Le paramètre de température dans les modèles de langage comme Deepseek-R1 est principalement utilisé pour contrôler l'aléatoire de la sortie générée par le modèle. Il influence la tendance du modèle à produire des réponses nouvelles ou diverses plutôt que de s'en tenir aux sorties les plus probables ou répétitives. Dans le contexte de Deepseek-R1, qui utilise le cadre d'apprentissage de renforcement de la politique relative du groupe (GRPO), le paramètre de température joue un rôle crucial pour s'assurer que le modèle génère des sorties cohérentes et variées pendant les phases de formation et de test.
interaction avec Grpo
GRPO est une nouvelle approche qui élimine la nécessité d'un modèle de critique distinct, en utilisant plutôt des règles prédéfinies comme la cohérence et la fluidité pour évaluer les sorties du modèle sur plusieurs tours. Ces règles sont conçues pour capturer des modèles qui ont généralement un sens, par exemple si une réponse est cohérente ou dans le bon format [1] [3]. Alors que GRPO se concentre sur l'optimisation des performances du modèle en fonction de ces règles, le paramètre de température aide à maintenir un équilibre entre la cohérence et la diversité dans les sorties.
Rôle de la température dans Deepseek-R1
1. Empêcher les sorties répétitives: en réglant la température dans une plage spécifique (0,5 à 0,7, avec 0,6 recommandée), Deepseek-R1 peut éviter de générer des sorties répétitives ou incohérentes. Ceci est particulièrement important lors de l'utilisation de GRPO, car le modèle doit produire des réponses diverses mais cohérentes pour apprendre efficacement des règles prédéfinies [2] [5].
2. Améliorer la cohérence: une température bien réglée garantit que les sorties du modèle sont non seulement diverses mais également cohérentes. Cela s'aligne sur les objectifs de GRPO de promotion de la cohérence et de la maîtrise des réponses du modèle, améliorant ainsi ses capacités de raisonnement [1] [3].
3. Optimisation des performances: pendant l'analyse comparative et les tests, le maintien d'une température optimale aide à évaluer avec précision les performances du modèle. En effectuant plusieurs tests et en faisant la moyenne des résultats, les utilisateurs peuvent mieux comprendre comment la température interagit avec GRPO pour améliorer les capacités de raisonnement globales du modèle [5].
En résumé, bien que le paramètre de température et le GRPO servent des objectifs différents dans le modèle Deepseek-R1, ils se complètent mutuellement en s'assurant que le modèle génère des sorties diverses, cohérentes et bien structurées. Cette synergie est cruciale pour optimiser les performances du modèle sur les tâches de raisonnement, telles que les mathématiques et le codage, où la diversité et la cohérence sont essentielles pour obtenir des scores élevés sur les références [1] [3] [5].
Citations:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-epseek-r1-and-ways-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-llm-group-lalative-mitul-tiwari-c8gmf
[4] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intualily-and-exhausly
[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