Параметр температуры в языковых моделях, таких как DeepSeek-R1, в первую очередь используется для управления случайностью выхода, генерируемого моделью. Это влияет на тенденцию модели производить новые или разнообразные ответы, а не придерживаться наиболее вероятных или повторяющихся результатов. В контексте DeepSeek-R1, которая использует структуру обучения в отношении оптимизации группы (GRPO), параметр температуры играет решающую роль в обеспечении того, чтобы модель генерирует когерентные и различные результаты на этапах обучения и тестирования.
взаимодействие с Grpo
GRPO - это новый подход, который устраняет необходимость в отдельной модели критики, вместо этого используя предопределенные правила, такие как когерентность и беглость для оценки выходов модели в течение нескольких раундов. Эти правила предназначены для захвата шаблонов, которые обычно имеют смысл, например, является ли ответ когерентным или в правильном формате [1] [3]. В то время как GRPO фокусируется на оптимизации производительности модели на основе этих правил, параметр температуры помогает поддерживать баланс между когерентностью и разнообразием в результатах.
Роль температуры в DeepSeek-R1
1. Предотвращение повторяющихся выходов: установив температуру в определенном диапазоне (от 0,5 до 0,7, с рекомендуемым 0,6), DeepSeek-R1 может избежать генерации повторяющихся или непоследовательных выходов. Это особенно важно при использовании GRPO, так как модель должна создавать разнообразные, но последовательные ответы, чтобы эффективно учиться на предопределенных правилах [2] [5].
2. Улучшение когерентности: хорошо настроенная температура гарантирует, что выходы модели не только разнообразны, но и когерентная. Это согласуется с целями GRPO по содействию когерентности и беглости в ответах модели, тем самым усиливая ее возможности рассуждения [1] [3].
3. Оптимизация производительности: во время сравнительного анализа и тестирования поддержание оптимальной температуры помогает точно оценить производительность модели. Проводя несколько тестов и усреднения результатов, пользователи могут лучше понять, как взаимодействует температура с GRPO, чтобы улучшить общие возможности рассуждения модели [5].
Таким образом, в то время как параметр температуры и GRPO служат различным целям в модели DeepSeek-R1, они дополняют друг друга, гарантируя, что модель генерирует различные, когерентные и хорошо структурированные выходы. Эта синергия имеет решающее значение для оптимизации производительности модели на задачах рассуждений, таких как математика и кодирование, где как разнообразие, так и когерентность необходимы для достижения высоких баллов по критериям [1] [3] [5].
Цитаты:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the training-of-deepseek-r1-and-way-to-use-it
[2] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i81ev6/deepseek_added_recommandations_for_r1_local_use/
[3.]
[4] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuitively-and-exaustivess
[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