Параметр температури в DeepSeek R1 використовується насамперед для контролю випадковості виходу моделі. Це впливає на те, як модель вибирає слова або жетони під час покоління, при цьому більш високі температури призводять до більш різноманітних, але потенційно менш узгоджених результатів, а нижчі температури, що призводить до більш передбачуваних та узгоджених результатів. Для DeepSeek R1 рекомендується від 0,5 до 0,7, при цьому 0,6 є ідеальним для запобігання повторюваних або непослідовних виходів [1] [3] [8].
Механізм решітки в суміші DeepSeek R1 архітектури експертів (MOE) - це окремий компонент, який динамічно вибирає, які експерти (або підмножини параметрів) для активації на основі входу. Цей механізм гарантує, що під час висновку використовується лише частка загальних параметрів, підвищуючи ефективність та адаптованість. Зокрема, DeepSeek R1 активує близько 37 мільярдів параметрів із загальних 671 мільярдів параметрів [4] [9].
Хоча параметр температури та механізм решітки служать чітким цілям, вони сприяють загальній продуктивності та ефективності моделі. Параметр температури впливає на процес генерації виходу, контролюючи рівень випадковості, тоді як механізм решітки оптимізує використання ресурсів, вибірково активуючи відповідні експерти. Однак прямої взаємодії між цими двома механізмами немає; Вони працюють незалежно в архітектурі моделі.
На практиці регулювання температури може впливати на те, як модель генерує текст, але вона безпосередньо не впливає на те, які експерти активуються механізмом решітки. Механізм решітки стосується насамперед вибору відповідного підмножини параметрів на основі входу, незалежно від налаштування температури. Це розділення дозволяє гнучкий контроль як когерентність виводу моделі, так і її обчислювальну ефективність.
Цитати:
[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
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i81ev6/deepseek_added_recommandations_for_r1_local_use/
[4] https://writesonic.com/blog/what-is-deepeek-r1
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ip73bq/deepseek_drops_recommend_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-cumplete-guide