Параметр температури в мовних моделях, таких як DeepSeek-R1, в першу чергу використовується для контролю випадковості виходу, що генерується моделлю. Це впливає на тенденцію моделі створювати нові чи різноманітні відповіді, а не дотримуватися найбільш вірогідних або повторюваних результатів. У контексті DeepSeek-R1, який використовує групову оптимізацію політики (GRPO) підготовка до навчання підсилення, параметр температури відіграє вирішальну роль у забезпеченні генерування когерентних та різноманітних результатів під час фаз тренувань та тестування.
Взаємодія з GRPO
GRPO - це новий підхід, який усуває необхідність окремої критичної моделі, замість того, щоб використовувати заздалегідь визначені правила, такі як когерентність та вільність для оцінки результатів моделі протягом декількох раундів. Ці правила призначені для фіксації шаблонів, які зазвичай мають сенс, наприклад, чи є відповідь узгодженою чи в правильному форматі [1] [3]. Хоча GRPO зосереджується на оптимізації продуктивності моделі на основі цих правил, параметр температури допомагає підтримувати баланс між узгодженістю та різноманітністю у виходах.
Роль температури в DeepSeek-R1
1. Запобігання повторюваних виходах: встановивши температуру в певному діапазоні (0,5 до 0,7, з рекомендованою 0,6), DeepSeek-R1 може уникнути генерування повторюваних або непослідовних виходів. Це особливо важливо при використанні GRPO, оскільки модель повинна створити різноманітні, але цілісні відповіді для ефективного навчання за попередньо визначеними правилами [2] [5].
2. Підвищення узгодженості: добре налаштована температура гарантує, що результати моделі є не лише різноманітними, але й узгодженими. Це узгоджується з цілями GRPO щодо сприяння узгодженню та вільності у відповідях моделі, тим самим посилюючи свої можливості міркувань [1] [3].
3. Оптимізація продуктивності: Під час тестування та тестування підтримка оптимальної температури допомагає точно оцінити продуктивність моделі. Проводячи кілька тестів та усереднюючи результати, користувачі можуть краще зрозуміти, як температура взаємодіє з GRPO для покращення загальних можливостей міркувань моделі [5].
Підсумовуючи, хоча параметр температури та GRPO служать різним цілям у моделі DeepSeek-R1, вони доповнюють один одного, забезпечуючи, щоб модель генерувала різноманітні, узгоджені та добре структуровані результати. Ця синергія має вирішальне значення для оптимізації виконання моделі на міркуваннях, таких як математика та кодування, де і різноманітність, і узгодженість мають важливе значення для досягнення високих балів за орієнтирами [1] [3] [5].
Цитати:
[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-reinformence-learning-llm-group-relative mitul-tiwari-c8gmf
[4] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-tuitive-and-exhaustile
[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