Temperaturparametern i språkmodeller som Deepseek-R1 används främst för att kontrollera slumpmässigheten hos utgången som genereras av modellen. Det påverkar modellens tendens att producera nya eller olika svar snarare än att hålla sig till de mest troliga eller repetitiva utgångarna. I samband med Deepseek-R1, som använder gruppens relativa policyoptimering (GRPO) förstärkningsinlärningsram, spelar temperaturparametern en avgörande roll för att säkerställa att modellen genererar sammanhängande och varierande utgångar under tränings- och testfaserna.
Interaktion med GRPO
GRPO är ett nytt tillvägagångssätt som eliminerar behovet av en separat kritikermodell, istället använder fördefinierade regler som koherens och flytande för att utvärdera modellens utgångar över flera omgångar. Dessa regler är utformade för att fånga mönster som vanligtvis är vettiga, till exempel om ett svar är sammanhängande eller i rätt format [1] [3]. Medan GRPO fokuserar på att optimera modellens prestanda baserat på dessa regler, hjälper temperaturparametern att upprätthålla en balans mellan koherens och mångfald i utgångarna.
Temperaturroll i Deepseek-R1
1. Förhindra repetitiva utgångar: Genom att ställa in temperaturen inom ett specifikt intervall (0,5 till 0,7, med 0,6 rekommenderade) kan Deepseek-R1 undvika att generera repetitiva eller inkoherenta utgångar. Detta är särskilt viktigt när man använder GRPO, eftersom modellen måste producera olika men ändå sammanhängande svar för att effektivt lära sig av de fördefinierade reglerna [2] [5].
2. Förbättrande koherens: En väl avstämd temperatur säkerställer att modellens utgångar inte bara är olika utan också sammanhängande. Detta är i linje med GRPO: s mål att främja sammanhållning och flytande i modellens svar och därmed förbättra dess resonemang [1] [3].
3. Optimering av prestanda: Under benchmarking och testning hjälper upprätthållandet av en optimal temperatur att exakt bedöma modellens prestanda. Genom att utföra flera tester och i genomsnitt kan användarna bättre förstå hur temperaturen interagerar med GRPO för att förbättra modellens övergripande resonemangsmöjligheter [5].
Sammanfattningsvis, medan temperaturparametern och GRPO tjänar olika syften i Deepseek-R1-modellen, kompletterar de varandra genom att säkerställa att modellen genererar olika, sammanhängande och välstrukturerade utgångar. Denna synergi är avgörande för att optimera modellens prestanda på resonemangsuppgifter, såsom matematik och kodning, där både mångfald och sammanhållning är väsentliga för att uppnå höga poäng på riktmärken [1] [3] [5].
Citeringar:
]
[2] https://www.reddit.com/r/localllamama/comments/1i81ev6/deepseek_added_recommandations_for_r1_local_use
[3] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1-reinforcement-learning-llm-group-relative-mitul-tiwari-c8gmf
[4] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuitivt-and-exhustivt
[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