O parâmetro de temperatura no Deepseek R1 é usado principalmente para controlar a aleatoriedade da saída do modelo. Ele influencia como o modelo seleciona palavras ou tokens durante a geração, com temperaturas mais altas levando a saídas mais diversas, mas potencialmente menos coerentes, e temperaturas mais baixas, resultando em saídas mais previsíveis e coerentes. Para o Deepseek R1, recomenda -se uma faixa de temperatura de 0,5 a 0,7, com 0,6 sendo o ideal, para evitar resultados repetitivos ou incoerentes [1] [3] [8].
O mecanismo de bloqueio na arquitetura de especialistas (MOE) da DeepSeek R1 é um componente separado que seleciona dinamicamente quais especialistas (ou subconjuntos de parâmetros) para ativar com base na entrada. Esse mecanismo garante que apenas uma fração dos parâmetros totais seja usada durante a inferência, aumentando a eficiência e a adaptabilidade. Especificamente, o Deepseek R1 ativa cerca de 37 bilhões de parâmetros de seus 671 bilhões de parâmetros totais [4] [9].
Enquanto o parâmetro de temperatura e o mecanismo de bloqueio servem a propósitos distintos, ambos contribuem para o desempenho e a eficiência gerais do modelo. O parâmetro de temperatura afeta o processo de geração de saída controlando o nível de aleatoriedade, enquanto o mecanismo de bloqueio otimiza o uso de recursos, ativando seletivamente especialistas relevantes. No entanto, não há interação direta entre esses dois mecanismos; Eles operam de forma independente na arquitetura do modelo.
Na prática, o ajuste da temperatura pode influenciar como o modelo gera texto, mas não afeta diretamente quais especialistas são ativados pelo mecanismo de bloqueio. O mecanismo de bloqueio está preocupado principalmente em selecionar o subconjunto apropriado de parâmetros com base na entrada, independentemente da configuração de temperatura. Essa separação permite controle flexível sobre a coerência de saída do modelo e sua eficiência computacional.
Citações:
[1] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[2] https://www.vellum.ai/blog/the-trening-ofdeepseek-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