Parametr temperatury w modelach językowych, takich jak Deepseek-R1, służy przede wszystkim do kontrolowania losowości wyjścia generowanego przez model. Wpływa na tendencję modelu do tworzenia nowych lub różnorodnych odpowiedzi, a nie trzymanie się najbardziej prawdopodobnych lub powtarzających się wyników. W kontekście DeepSeek-R1, który korzysta z grupy względnej optymalizacji polityki (GRPO), parametr temperatury odgrywa kluczową rolę w zapewnieniu, że model generuje spójne i różnorodne wyniki podczas faz szkolenia i testowania.
interakcja z GRPO
GRPO to nowe podejście, które eliminuje potrzebę osobnego modelu krytyki, zamiast tego wykorzystuje predefiniowane reguły, takie jak koherencja i płynność do oceny wyników modelu w wielu rundach. Zasady te mają na celu przechwytywanie wzorców, które zwykle mają sens, na przykład to, czy odpowiedź jest spójna, czy we właściwym formacie [1] [3]. Podczas gdy GRPO koncentruje się na optymalizacji wydajności modelu na podstawie tych reguł, parametr temperatury pomaga zachować równowagę między spójnością a różnorodnością w wynikach.
Rola temperatury w Deepseek-R1
1. Zapobieganie powtarzającym się wyjściom: ustawiając temperaturę w określonym zakresie (0,5 do 0,7, z zalecanymi 0,6), DeepSeek-R1 może uniknąć generowania powtarzających się lub niespójnych wyjść. Jest to szczególnie ważne przy użyciu GRPO, ponieważ model musi tworzyć różnorodne, ale spójne odpowiedzi, aby skutecznie uczyć się z predefiniowanych reguł [2] [5].
2. Zwiększenie spójności: Dobrze dostrajana temperatura zapewnia, że wyjścia modelu są nie tylko różnorodne, ale także spójne. Jest to zgodne z celami GRPO polegającej na promowaniu spójności i płynności w odpowiedzi modelu, zwiększając w ten sposób możliwości rozumowania [1] [3].
3. Optymalizacja wydajności: Podczas testowania i testowania, utrzymanie optymalnej temperatury pomaga w dokładnej ocenie wydajności modelu. Przeprowadzając wiele testów i uśredniając wyniki, użytkownicy mogą lepiej zrozumieć, w jaki sposób temperatura oddziałuje z GRPO, aby poprawić ogólne możliwości rozumowania modelu [5].
Podsumowując, podczas gdy parametr temperatury i GRPO służą różnym celom w modelu DeepSeek-R1, uzupełniają się nawzajem, zapewniając, że model generuje różnorodne, spójne i dobrze ustrukturyzowane wyjścia. Ta synergia ma kluczowe znaczenie dla optymalizacji wydajności modelu na zadaniach rozumowania, takich jak matematyka i kodowanie, w których zarówno różnorodność, jak i spójność są niezbędne do osiągnięcia wysokich wyników na testach porównawczych [1] [3] [5].
Cytaty:
[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-dearning-llm-group-relative-tiwari-c8gmf
[4] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuitively-and-exhaustyvely
[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