Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Sıcaklık parametresi Deepseek R1'deki geçit mekanizması ile nasıl etkileşime girer?


Sıcaklık parametresi Deepseek R1'deki geçit mekanizması ile nasıl etkileşime girer?


Deepseek R1'deki sıcaklık parametresi öncelikle modelin çıktısının rastgeleliğini kontrol etmek için kullanılır. Modelin üretim sırasında kelimeleri veya jetonları nasıl seçtiğini etkiler, daha yüksek sıcaklıklar daha çeşitli ancak potansiyel olarak daha az tutarlı çıkışlara yol açar ve daha düşük sıcaklıklara yol açar, bu da daha öngörülebilir ve tutarlı çıkışlara neden olur. Deepseek R1 için, tekrarlayan veya tutarsız çıkışları önlemek için 0.6 ideal olan 0.5 ila 0.7 sıcaklık aralığı önerilir [1] [3] [8].

Deepseek R1'in uzmanlar (MOE) mimarisindeki geçit mekanizması, girişe göre hangi uzmanları (veya parametrelerin alt kümelerini) dinamik olarak seçen ayrı bir bileşendir. Bu mekanizma, çıkarım sırasında toplam parametrelerin sadece bir kısmının kullanılmasını, verimliliği ve uyarlanabilirliği artırmasını sağlar. Özellikle, Deepseek R1 toplam 671 milyar parametresinden yaklaşık 37 milyar parametreyi aktive eder [4] [9].

Sıcaklık parametresi ve geçitleme mekanizması farklı amaçlara hizmet ederken, her ikisi de modelin genel performansına ve verimliliğine katkıda bulunur. Sıcaklık parametresi, rastgelelik seviyesini kontrol ederek çıkış üretim sürecini etkilerken, geçit mekanizması, ilgili uzmanları seçici olarak etkinleştirerek kaynak kullanımını optimize eder. Bununla birlikte, bu iki mekanizma arasında doğrudan bir etkileşim yoktur; Modelin mimarisinde bağımsız olarak çalışırlar.

Uygulamada, sıcaklığı ayarlamak, modelin metin oluşturma şeklini etkileyebilir, ancak hangi uzmanların geçitleme mekanizması tarafından etkinleştirildiğini doğrudan etkilemez. Gating mekanizması öncelikle sıcaklık ayarına bakılmaksızın girişe dayalı uygun parametre alt kümesinin seçilmesi ile ilgilidir. Bu ayırma, hem modelin çıktı tutarlılığı hem de hesaplama verimliliği üzerinde esnek kontrol sağlar.

Alıntılar:
[1] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[2] https://www.vellum.ai/blog/the-feain-feepseek-r1-and-to-to-use-it
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i81ev6/deepseek_added_recommandasyonlar_for_r1_local_use/
[4] https://writonic.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