Parametrul de temperatură din Deepseek R1 este utilizat în principal pentru a controla aleatoriu producția modelului. Influențează modul în care modelul selectează cuvinte sau jetoane în timpul generației, cu temperaturi mai ridicate ducând la rezultate mai diverse, dar potențial mai puțin coerente și la temperaturi mai scăzute, ceea ce duce la ieșiri mai previzibile și coerente. Pentru Deepseek R1, se recomandă un interval de temperatură de 0,5 până la 0,7, 0,6 fiind ideal, pentru a preveni ieșirile repetitive sau incoerente [1] [3] [8].
Mecanismul de închidere în arhitectura Deepseek R1 de arhitectură de experți (MOE) este o componentă separată care selectează dinamic care sunt experții (sau subseturi de parametri) să activeze pe baza intrării. Acest mecanism asigură că doar o fracțiune din parametrii totali sunt folosiți în timpul inferenței, sporind eficiența și adaptabilitatea. Mai exact, Deepseek R1 activează aproximativ 37 de miliarde de parametri din totalul său de 671 miliarde de parametri [4] [9].
În timp ce parametrul de temperatură și mecanismul de închidere servesc scopuri distincte, ambele contribuie la performanța și eficiența generală a modelului. Parametrul de temperatură afectează procesul de generare a ieșirii prin controlul nivelului de aleatoriu, în timp ce mecanismul de închidere optimizează utilizarea resurselor prin activarea selectivă a experților relevanți. Cu toate acestea, nu există nicio interacțiune directă între aceste două mecanisme; Ei funcționează independent în arhitectura modelului.
În practică, ajustarea temperaturii poate influența modul în care modelul generează text, dar nu afectează în mod direct ce experți sunt activați de mecanismul de închidere. Mecanismul de închidere este preocupat în primul rând de selectarea subsetului corespunzător de parametri pe baza intrării, indiferent de setarea temperaturii. Această separare permite un control flexibil atât asupra coerenței de ieșire a modelului, cât și a eficienței sale de calcul.
Citări:
[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-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
.
[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