Η παράμετρος θερμοκρασίας σε γλωσσικά μοντέλα όπως το DeepSeek-R1 χρησιμοποιείται κυρίως για τον έλεγχο της τυχαιότητας της εξόδου που παράγεται από το μοντέλο. Επηρεάζει την τάση του μοντέλου να παράγει νέες ή διαφορετικές απαντήσεις αντί να κολλήσει στις πιο πιθανές ή επαναλαμβανόμενες εξόδους. Στο πλαίσιο του Deepseek-R1, το οποίο χρησιμοποιεί το πλαίσιο μάθησης ενίσχυσης της σχετικής πολιτικής της ομάδας (GRPO), η παράμετρος θερμοκρασίας διαδραματίζει καθοριστικό ρόλο στην εξασφάλιση ότι το μοντέλο δημιουργεί συνεκτικές και ποικίλες εξόδους κατά τη διάρκεια των φάσεων εκπαίδευσης και δοκιμών.
αλληλεπίδραση με GRPO
Το GRPO είναι μια νέα προσέγγιση που εξαλείφει την ανάγκη για ένα ξεχωριστό μοντέλο κριτικής, αντί να χρησιμοποιεί προκαθορισμένους κανόνες όπως η συνοχή και η ευχέρεια για την αξιολόγηση των εξόδων του μοντέλου σε πολλούς γύρους. Αυτοί οι κανόνες έχουν σχεδιαστεί για να καταγράφουν πρότυπα που συνήθως έχουν νόημα, όπως αν μια απάντηση είναι συνεκτική ή με τη σωστή μορφή [1] [3]. Ενώ η GRPO επικεντρώνεται στη βελτιστοποίηση της απόδοσης του μοντέλου βάσει αυτών των κανόνων, η παράμετρος θερμοκρασίας βοηθά στη διατήρηση μιας ισορροπίας μεταξύ της συνοχής και της ποικιλομορφίας στις εξόδους.
Ρόλος της θερμοκρασίας στο Deepseek-R1
1. Πρόληψη επαναλαμβανόμενων εξόδων: Ρύθμιση της θερμοκρασίας εντός ενός συγκεκριμένου εύρους (0,5 έως 0,7, με 0,6 συνιστώμενο), το DeepSeeek-R1 μπορεί να αποφύγει να δημιουργήσει επαναλαμβανόμενες ή ασυνάρτητες εξόδους. Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό όταν χρησιμοποιείται το GRPO, καθώς το μοντέλο πρέπει να παράγει ποικίλες αλλά συνεκτικές απαντήσεις για να μάθουν αποτελεσματικά από τους προκαθορισμένους κανόνες [2] [5].
2. Ενίσχυση της συνοχής: Μια καλά συντονισμένη θερμοκρασία εξασφαλίζει ότι οι εξόδους του μοντέλου δεν είναι μόνο διαφορετικές αλλά και συνεκτικές. Αυτό ευθυγραμμίζεται με τους στόχους της GRPO για την προώθηση της συνοχής και της ευχέρειας στις απαντήσεις του μοντέλου, ενισχύοντας έτσι τις δυνατότητες λογικής του [1] [3].
3. Βελτιστοποίηση της απόδοσης: Κατά τη διάρκεια της συγκριτικής αξιολόγησης και της δοκιμής, η διατήρηση της βέλτιστης θερμοκρασίας βοηθά στην ακριβή αξιολόγηση της απόδοσης του μοντέλου. Με τη διεξαγωγή πολλαπλών δοκιμών και με τον μέσο όρο των αποτελεσμάτων, οι χρήστες μπορούν να κατανοήσουν καλύτερα τον τρόπο με τον οποίο η θερμοκρασία αλληλεπιδρά με το GRPO για να βελτιώσει τις συνολικές δυνατότητες συλλογιστικής του μοντέλου [5].
Συνοπτικά, ενώ η παράμετρος θερμοκρασίας και το GRPO εξυπηρετούν διαφορετικούς σκοπούς στο μοντέλο Deepseek-R1, συμπληρώνουν ο ένας τον άλλον εξασφαλίζοντας ότι το μοντέλο δημιουργεί ποικίλες, συνεκτικές και καλά δομημένες εξόδους. Αυτή η συνέργεια είναι ζωτικής σημασίας για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης του μοντέλου σε εργασίες συλλογισμού, όπως τα μαθηματικά και η κωδικοποίηση, όπου τόσο η ποικιλομορφία όσο και η συνοχή είναι απαραίτητα για την επίτευξη υψηλών βαθμολογιών σε σημεία αναφοράς [1] [3] [5].
Αναφορές:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-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-relative-mitul-tiwari-c8gmf
[4] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-sintuitively-
[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