O parâmetro de temperatura em modelos de idiomas como o Deepseek-R1 é usado principalmente para controlar a aleatoriedade da saída gerada pelo modelo. Ele influencia a tendência do modelo de produzir respostas novas ou diversas, em vez de manter as saídas mais prováveis ou repetitivas. No contexto do DeepSeek-R1, que usa a estrutura de aprendizado de reforço da Política Relativa do Grupo (GRPO), o parâmetro de temperatura desempenha um papel crucial para garantir que o modelo gerem saídas coerentes e variadas durante as fases de treinamento e teste.
Interação
com GRPO
O GRPO é uma abordagem nova que elimina a necessidade de um modelo crítico separado, usando regras predefinidas como coerência e fluência para avaliar as saídas do modelo em várias rodadas. Essas regras são projetadas para capturar padrões que normalmente fazem sentido, como se uma resposta é coerente ou no formato certo [1] [3]. Embora o GRPO se concentre em otimizar o desempenho do modelo com base nessas regras, o parâmetro de temperatura ajuda a manter um equilíbrio entre coerência e diversidade nas saídas.
Papel da temperatura no Deepseek-R1
1. Prevenindo saídas repetitivas: Ao definir a temperatura dentro de um intervalo específico (0,5 a 0,7, com 0,6 recomendado), o Deepseek-R1 pode evitar a geração de saídas repetitivas ou incoerentes. Isso é particularmente importante ao usar o GRPO, pois o modelo precisa produzir respostas diversas e coerentes para aprender efetivamente com as regras predefinidas [2] [5].
2. Aprimorando a coerência: uma temperatura bem ajustada garante que as saídas do modelo não sejam apenas diversas, mas também coerentes. Isso se alinha aos objetivos da GRPO de promover a coerência e a fluência nas respostas do modelo, aumentando assim seus recursos de raciocínio [1] [3].
3. Otimizar o desempenho: durante o benchmarking e testes, a manutenção de uma temperatura ideal ajuda a avaliar com precisão o desempenho do modelo. Ao realizar vários testes e calcular a média dos resultados, os usuários podem entender melhor como a temperatura interage com o GRPO para melhorar os recursos gerais de raciocínio do modelo [5].
Em resumo, enquanto o parâmetro de temperatura e o GRPO servem a propósitos diferentes no modelo DeepSeek-R1, eles se complementam, garantindo que o modelo gerem saídas diversas, coerentes e bem estruturadas. Essa sinergia é crucial para otimizar o desempenho do modelo em tarefas de raciocínio, como matemática e codificação, onde tanto a diversidade quanto a coerência são essenciais para alcançar altas pontuações em benchmarks [1] [3] [5].
Citações:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-trening-ofdeeek-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-learnning-llm-group-Relative-Mitul-Tiwari-C8GMF
[4] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intiitive-and-exhaustivamente
[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