تستخدم معلمة درجة الحرارة في نماذج اللغة مثل DeepSeek-R1 في المقام الأول للتحكم في العشوائية للإخراج الناتج عن النموذج. إنه يؤثر على ميل النموذج لإنتاج استجابات جديدة أو متنوعة بدلاً من الالتزام بالمخرجات الأكثر احتمالًا أو المتكررة. في سياق DeepSeek-R1 ، الذي يستخدم إطار التعلم في السياسة النسبية للمجموعة (GRPO) ، تلعب معلمة درجة الحرارة دورًا مهمًا في ضمان أن النموذج يولد مخرجات متماسكة ومتنوعة خلال مراحل التدريب والاختبار.
التفاعل مع GRPO
GRPO هو نهج جديد يلغي الحاجة إلى نموذج ناقد منفصل ، بدلاً من ذلك باستخدام قواعد محددة مسبقًا مثل التماسك والطلاقة لتقييم مخرجات النموذج على جولات متعددة. تم تصميم هذه القواعد لالتقاط الأنماط التي عادة ما تكون منطقية ، مثل ما إذا كانت الإجابة متماسكة أو بالتنسيق الصحيح [1] [3]. بينما تركز GRPO على تحسين أداء النموذج بناءً على هذه القواعد ، فإن معلمة درجة الحرارة تساعد في الحفاظ على التوازن بين التماسك والتنوع في المخرجات.
دور درجة الحرارة في Deepseek-R1
1. منع المخرجات المتكررة: عن طريق ضبط درجة الحرارة في نطاق معين (من 0.5 إلى 0.7 ، مع موصى بها 0.6) ، يمكن أن يتجنب DeepSeek-R1 توليد مخرجات متكررة أو غير متماسكة. هذا مهم بشكل خاص عند استخدام GRPO ، حيث يحتاج النموذج إلى إنتاج استجابات متنوعة ولكن متماسكة للتعلم بشكل فعال من القواعد المحددة مسبقًا [2] [5].
2. تعزيز التماسك: يضمن درجة الحرارة المدفوعة جيدًا أن مخرجات النموذج ليست متنوعة فحسب ، بل متماسكة أيضًا. يتماشى هذا مع أهداف GRPO لتعزيز التماسك والطلاقة في استجابات النموذج ، وبالتالي تعزيز قدراتها على التفكير [1] [3].
3. تحسين الأداء: أثناء القياس والاختبار ، يساعد الحفاظ على درجة الحرارة المثلى في تقييم أداء النموذج بدقة. من خلال إجراء اختبارات متعددة ومتوسط النتائج ، يمكن للمستخدمين فهم أفضل لكيفية تفاعل درجة الحرارة مع GRPO لتحسين قدرات التفكير الإجمالية للنموذج [5].
باختصار ، في حين أن معلمة درجة الحرارة و GRPO تخدم أغراض مختلفة في نموذج Deepseek-R1 ، فإنها تكمل بعضها البعض من خلال ضمان أن النموذج يولد مخرجات متنوعة ومتماسكة ومنظمة. يعد هذا التآزر أمرًا بالغ الأهمية لتحسين أداء النموذج في مهام التفكير ، مثل الرياضيات والترميز ، حيث يعد كل من التنوع والتماسك ضروريين لتحقيق الدرجات العالية على المعايير [1] [3] [5].
الاستشهادات:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepeseek-r1-and-ways-to-use-it
[2]
[3] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1-reinforced-learning-llm-group-relative-mitul-tiwari-c8gmf
[4] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuively-and-exhanting
[5] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepeek-r1/modelcard
[6]
[7] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[8] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepeek-r1