DeepSeek-R1のような言語モデルの温度パラメーターは、主にモデルによって生成された出力のランダム性を制御するために使用されます。これは、最も可能性の高いまたは繰り返しの出力に固執するのではなく、新しいまたは多様な応答を生成するモデルの傾向に影響します。グループ相対ポリシー最適化(GRPO)強化学習フレームワークを使用するDeepSeek-R1のコンテキストでは、温度パラメーターがトレーニング段階とテスト段階でモデルがコヒーレントでさまざまな出力を生成することを保証する上で重要な役割を果たします。
GRPOとの対話
GRPOは、別の批評家モデルの必要性を排除する新しいアプローチであり、代わりに一貫性や流encyさなどの事前定義されたルールを使用して、複数のラウンドにわたるモデルの出力を評価します。これらのルールは、回答が一貫性があるか、正しい形式であるかなど、通常意味のあるパターンをキャプチャするように設計されています[1] [3]。 GRPOは、これらのルールに基づいてモデルのパフォーマンスの最適化に焦点を当てていますが、温度パラメーターは、出力の一貫性と多様性のバランスを維持するのに役立ちます。
deepseek-r1における温度の役割
1.繰り返し出力の防止：特定の範囲(0.5〜0.7、0.6を推奨)内に温度を設定することにより、DeepSeek-R1は繰り返しまたは一貫性のない出力の生成を避けることができます。これは、GRPOを使用する場合に特に重要です。モデルは、事前定義されたルール[2] [5]から効果的に学習するために多様でありながら一貫した応答を生成する必要があるためです。
2。コヒーレンスの向上：よく調整された温度により、モデルの出力が多様であるだけでなく、一貫性があることが保証されます。これは、モデルの応答の一貫性と流encyさを促進するというGRPOの目標と一致し、それによりその推論能力が向上します[1] [3]。
3。パフォーマンスの最適化：ベンチマークとテスト中に、最適な温度を維持することで、モデルのパフォーマンスを正確に評価するのに役立ちます。複数のテストを実施し、結果を平均化することにより、ユーザーは温度がGRPOとどのように相互作用するかをよりよく理解し、モデルの全体的な推論能力を向上させることができます[5]。
要約すると、温度パラメーターとGRPOはDeepSeek-R1モデルでさまざまな目的を果たしますが、モデルが多様で一貫した、およびよく構築された出力を生成することにより、互いに補完します。この相乗効果は、数学やコーディングなどの推論タスクに関するモデルのパフォーマンスを最適化するために重要です。ここでは、ベンチマークで高いスコアを達成するために多様性と一貫性の両方が不可欠です[1] [3] [5]。
引用：
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-ned-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-lerning-llm-group-relative-mitul-tiwari-c8gmf
[4] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-直感的に繰り返し
[5] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[6] https://blog.ovhcloud.com/deep-dive-deepseek-r1-part-1/
[7] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1