Temperaturni parameter v jezikovnih modelih, kot je Deepseek-R1, se uporablja predvsem za nadzor naključnosti izhoda, ki ga ustvari model. Vpliva na nagnjenost modela, da ustvarja nove ali raznolike odzive, namesto da se drži najverjetnejših ali ponavljajočih se rezultatov. V okviru Deepseek-R1, ki uporablja skupinsko relativno optimizacijo politike (GRPO) učenje učnega okvira, ima temperaturni parameter ključno vlogo pri zagotavljanju, da model med fazami usposabljanja in testiranja ustvarja koherentne in raznolike rezultate.
Interakcija z GRPO
GRPO je nov pristop, ki odpravlja potrebo po ločenem kritičnem modelu, namesto da bi uporabil vnaprej določena pravila, kot sta skladnost in tekočnost, da oceni rezultate modela v več krogih. Ta pravila so zasnovana tako, da zajemajo vzorce, ki imajo običajno smisel, na primer, ali je odgovor skladen ali v pravi obliki [1] [3]. Medtem ko se GRPO osredotoča na optimizacijo zmogljivosti modela na podlagi teh pravil, temperaturni parameter pomaga pri ohranjanju ravnotežja med skladnostjo in raznolikostjo v izhodih.
Vloga temperature v Deepseek-R1
1. Preprečevanje ponavljajočih se izhodov: Z nastavitvijo temperature v določenem območju (0,5 do 0,7, z 0,6 priporočeno), se lahko Deepseek-R1 izogne ustvarjanju ponavljajočih se ali neskladnih izhodov. To je še posebej pomembno pri uporabi GRPO, saj mora model ustvariti raznolike, a skladne odzive, da se učinkovito učijo iz vnaprej določenih pravil [2] [5].
2. Izboljšanje skladnosti: dobro nastavljena temperatura zagotavlja, da izhodi modela niso le raznoliki, ampak tudi skladni. To se usklajuje s cilji GRPO, da spodbuja skladnost in tekočnost odzivov modela, s čimer se poveča svoje sposobnosti sklepanja [1] [3].
3. Optimizacija uspešnosti: Med primerjanjem in testiranjem ohranjanje optimalne temperature pomaga pri natančni oceni uspešnosti modela. Z izvajanjem več testov in povprečjem rezultatov lahko uporabniki bolje razumejo, kako temperatura vpliva na GRPO za izboljšanje celotnih zmogljivosti sklepanja modela [5].
Če povzamemo, medtem ko temperaturni parameter in GRPO služita različnim namenom v modelu Deepseek-R1, se medsebojno dopolnjujeta z zagotavljanjem, da model ustvarja raznolike, koherentne in dobro strukturirane rezultate. Ta sinergija je ključnega pomena za optimizacijo uspešnosti modela o nalogah sklepanja, kot sta matematika in kodiranje, kjer sta tako raznolikost kot skladnost bistveni za doseganje visokih ocen na merilah [1] [3] [5].
Navedbe:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-it-it
[2] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i81ev6/deepseek_added_reCommadations_for_r1_local_use/
[3] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1-reinforcement-loarning-llm-group-relative-mil-tiwari-c8gmf
[4] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuitive-and-exhausto
[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