Temperaturparameteren i sprogmodeller som DeepSeek-R1 bruges primært til at kontrollere tilfældigheden af output genereret af modellen. Det påvirker modellens tendens til at producere nye eller forskellige svar i stedet for at holde sig til de mest sandsynlige eller gentagne output. I forbindelse med DeepSeek-R1, der bruger gruppen Relative Policy Optimization (GRPO) Forstærkningsindlæringsramme, spiller temperaturparameteren en afgørende rolle i at sikre, at modellen genererer sammenhængende og varierede output under trænings- og testfaserne.
Interaktion med GRPO
GRPO er en ny tilgang, der eliminerer behovet for en separat kritikmodel, i stedet for at bruge foruddefinerede regler som sammenhæng og flydende til at evaluere modellens output over flere runder. Disse regler er designet til at fange mønstre, der typisk giver mening, såsom om et svar er sammenhængende eller i det rigtige format [1] [3]. Mens GRPO fokuserer på at optimere modellens ydelse baseret på disse regler, hjælper temperaturparameteren med at opretholde en balance mellem sammenhæng og mangfoldighed i output.
Roll af temperatur i DeepSeek-R1
1. Forebyggelse af gentagne output: Ved at indstille temperaturen inden for et specifikt interval (0,5 til 0,7, med 0,6 anbefalet), kan DeepSeek-R1 undgå at generere gentagne eller usammenhængende output. Dette er især vigtigt, når man bruger GRPO, da modellen er nødt til at producere forskellige, men alligevel sammenhængende svar til effektivt at lære af de foruddefinerede regler [2] [5].
2. Forbedring af sammenhæng: En godt afstemt temperatur sikrer, at modellens output ikke kun er forskellige, men også sammenhængende. Dette stemmer overens med GRPOs mål om at fremme sammenhæng og flydende i modellens svar og derved forbedre dens ræsonnementsfunktioner [1] [3].
3. optimering af ydelsen: Under benchmarking og testning hjælper det at opretholde en optimal temperatur med at nøjagtigt vurdering af modellens ydelse. Ved at gennemføre flere tests og gennemsnit af resultaterne kan brugerne bedre forstå, hvordan temperaturen interagerer med GRPO for at forbedre modellens samlede ræsonnementsfunktioner [5].
I sammendraget, mens temperaturparameteren og GRPO tjener forskellige formål i DeepSeek-R1-modellen, supplerer de hinanden ved at sikre, at modellen genererer forskellige, sammenhængende og velstrukturerede output. Denne synergi er afgørende for at optimere modellens ydelse på ræsonnementsopgaver, såsom matematik og kodning, hvor både mangfoldighed og sammenhæng er vigtig for at opnå høje score på benchmarks [1] [3] [5].
Citater:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training- af-deepseek-r1-og-veje-til-brug-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-llm-group-relative-mitul-tiwari-c8gmf
[4] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuitivt-and-audse
[5] https://build.nvidia.com/deepseek-i/deepseek-r1/modelcard
[6] https://blog.ovhcloud.com/deep-dive-to-deepseek-del-part-1/
[7] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[8] https://huggingface.co/deepseek-i/deepseek-r1