Parametrul de temperatură în modele de limbă precum DeepSeek-R1 este utilizat în principal pentru a controla aleatoriu al ieșirii generate de model. Influențează tendința modelului de a produce răspunsuri noi sau diverse, mai degrabă decât să se lipească de rezultatele cele mai probabile sau repetitive. În contextul DeepSeek-R1, care folosește cadrul de învățare a consolidării politicii relative de grup (GRPO), parametrul de temperatură joacă un rol crucial în asigurarea că modelul generează rezultate coerente și variate în timpul fazelor de antrenament și testare.
Interacțiune cu Grpo
GRPO este o abordare nouă care elimină necesitatea unui model de critică separată, în schimb folosind reguli predefinite precum coerența și fluența pentru a evalua rezultatele modelului pe mai multe runde. Aceste reguli sunt concepute pentru a capta modele care, de obicei, au sens, cum ar fi dacă un răspuns este coerent sau în formatul potrivit [1] [3]. În timp ce GRPO se concentrează pe optimizarea performanței modelului pe baza acestor reguli, parametrul de temperatură ajută la menținerea unui echilibru între coerență și diversitate în rezultate.
Rolul temperaturii în Deepseek-R1
. Acest lucru este deosebit de important atunci când utilizați GRPO, deoarece modelul trebuie să producă răspunsuri diverse, dar coerente, pentru a învăța eficient din regulile predefinite [2] [5].
2. Îmbunătățirea coerenței: o temperatură bine reglată asigură că rezultatele modelului nu sunt numai diverse, ci și coerente. Acest lucru se aliniază obiectivelor GRPO de a promova coerența și fluența în răspunsurile modelului, sporind astfel capacitățile de raționament [1] [3].
3. Optimizarea performanței: în timpul evaluării comparative și testării, menținerea unei temperaturi optime ajută la evaluarea cu exactitate a performanței modelului. Prin efectuarea mai multor teste și medierea rezultatelor, utilizatorii pot înțelege mai bine modul în care temperatura interacționează cu GRPO pentru a îmbunătăți capacitățile generale de raționament ale modelului [5].
În rezumat, în timp ce parametrul de temperatură și GRPO servesc scopuri diferite în modelul Deepseek-R1, se completează reciproc asigurându-se că modelul generează rezultate diverse, coerente și bine structurate. Această sinergie este crucială pentru optimizarea performanței modelului asupra sarcinilor de raționament, cum ar fi matematica și codificarea, unde atât diversitatea, cât și coerența sunt esențiale pentru obținerea scorurilor mari pe referințe [1] [3] [5].
Citări:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it-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-llm-grup-relativ-mitul-tiwari-c8gmf
[4] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuitiviv-și-exhaustiv
[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