Temperaturparameteren i språkmodeller som DeepSeek-R1 brukes først og fremst for å kontrollere tilfeldigheten til utgangen generert av modellen. Det påvirker modellens tendens til å produsere nye eller forskjellige svar i stedet for å holde seg til de mest sannsynlige eller repeterende utgangene. I sammenheng med DeepSeek-R1, som bruker Group Relative Policy Optimization (GRPO) forsterkningslæringsrammeverk, spiller temperaturparameteren en avgjørende rolle i å sikre at modellen genererer sammenhengende og varierte utganger under trenings- og testfasene.
interaksjon med GRPO
GRPO er en ny tilnærming som eliminerer behovet for en egen kritikermodell, i stedet ved å bruke forhåndsdefinerte regler som sammenheng og flyt for å evaluere modellens utganger over flere runder. Disse reglene er designet for å fange opp mønstre som vanligvis gir mening, for eksempel om et svar er sammenhengende eller i riktig format [1] [3]. Mens GRPO fokuserer på å optimalisere modellens ytelse basert på disse reglene, hjelper temperaturparameteren med å opprettholde en balanse mellom sammenheng og mangfold i utgangene.
Rollen til temperatur i DeepSeek-R1
1. Forebygging av repeterende utganger: Ved å sette temperaturen innenfor et spesifikt område (0,5 til 0,7, med 0,6 anbefalt), kan DeepSeek-R1 unngå å generere repeterende eller usammenhengende utganger. Dette er spesielt viktig når du bruker GRPO, ettersom modellen trenger å produsere forskjellige, men sammenhengende svar for å effektivt lære av de forhåndsdefinerte reglene [2] [5].
2. Forbedring av sammenheng: En velstemt temperatur sikrer at modellens utganger ikke bare er forskjellige, men også sammenhengende. Dette stemmer overens med GRPOs mål om å fremme sammenheng og flyt i modellens svar, og dermed forbedre resonnementets evner [1] [3].
3. Optimalisering av ytelse: Under benchmarking og testing hjelper det å opprettholde en optimal temperatur med å vurdere modellens ytelse nøyaktig. Ved å gjennomføre flere tester og i gjennomsnitt resultatene, kan brukerne bedre forstå hvordan temperaturen samhandler med GRPO for å forbedre modellens generelle resonnementfunksjoner [5].
Oppsummert, mens temperaturparameteren og GRPO tjener forskjellige formål i DeepSeek-R1-modellen, utfyller de hverandre ved å sikre at modellen genererer mangfoldige, sammenhengende og godt strukturerte utganger. Denne synergien er avgjørende for å optimalisere modellens ytelse på resonnementoppgaver, for eksempel matematikk og koding, der både mangfold og sammenheng er avgjørende for å oppnå høye score på benchmarks [1] [3] [5].
Sitasjoner:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-depseek-r1-and-ways-u-un-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-lm-group-relative-mitul-tiwari-c8gmf
[4] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuitively-and-exhaustively
[5] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[6] https://blog.ovhcloud.com/deep-dive-into-depseek-r1-part-1/
[7] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1