekturze modelu.
W praktyce dostosowanie temperatury może wpływać na sposób generowania tekstu, ale nie wpływa bezpośrednio na to, którzy eksperci są aktywowani przez mechanizm bramkowania. Mechanizm bramkowania dotyczy przede wszystkim wyboru odpowiedniego podzbioru parametrów na podstawie danych wejściowych, niezależnie od ustawienia temperatury. Ta separacja pozwala na elastyczną kontrolę zarówno w stosunku do spójności wyjściowej modelu, jak i jej wydajności obliczeniowej.
Cytaty:
[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