A DeepSeek R1 hőmérsékleti paramétert elsősorban a modell kimenetének véletlenszerűségének szabályozására használják. Befolyásolja, hogy a modell hogyan választja ki a szavakat vagy a tokeneket a generáció során, a magasabb hőmérsékletek sokkal változatosabb, de potenciálisan kevésbé koherens kimenetekhez vezetnek, és az alacsonyabb hőmérsékletek kiszámíthatóbb és koherens kimeneteket eredményeznek. A DeepSeek R1 esetében 0,5 és 0,7 közötti hőmérsékleti tartomány ajánlott, 0,6 ideális, hogy megakadályozzák az ismétlődő vagy inkoherens kimeneteket [1] [3] [8].
A DeepSeek R1 szakértői (MOE) architektúra keverékének kapu mechanizmusa egy különálló alkotóelem, amely dinamikusan kiválasztja a szakértőket (vagy a paraméterek részhalmazát) a bemenet alapján történő aktiváláshoz. Ez a mechanizmus biztosítja, hogy a teljes paramétereknek csak egy töredékét használják a következtetés során, javítják a hatékonyságot és az alkalmazkodóképességet. Pontosabban, a DeepSeek R1 teljes 671 milliárd paraméteréből mintegy 37 milliárd paramétert aktivál [4] [9].
Noha a hőmérsékleti paraméter és a kapu mechanizmus külön célokat szolgál, mindkettő hozzájárul a modell általános teljesítményéhez és hatékonyságához. A hőmérsékleti paraméter befolyásolja a kimeneti generációs folyamatot a véletlenszerűség szintjének szabályozásával, míg a kapu mechanizmus optimalizálja az erőforrás -felhasználást az releváns szakértők szelektív aktiválásával. E két mechanizmus között azonban nincs közvetlen kölcsönhatás; A modell építészetében önállóan működnek.
A gyakorlatban a hőmérséklet beállítása befolyásolhatja a modell szöveget, de nem befolyásolja közvetlenül, hogy mely szakértőket aktiválja a kapu mechanizmus. A kapu mechanizmus elsősorban a megfelelő paraméterek részhalmazának a bemenet alapján történő kiválasztásával foglalkozik, a hőmérséklet beállításától függetlenül. Ez az elválasztás lehetővé teszi a modell kimeneti koherenciája és számítási hatékonyságának rugalmas ellenőrzését.
Idézetek:
[1] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[2] https://www.vellum.ai/blog/the-thraining-of-deepseek-r1-and-ways-touse-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_recommed_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