Il parametro di temperatura nei modelli linguistici come DeepSeek-R1 viene utilizzato principalmente per controllare la casualità dell'uscita generata dal modello. Influenza la tendenza del modello a produrre risposte nuove o diverse piuttosto che attenersi ai risultati più probabili o ripetitivi. Nel contesto di DeepSeek-R1, che utilizza il framework di apprendimento del rinforzo delle politiche relative del gruppo (GRPO), il parametro di temperatura svolge un ruolo cruciale nel garantire che il modello generi risultati coerenti e vari durante le fasi di addestramento e test.
interazione con GRPO
GRPO è un nuovo approccio che elimina la necessità di un modello di critico separato, invece utilizzando regole predefinite come coerenza e fluidità per valutare gli output del modello su più round. Queste regole sono progettate per catturare modelli che in genere hanno senso, come se una risposta è coerente o nel giusto formato [1] [3]. Mentre GRPO si concentra sull'ottimizzazione delle prestazioni del modello in base a queste regole, il parametro di temperatura aiuta a mantenere un equilibrio tra coerenza e diversità nelle output.
Ruolo della temperatura in DeepSeek-R1
1. Prevenzione di uscite ripetitive: impostando la temperatura all'interno di un intervallo specifico (da 0,5 a 0,7, con 0,6 consigliato), DeepSeek-R1 può evitare di generare uscite ripetitive o incoerenti. Ciò è particolarmente importante quando si utilizza GRPO, poiché il modello deve produrre risposte diverse ma coerenti per apprendere efficacemente dalle regole predefinite [2] [5].
2. Miglioramento della coerenza: una temperatura ben sintonizzata garantisce che le uscite del modello non siano solo diverse ma anche coerenti. Ciò si allinea agli obiettivi di GRPO di promuovere la coerenza e la fluidità nelle risposte del modello, migliorando così le sue capacità di ragionamento [1] [3].
3. Ottimizzazione delle prestazioni: durante il benchmarking e i test, il mantenimento di una temperatura ottimale aiuta a valutare accuratamente le prestazioni del modello. Conducendo più test e mediano in media i risultati, gli utenti possono comprendere meglio come la temperatura interagisce con GRPO per migliorare le capacità di ragionamento generali del modello [5].
In sintesi, mentre il parametro di temperatura e il GRPO servono a diversi scopi nel modello DeepSeek-R1, si completano a vicenda garantendo che il modello genera uscite diverse, coerenti e ben strutturate. Questa sinergia è cruciale per ottimizzare le prestazioni del modello sui compiti di ragionamento, come la matematica e la codifica, in cui sia la diversità che la coerenza sono essenziali per ottenere punteggi elevati sui parametri di riferimento [1] [3] [5].
Citazioni:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-res-ways-to-use-it
[2] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i81ev6/deepseek_added_rembomdations_for_r1_local_use/
[3] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1-reinforcement-learning-lllm-group-relative-mitul-tiwari-c8gmf
[4] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuitive-and-exhaustative
[5] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[6] https://blog.ovhcloud.com/deep-dive-into-deepseek-rart-part-1/
[7] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1