Temperatūras parametru DeepSeek R1 galvenokārt izmanto, lai kontrolētu modeļa izvades nejaušību. Tas ietekmē to, kā modelis paaudzes laikā izvēlas vārdus vai žetonus, un augstāka temperatūra rada daudzveidīgāku, bet potenciāli mazāk saskanīgu izeju un zemāku temperatūru, kas rada paredzamākas un koherentas izejas. DeepSEEK R1 ieteicams no 0,5 līdz 0,7 temperatūras diapazonu, un 0,6 ir ideāls, lai novērstu atkārtotas vai nesakarīgas izejas [1] [3] [8].
Vērtēšanas mehānisms DeepSeek R1 ekspertu (MOE) arhitektūras maisījumā ir atsevišķs komponents, kas dinamiski izvēlas, kurus ekspertus (vai parametru apakšgrupas) aktivizēties, pamatojoties uz ieeju. Šis mehānisms nodrošina, ka secinājumu laikā tiek izmantota tikai daļa no kopējiem parametriem, uzlabojot efektivitāti un pielāgojamību. Konkrēti, DeepSeek R1 aktivizē apmēram 37 miljardus parametru no kopējiem 671 miljarda parametru [4] [9].
Kamēr temperatūras parametrs un vārtu guvēšanas mehānisms kalpo atšķirīgiem mērķiem, tie abi veicina modeļa vispārējo veiktspēju un efektivitāti. Temperatūras parametrs ietekmē izvades ģenerēšanas procesu, kontrolējot nejaušības līmeni, turpretī vārtu guvēšanas mehānisms optimizē resursu izmantošanu, selektīvi aktivizējot attiecīgos ekspertus. Tomēr starp šiem diviem mehānismiem nav tiešas mijiedarbības; Viņi darbojas neatkarīgi modeļa arhitektūrā.
Praksē temperatūras pielāgošana var ietekmēt to, kā modelis ģenerē tekstu, bet tas tieši neietekmē to, kurus ekspertus aktivizē vārtu mehānisms. Vērtēšanas mehānisms galvenokārt attiecas uz atbilstošās parametru apakškopas izvēli, pamatojoties uz ievadi neatkarīgi no temperatūras iestatīšanas. Šī atdalīšana ļauj elastīgi kontrolēt gan modeļa izejas koherenci, gan arī aprēķina efektivitāti.
Atsauces:
[1] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[2] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-depseek--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-depseek-r1
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ip73bq/deepseek_drops_recomended_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