DeepSeek R1中的温度参数主要用于控制模型输出的随机性。它影响模型在生成过程中如何选择单词或令牌，其温度较高会导致更多样化但潜在的相干输出较少，并且温度较低，从而导致更可预测和相干的产出。对于DeepSeek R1，建议将0.5至0.7的温度范围为0.6，以防止重复或不连贯的输出[1] [3] [8]。
DeepSeek R1专家(MOE)体系结构中的门控机制是一个单独的组件，可以动态选择哪些专家(或参数子集)根据输入激活。该机制可确保在推理过程中仅使用总参数的一部分，从而提高效率和适应性。具体而言，DeepSeek R1在其6710亿参数中激活约370亿个参数[4] [9]。
尽管温度参数和门控机制具有不同的目的，但它们都有助于该模型的整体性能和效率。温度参数通过控制随机性水平来影响输出生成过程，而门控机制通过选择性激活相关专家来优化资源使用。但是，这两种机制之间没有直接的相互作用。它们在模型的体系结构中独立运行。
实际上，调整温度可以影响模型产生文本的方式，但不会直接影响哪些专家被门控机制激活。门控机制主要涉及根据输入选择适当的参数子集，无论温度设置如何。这种分离允许对模型的输出相干性及其计算效率进行灵活的控制。
引用：
[1] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[2] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-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-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