El parámetro de temperatura en modelos de lenguaje como Deepseek-R1 se utiliza principalmente para controlar la aleatoriedad de la salida generada por el modelo. Influye en la tendencia del modelo a producir respuestas novedosas o diversas en lugar de apegarse a los resultados más probables o repetitivos. En el contexto de Deepseek-R1, que utiliza el marco de aprendizaje de refuerzo de la optimización relativa del grupo (GRPO), el parámetro de temperatura juega un papel crucial para garantizar que el modelo genere resultados coherentes y variados durante las fases de entrenamiento y prueba.
Interacción con GRPO
GRPO es un enfoque novedoso que elimina la necesidad de un modelo crítico separado, en su lugar, utilizando reglas predefinidas como la coherencia y la fluidez para evaluar las salidas del modelo en múltiples rondas. Estas reglas están diseñadas para capturar patrones que generalmente tienen sentido, como si una respuesta es coherente o en el formato correcto [1] [3]. Si bien GRPO se enfoca en optimizar el rendimiento del modelo en función de estas reglas, el parámetro de temperatura ayuda a mantener un equilibrio entre coherencia y diversidad en las salidas.
Paper de la temperatura en Deepseek-R1
1. Preveniendo las salidas repetitivas: al establecer la temperatura dentro de un rango específico (0.5 a 0.7, con 0.6 recomendado), Deepseek-R1 puede evitar generar salidas repetitivas o incoherentes. Esto es particularmente importante cuando se usa GRPO, ya que el modelo necesita producir respuestas diversas pero coherentes para aprender efectivamente de las reglas predefinidas [2] [5].
2. Mejora de la coherencia: una temperatura bien ajustada asegura que las salidas del modelo no solo sean diversas sino también coherentes. Esto se alinea con los objetivos de Grpo de promover la coherencia y la fluidez en las respuestas del modelo, mejorando así sus capacidades de razonamiento [1] [3].
3. Optimización del rendimiento: durante la evaluación comparativa y las pruebas, mantener una temperatura óptima ayuda a evaluar con precisión el rendimiento del modelo. Al realizar múltiples pruebas y promediar los resultados, los usuarios pueden comprender mejor cómo interactúa la temperatura con GRPO para mejorar las capacidades generales de razonamiento del modelo [5].
En resumen, mientras que el parámetro de temperatura y el GRPO tienen diferentes propósitos en el modelo Deepseek-R1, se complementan entre sí asegurando que el modelo genera salidas diversas, coherentes y bien estructuradas. Esta sinergia es crucial para optimizar el rendimiento del modelo en tareas de razonamiento, como las matemáticas y la codificación, donde tanto la diversidad como la coherencia son esenciales para lograr altos puntajes en puntos de referencia [1] [3] [5].
Citas:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-ofdeepseek-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-reinforcion-letarning-llm-group-relative-Mitul-Tiwari-C8GMF
[4] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuitivamente-and-exhaustivamente
[5] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[6] https://blog.ovhcloud.com/deep-dive-into-deepseek-r1-tart-1/
[7] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1