DeepSeek-R1과 같은 언어 모델의 온도 매개 변수는 주로 모델에 의해 생성 된 출력의 임의성을 제어하는 데 사용됩니다. 그것은 가장 가능성이 높거나 반복적 인 출력을 고수하기보다는 새로운 또는 다양한 반응을 일으키는 모델의 경향에 영향을 미칩니다. 그룹 상대 정책 최적화 (GRPO) 강화 학습 프레임 워크를 사용하는 DeepSeek-R1의 맥락에서 온도 매개 변수는 모델이 훈련 및 테스트 단계 동안 코 히어 런트 및 다양한 출력을 생성하도록하는 데 중요한 역할을합니다.
GRPO와의 상호 작용
GRPO는 여러 라운드에서 모델의 출력을 평가하기 위해 일관성 및 유창함과 같은 사전 정의 된 규칙을 사용하여 별도의 비평가 모델의 필요성을 제거하는 새로운 접근법입니다. 이 규칙은 대답이 일관성이 있는지 또는 올바른 형식인지와 같이 일반적으로 의미가있는 패턴을 캡처하도록 설계되었습니다 [1] [3]. GRPO는 이러한 규칙에 따라 모델의 성능을 최적화하는 데 중점을 두지 만 온도 매개 변수는 출력의 일관성과 다양성 간의 균형을 유지하는 데 도움이됩니다.
DeepSeek-R1에서 온도의 역할
1. 반복적 인 출력 방지 : 특정 범위 내 (0.5 ~ 0.7, 0.6 권장) 내에서 온도를 설정함으로써 DeepSeek-R1은 반복적이거나 일관성있는 출력을 생성하지 않을 수 있습니다. 모델은 사전 정의 된 규칙에서 효과적으로 학습하기 위해 다양한하지만 일관된 응답을 생성해야하기 때문에 GRPO를 사용할 때 특히 중요합니다 [2] [5].
2. 일관성 향상 : 잘 조정 된 온도는 모델의 출력이 다양 할뿐만 아니라 일관성이 있음을 보장합니다. 이것은 모델의 응답에서 일관성과 유창성을 촉진하려는 GRPO의 목표와 일치하여 추론 능력을 향상시킨다 [1] [3].
3. 성능 최적화 : 벤치마킹 및 테스트 중에 최적의 온도를 유지하면 모델의 성능을 정확하게 평가하는 데 도움이됩니다. 여러 테스트를 수행하고 결과를 평균화함으로써 사용자는 온도가 GRPO와 상호 작용하는 방법을 더 잘 이해하여 모델의 전반적인 추론 기능을 향상시킬 수 있습니다 [5].
요약하면, 온도 파라미터와 GRPO는 DeepSeek-R1 모델에서 다른 목적을 제공하지만 모델이 다양하고 일관성 있고 잘 구조화 된 출력을 생성하도록함으로써 서로를 보완합니다. 이 시너지 효과는 수학 및 코딩과 같은 추론 작업에 대한 모델의 성능을 최적화하는 데 중요합니다. 여기서 다양성과 일관성은 모두 벤치 마크에서 높은 점수를 얻는 데 필수적입니다 [1] [3] [5].
인용 :
[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-group-mitul-tiwari-c8gmf
[4] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuitiality-and-exhaustically
[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