Parameter suhu dalam model bahasa seperti Deepseek-R1 terutama digunakan untuk mengontrol keacakan output yang dihasilkan oleh model. Ini mempengaruhi kecenderungan model untuk menghasilkan respons baru atau beragam daripada berpegang teguh pada output yang paling mungkin atau berulang. Dalam konteks Deepseek-R1, yang menggunakan kerangka pembelajaran penguatan Relative Optimization (GRPO) grup, parameter suhu memainkan peran penting dalam memastikan bahwa model menghasilkan output yang koheren dan bervariasi selama fase pelatihan dan pengujian.
Interaksi
dengan GRPO
GRPO adalah pendekatan baru yang menghilangkan kebutuhan akan model kritik yang terpisah, alih -alih menggunakan aturan yang telah ditentukan seperti koherensi dan kelancaran untuk mengevaluasi output model dalam beberapa putaran. Aturan -aturan ini dirancang untuk menangkap pola yang biasanya masuk akal, seperti apakah jawaban koheren atau dalam format yang tepat [1] [3]. Sementara GRPO berfokus pada mengoptimalkan kinerja model berdasarkan aturan ini, parameter suhu membantu dalam menjaga keseimbangan antara koherensi dan keragaman dalam output.
Peran suhu di Deepseek-R1
1. Mencegah output berulang: Dengan mengatur suhu dalam kisaran tertentu (0,5 hingga 0,7, dengan 0,6 direkomendasikan), Deepseek-R1 dapat menghindari menghasilkan output berulang atau tidak koheren. Ini sangat penting ketika menggunakan GRPO, karena model perlu menghasilkan respons yang beragam namun koheren untuk secara efektif belajar dari aturan yang telah ditentukan [2] [5].
2. Meningkatkan Koherensi: Suhu yang disesuaikan dengan baik memastikan bahwa output model tidak hanya beragam tetapi juga koheren. Ini selaras dengan tujuan GRPO dalam mempromosikan koherensi dan kelancaran dalam respons model, sehingga meningkatkan kemampuan penalarannya [1] [3].
3. Mengoptimalkan Kinerja: Selama pembandingan dan pengujian, mempertahankan suhu yang optimal membantu secara akurat menilai kinerja model. Dengan melakukan beberapa tes dan rata -rata hasilnya, pengguna dapat lebih memahami bagaimana suhu berinteraksi dengan GRPO untuk meningkatkan kemampuan penalaran keseluruhan model [5].
Singkatnya, sementara parameter suhu dan GRPO melayani tujuan yang berbeda dalam model Deepseek-R1, mereka saling melengkapi dengan memastikan bahwa model menghasilkan output yang beragam, koheren, dan terstruktur dengan baik. Sinergi ini sangat penting untuk mengoptimalkan kinerja model pada tugas penalaran, seperti matematika dan pengkodean, di mana baik keragaman dan koherensi sangat penting untuk mencapai skor tinggi pada tolok ukur [1] [3] [5].
Kutipan:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-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-learning-llm-group-relative-mitul-tiwari-c8gmf
[4] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuityity-and- exbustility
[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