Lämpötilaparametria kielimalleissa, kuten DeepSeek-R1, käytetään ensisijaisesti mallin tuottaman tuotoksen satunnaisuuden hallintaan. Se vaikuttaa mallin taipumukseen tuottaa uusia tai monipuolisia vastauksia sen sijaan, että se pysyisi todennäköisimpiin tai toistuviin tuotoksiin. Deepseek-R1: n yhteydessä, joka käyttää ryhmän suhteellista politiikan optimointia (GRPO) vahvistusoppimiskehystä, lämpötilaparametrilla on ratkaiseva rooli varmistaa, että malli tuottaa koherentteja ja monipuolisia lähtöjä harjoitus- ja testausvaiheiden aikana.
vuorovaikutus GRPO: n kanssa
GRPO on uusi lähestymistapa, joka eliminoi erillisen kriitikkomallin tarpeen, sen sijaan käyttämällä ennalta määritettyjä sääntöjä, kuten koherenssi ja sujuvuus mallin tulosten arvioimiseksi useilla kierroksilla. Nämä säännöt on suunniteltu kaappaamaan tyypillisesti järkeviä malleja, kuten onko vastaus johdonmukainen vai oikeassa muodossa [1] [3]. Vaikka GRPO keskittyy mallin suorituskyvyn optimointiin näiden sääntöjen perusteella, lämpötilaparametri auttaa ylläpitämään tasapainoa johdonmukaisuuden ja tuotosten monimuotoisuuden välillä.
Lämpötilan rooli Deepseek-R1: ssä
1. Toistuvien lähtöjen estäminen: Asettamalla lämpötila tietylle alueelle (0,5-0,7, 0,6 suositellulla), DeepSeek-R1 voi välttää toistuvien tai epäjohdonmukaisten lähtöjen tuottamisen. Tämä on erityisen tärkeää GRPO: n käytettäessä, koska mallin on tuotettava monipuolisia, mutta johdonmukaisia vasteita tehokkaasti ennalta määritettyjen sääntöjen oppimiseksi [2] [5].
2. Koherenssin parantaminen: Hyvin viritetty lämpötila varmistaa, että mallin tuotokset eivät ole vain monimuotoisia, vaan myös johdonmukaisia. Tämä vastaa GRPO: n tavoitteita edistää johdonmukaisuutta ja sujuvuutta mallin vastauksissa, mikä parantaa sen päättelymahdollisuuksia [1] [3].
3. Suorituskyvyn optimointi: Vertailuanalyysin ja testauksen aikana optimaalisen lämpötilan ylläpitäminen auttaa arvioimaan mallin suorituskykyä tarkasti. Suorittamalla useita testejä ja keskiarvoistamalla tuloksia, käyttäjät ymmärtävät paremmin, kuinka lämpötila on vuorovaikutuksessa GRPO: n kanssa mallin yleisten päättelymahdollisuuksien parantamiseksi [5].
Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka lämpötilaparametri ja GRPO palvelevat erilaisia tarkoituksia Deepseek-R1-mallissa, ne täydentävät toisiaan varmistamalla, että malli tuottaa monipuolisia, johdonmukaisia ja hyvin jäsenneltyjä lähtöjä. Tämä synergia on ratkaisevan tärkeä mallin suorituskyvyn optimoimiseksi päättelutehtävissä, kuten matematiikka ja koodaus, jossa sekä monimuotoisuus että johdonmukaisuus ovat välttämättömiä vertailuarvojen korkeiden pisteiden saavuttamiseksi [1] [3] [5].
Viittaukset:
.
[2] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i81ev6/deepseek_added_recommandations_for_r1_local_use/
.
.
[5] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
.
[7] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[8] https://huggingface.co/deeptseek-ai/deepseek-R1