Tham số nhiệt độ trong Deepseek R1 chủ yếu được sử dụng để kiểm soát tính ngẫu nhiên của đầu ra của mô hình. Nó ảnh hưởng đến cách mô hình chọn các từ hoặc mã thông báo trong quá trình tạo, với nhiệt độ cao hơn dẫn đến đầu ra đa dạng hơn nhưng có khả năng ít kết hợp hơn và nhiệt độ thấp hơn dẫn đến đầu ra có thể dự đoán và kết hợp hơn. Đối với Deepseek R1, nên khuyến nghị phạm vi nhiệt độ 0,5 đến 0,7, với 0,6 là lý tưởng, để ngăn chặn đầu ra lặp đi lặp lại hoặc không mạch lạc [1] [3] [8].
Cơ chế gating trong kiến trúc Chuyên gia (MOE) của DeepSeek R1 là một thành phần riêng biệt chọn cách tự động các chuyên gia (hoặc tập hợp con của tham số) để kích hoạt dựa trên đầu vào. Cơ chế này đảm bảo rằng chỉ một phần của tổng số tham số được sử dụng trong quá trình suy luận, tăng cường hiệu quả và khả năng thích ứng. Cụ thể, DeepSeek R1 kích hoạt khoảng 37 tỷ tham số trong tổng số 671 tỷ tham số [4] [9].
Mặc dù tham số nhiệt độ và cơ chế gating phục vụ các mục đích riêng biệt, cả hai đều góp phần vào hiệu suất và hiệu quả tổng thể của mô hình. Tham số nhiệt độ ảnh hưởng đến quá trình tạo đầu ra bằng cách kiểm soát mức độ ngẫu nhiên, trong khi cơ chế gating tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên bằng cách kích hoạt có chọn lọc các chuyên gia có liên quan. Tuy nhiên, không có sự tương tác trực tiếp giữa hai cơ chế này; Họ hoạt động độc lập trong kiến trúc của mô hình.
Trong thực tế, việc điều chỉnh nhiệt độ có thể ảnh hưởng đến cách mô hình tạo ra văn bản, nhưng nó không ảnh hưởng trực tiếp đến các chuyên gia nào được kích hoạt bởi cơ chế gating. Cơ chế gating chủ yếu liên quan đến việc chọn tập hợp con thích hợp của các tham số dựa trên đầu vào, bất kể cài đặt nhiệt độ. Sự tách biệt này cho phép kiểm soát linh hoạt đối với cả sự kết hợp đầu ra của mô hình và hiệu quả tính toán của nó.
Trích dẫn:
[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
.
[4] https://writeic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1IP73BQ
[6] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[7] https://api-docs.deepseek.com/quick_start/parameter_sinstall
[8] https://docs.together.ai/docs/deepseek-r1
[9] https://merlio.app/blog/deepseek-r1-complete-guide