Parameter teploty v jazykových modeloch, ako je DeepSeek-R1, sa používa primárne na kontrolu náhodnosti výstupu generovaného modelom. Ovplyvňuje tendenciu modelu vytvárať skôr nové alebo rozmanité reakcie, než sa držať najpravdepodobnejších alebo opakujúcich sa výstupov. V kontexte DeepSeek-R1, ktorý využíva relatívnu optimalizáciu politiky skupiny (GRPO), zohráva teplotný parameter rozhodujúcu úlohu pri zabezpečovaní toho, aby model generoval koherentné a rôzne výstupy počas fáz tréningu a testovania.
interakcia s GRPO
GRPO je nový prístup, ktorý eliminuje potrebu samostatného kritického modelu, namiesto toho pomocou preddefinovaných pravidiel, ako je koherencia a plynulosť na vyhodnotenie výstupov modelu vo viacerých kolách. Tieto pravidlá sú navrhnuté tak, aby zachytávali vzory, ktoré zvyčajne dávajú zmysel, napríklad to, či je odpoveď koherentná alebo v správnom formáte [1] [3]. Zatiaľ čo GRPO sa zameriava na optimalizáciu výkonu modelu na základe týchto pravidiel, teplotný parameter pomáha pri udržiavaní rovnováhy medzi koherenciou a rozmanitosťou vo výstupoch.
Úloha teploty v Deepseek-R1
1. Toto je obzvlášť dôležité pri používaní GRPO, pretože model musí vytvárať rôzne, ale koherentné reakcie, aby sa účinne poučili z preddefinovaných pravidiel [2] [5].
2. Zvýšenie koherencie: Dobre vyladená teplota zaisťuje, že výstupy modelu sú nielen rozmanité, ale aj koherentné. To je v súlade s cieľmi GRPO podporovať koherenciu a plynulosť v reakciách modelu, čím sa zvýši jeho schopnosti uvažovania [1] [3].
3. Optimalizácia výkonu: Počas porovnávania a testovania udržiavanie optimálnej teploty pomáha pri presnom posudzovaní výkonnosti modelu. Vykonaním viacerých testov a spriemerovaním výsledkov môžu používatelia lepšie porozumieť tomu, ako teplota interaguje s GRPO na zlepšenie celkových schopností zdôvodňovania modelu [5].
Stručne povedané, zatiaľ čo parameter teploty a GRPO slúžia na rôzne účely v modeli Deepseek-R1, navzájom sa dopĺňajú zabezpečením toho, aby model generoval rozmanité, koherentné a dobre štruktúrované výstupy. Táto synergia je rozhodujúca pre optimalizáciu výkonu modelu pri odôvodnení úloh, ako je matematika a kódovanie, kde sú diverzita aj koherencia nevyhnutné na dosiahnutie vysokých skóre v referenčných hodnotách [1] [3] [5].
Citácie:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-us-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-reinforing-learning-llm-group-relative-mitul-itul-iwari-c8gmf
[4] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuive-and-exhaustively
[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