Параметр температуры в DeepSeek R1 в основном используется для управления случайностью выхода модели. Это влияет на то, как модель выбирает слова или токены во время генерации, с более высокими температурами, приводящими к более разнообразным, но потенциально менее когерентным результатам, и более низким температурам, приводящим к более предсказуемым и когерентным результатам. Для DeepSeek R1 рекомендуется температурный диапазон от 0,5 до 0,7, причем 0,6 идеально подходит для предотвращения повторяющихся или бессвязных выходов [1] [3] [8].
Механизм стробирования в архитектуре экспертов DeepSeek R1 (MOE) представляет собой отдельный компонент, который динамически выбирает, какие эксперты (или подмножества параметров) активируются на основе ввода. Этот механизм гарантирует, что во время вывода используется только часть общих параметров, повышая эффективность и адаптивность. В частности, DeepSeek R1 активирует около 37 миллиардов параметров из общего объема 671 миллиарда параметров [4] [9].
В то время как параметр температуры и механизм стробирования служат отдельным целям, они оба способствуют общей производительности и эффективности модели. Параметр температуры влияет на процесс выходного производства, контролируя уровень случайности, тогда как механизм стробирования оптимизирует использование ресурсов, выборочно активируя соответствующих экспертов. Однако между этими двумя механизмами нет прямого взаимодействия; Они работают независимо в архитектуре модели.
На практике корректировка температуры может повлиять на то, как модель генерирует текст, но она напрямую не влияет на то, какие эксперты активируются механизмом стробирования. Механизм стробирования в первую очередь связан с выбором соответствующего подмножества параметров на основе ввода, независимо от настройки температуры. Это разделение позволяет гибко контролировать как выходную когерентность модели, так и ее вычислительную эффективность.
Цитаты:
[1] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[2] https://www.vellum.ai/blog/the training-of-deepseek-r1-and-way-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