El parámetro de temperatura en Deepseek R1 se usa principalmente para controlar la aleatoriedad de la salida del modelo. Influye en cómo el modelo selecciona palabras o tokens durante la generación, con temperaturas más altas que conducen a resultados más diversos pero potencialmente menos coherentes, y temperaturas más bajas que resultan en resultados más predecibles y coherentes. Para Deepseek R1, se recomienda un rango de temperatura de 0.5 a 0.7, siendo 0.6 ideal, para evitar salidas repetitivas o incoherentes [1] [3] [8].
El mecanismo de activación en la arquitectura de la mezcla de Experts (MOE) de Deepseek R1 es un componente separado que selecciona dinámicamente qué expertos (o subconjuntos de parámetros) activan según la entrada. Este mecanismo asegura que solo una fracción de los parámetros totales se use durante la inferencia, mejorando la eficiencia y la adaptabilidad. Específicamente, Deepseek R1 activa aproximadamente 37 mil millones de parámetros de sus 671 mil millones de parámetros [4] [9].
Si bien el parámetro de temperatura y el mecanismo de activación tienen propósitos distintos, ambos contribuyen al rendimiento y la eficiencia general del modelo. El parámetro de temperatura afecta el proceso de generación de salida controlando el nivel de aleatoriedad, mientras que el mecanismo de activación optimiza el uso de recursos al activar selectivamente expertos relevantes. Sin embargo, no existe una interacción directa entre estos dos mecanismos; Operan de forma independiente dentro de la arquitectura del modelo.
En la práctica, ajustar la temperatura puede influir en cómo el modelo genera texto, pero no afecta directamente qué expertos están activados por el mecanismo de activación. El mecanismo de activación se refiere principalmente a seleccionar el subconjunto apropiado de parámetros basados en la entrada, independientemente de la configuración de temperatura. Esta separación permite un control flexible tanto sobre la coherencia de salida del modelo como de su eficiencia computacional.
Citas:
[1] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[2] https://www.vellum.ai/blog/the-training-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