Der Temperaturparameter in Sprachmodellen wie Deepseek-R1 wird hauptsächlich zur Steuerung der Zufälligkeit der vom Modell erzeugten Ausgabe verwendet. Es beeinflusst die Tendenz des Modells, neuartige oder vielfältige Reaktionen zu produzieren, anstatt sich an die wahrscheinlichsten oder sich wiederholenden Outputs zu halten. Im Kontext von Deepseek-R1, in dem das Lernrahmen für die Verstärkung des Verstärkung der Gruppenrelative Relative Policy Optimization (GRPO) verwendet wird, spielt der Temperaturparameter eine entscheidende Rolle bei der Sicherstellung, dass das Modell während der Trainings- und Testphasen kohärente und unterschiedliche Ausgaben erzeugt.
Interaktion mit GRPO
GRPO ist ein neuer Ansatz, der die Notwendigkeit eines separaten Kritikmodells beseitigt und stattdessen vordefinierte Regeln wie Kohärenz und Flüssigkeit verwendet, um die Ausgaben des Modells über mehrere Runden zu bewerten. Diese Regeln sollen Muster erfassen, die normalerweise sinnvoll sind, z. B. ob eine Antwort kohärent oder im richtigen Format ist [1] [3]. Während sich GRPO auf die Optimierung der Leistung des Modells basierend auf diesen Regeln konzentriert, hilft der Temperaturparameter bei der Aufrechterhaltung eines Gleichgewichts zwischen Kohärenz und Vielfalt in den Ausgaben.
Rolle der Temperatur in Deepseek-R1
1. Verhindern sich wiederholende Ausgänge: Durch Einstellen der Temperatur innerhalb eines bestimmten Bereichs (0,5 bis 0,7 mit 0,6 empfohlen) kann Deekseek-R1 vermeiden, sich wiederholende oder inkohärente Ausgänge zu erzeugen. Dies ist besonders wichtig bei der Verwendung von GRPO, da das Modell vielfältige und dennoch kohärente Reaktionen erzeugen muss, um effektiv aus den vordefinierten Regeln zu lernen [2] [5].
2. Verbesserung der Kohärenz: Eine gut abgestimmte Temperatur stellt sicher, dass die Ausgaben des Modells nicht nur vielfältig, sondern auch kohärent sind. Dies entspricht den Zielen von GRPO, Kohärenz und Flüssigkeit in den Reaktionen des Modells zu fördern und so seine Argumentationsfunktionen zu verbessern [1] [3].
3. Optimierung der Leistung: Während des Benchmarking und Tests hilft die Aufrechterhaltung einer optimalen Temperatur bei der genauen Bewertung der Leistung des Modells. Durch die Durchführung mehrerer Tests und die Mittelung der Ergebnisse können Benutzer besser verstehen, wie die Temperatur mit GRPO interagiert, um die allgemeinen Argumentationsfunktionen des Modells zu verbessern [5].
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Temperaturparameter und GRPO im Deepseek-R1-Modell unterschiedliche Zwecke erfüllen, sich gegenseitig ergänzen, indem sie sicherstellen, dass das Modell vielfältige, kohärente und gut strukturierte Ausgänge erzeugt. Diese Synergie ist entscheidend für die Optimierung der Leistung des Modells bei den Argumentationsaufgaben wie Mathematik und Codierung, bei denen sowohl Vielfalt als auch Kohärenz für die Erreichung hoher Werte für Benchmarks unerlässlich sind [1] [3] [5].
Zitate:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-peepseek-r1-ways-to-se-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-rinforcement-learning-lm-gruup-relative-mitul-tiwari-c8gmf
[4] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuitive-and-exhustely
[5] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[6] https://blog.ovhcloud.com/deep-dive-into-teepseek-r1-tepart-1/
[7] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1