Temperatūras parametru tādos valodu modeļos kā DeepSEEK-R1 galvenokārt izmanto, lai kontrolētu modelī ģenerētās izvades nejaušības nejaušību. Tas ietekmē modeļa tendenci radīt jaunas vai dažādas atbildes, nevis pieturēties pie visticamākajiem vai atkārtotajiem rezultātiem. DeepSEEK-R1 kontekstā, kas izmanto grupas relatīvās politikas optimizācijas (GRPO) pastiprināšanas mācību sistēmu, temperatūras parametram ir būtiska loma, nodrošinot, ka modelis ģenerē koherentu un daudzveidīgu iznākumu apmācības un testēšanas posmā.
Mijiedarbība ar GRPO
GRPO ir jauna pieeja, kas novērš nepieciešamību pēc atsevišķa kritiķa modeļa, tā vietā izmantojot iepriekš noteiktus noteikumus, piemēram, koherenci un plūsmu, lai novērtētu modeļa rezultātus vairākās kārtās. Šie noteikumi ir izstrādāti, lai uztvertu modeļus, kuriem parasti ir jēga, piemēram, vai atbilde ir saskaņota vai pareizajā formātā [1] [3]. Kamēr GRPO koncentrējas uz modeļa veiktspējas optimizēšanu, pamatojoties uz šiem noteikumiem, temperatūras parametrs palīdz saglabāt līdzsvaru starp izejām un dažādību.
Temperatūras loma DeepSeek-R1
1. Atkārtotu izejas novēršana: iestatot temperatūru noteiktā diapazonā (0,5 līdz 0,7, ar ieteicamo 0,6), DeepSEEK-R1 var izvairīties no atkārtotu vai nesakarīgu izvadu ģenerēšanas. Tas ir īpaši svarīgi, ja tiek izmantots GRPO, jo modelim ir jārada dažādas, bet saskaņotas atbildes, lai efektīvi mācītos no iepriekš noteiktiem noteikumiem [2] [5].
2. Saskaņotības uzlabošana: labi noregulēta temperatūra nodrošina, ka modeļa izejas ir ne tikai dažādas, bet arī saskaņotas. Tas saskan ar GRPO mērķiem veicināt saskaņotību un tekošu modeļa reakcijās, tādējādi uzlabojot tās spriešanas iespējas [1] [3].
3. Veiktspējas optimizēšana: etalonuzdevumu un pārbaudes laikā optimālas temperatūras saglabāšana palīdz precīzi novērtēt modeļa veiktspēju. Veicot vairākus testus un vidēji aprēķinot rezultātus, lietotāji var labāk saprast, kā temperatūra mijiedarbojas ar GRPO, lai uzlabotu modeļa vispārējās spriešanas iespējas [5].
Rezumējot, lai gan temperatūras parametrs un GRPO DeepSEEK-R1 modelī kalpo dažādiem mērķiem, tie papildina viens otru, nodrošinot, ka modelis ģenerē dažādas, koherentas un labi strukturētas izejas. Šī sinerģija ir būtiska, lai optimizētu modeļa veiktspēju ar spriešanas uzdevumiem, piemēram, matemātiku un kodēšanu, kur gan dažādība, gan saskaņotība ir būtiska, lai sasniegtu augstus rādītājus par etalonu [1] [3] [5].
Atsauces:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-depseek--and-way
[2] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i81ev6/deepseek_added_recommandations_for_r1_local_use/
[3.]
[4.]
[5] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[6] https://blog.ovhcloud.com/deep-deve-into-depseek-r1-part-1/
[7] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1