Teplotní parametr v jazykových modelech, jako je DeepSeek-R1, se primárně používá k řízení náhodnosti výstupu generovaného modelem. Ovlivňuje spíše tendenci modelu vytvářet nové nebo rozmanité reakce než se držet nejpravděpodobnějších nebo opakujících se výstupů. V souvislosti s DeepSeek-R1, který používá rámec pro optimalizaci optimalizace relativní politiky (GRPO), hraje parametr teploty klíčovou roli při zajišťování toho, aby model generoval koherentní a rozmanité výstupy během fáze tréninku a testování.
Interakce s Grpo
GRPO je nový přístup, který eliminuje potřebu samostatného kritického modelu, místo toho pomocí předdefinovaných pravidel, jako je koherence a plynulost, vyhodnotit výstupy modelu ve více kolech. Tato pravidla jsou navržena tak, aby zachytila vzorce, které obvykle dávají smysl, například to, zda je odpověď koherentní nebo ve správném formátu [1] [3]. Zatímco GRPO se zaměřuje na optimalizaci výkonu modelu na základě těchto pravidel, teplotní parametr pomáhá udržovat rovnováhu mezi koherencí a rozmanitostí ve výstupních výstupy.
Role teploty v DeepSeek-R1
1. Prevence opakujících se výstupů: Nastavením teploty ve specifickém rozsahu (0,5 až 0,7, s doporučením 0,6), se DeepSeek-R1 může vyhnout generování opakujících se nebo nekoherentních výstupů. To je obzvláště důležité při používání GRPO, protože model musí vytvářet rozmanité, ale koherentní reakce, aby se efektivně poučil z předdefinovaných pravidel [2] [5].
2. Zvyšování koherence: Dobře vyladěná teplota zajišťuje, že výstupy modelu jsou nejen rozmanité, ale také koherentní. Toto je v souladu s cíli GRPO podporovat koherenci a plynulost v odpovědích modelu, čímž se zvyšuje jeho schopnosti uvažování [1] [3].
3. Optimalizace výkonu: Během benchmarkingu a testování pomáhá udržování optimální teploty při přesném posouzení výkonu modelu. Provedením více testů a průměrováním výsledků mohou uživatelé lépe pochopit, jak teplota interaguje s GRPO, aby se zlepšila celkové schopnosti modelu [5].
Stručně řečeno, zatímco parametr teploty a GRPO slouží různým účelům v modelu DeepSeek-R1, doplňují se navzájem tím, že zajišťují, že model generuje různé, koherentní a dobře strukturované výstupy. Tato synergie je zásadní pro optimalizaci výkonu modelu při uvažovacích úkolech, jako je matematika a kódování, kde je jak rozmanitost, tak koherence nezbytná pro dosažení vysokých skóre na benchmarcích [1] [3] [5].
Citace:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-anday-to-use-it
[2] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i81ev6/deepseek_added_recommandations_for_r1_local_use/
[3] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1-reinforcement-learning-lm-group-relative-mitul-tiwari-c8gmf
[4] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuitively-and-exhaustively
[5] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[6] https://blog.ovhcloud.com/deep-dive-into-deepseek-r1-part-1/
[7] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1