Tham số nhiệt độ trong các mô hình ngôn ngữ như Deepseek-R1 chủ yếu được sử dụng để kiểm soát tính ngẫu nhiên của đầu ra được tạo ra bởi mô hình. Nó ảnh hưởng đến xu hướng tạo ra các phản ứng mới lạ hoặc đa dạng thay vì tuân thủ các đầu ra có khả năng hoặc lặp đi lặp lại nhất. Trong bối cảnh của DeepSeek-R1, sử dụng khung học tập tăng cường chính sách tương đối (GRPO) của nhóm, tham số nhiệt độ đóng một vai trò quan trọng trong việc đảm bảo rằng mô hình tạo ra các đầu ra mạch lạc và đa dạng trong các giai đoạn đào tạo và thử nghiệm.
Tương tác với GRPO
GRPO là một cách tiếp cận mới lạ giúp loại bỏ sự cần thiết của một mô hình phê bình riêng biệt, thay vào đó sử dụng các quy tắc được xác định trước như sự kết hợp và lưu loát để đánh giá đầu ra của mô hình qua nhiều vòng. Các quy tắc này được thiết kế để nắm bắt các mẫu thường có ý nghĩa, chẳng hạn như liệu một câu trả lời là mạch lạc hay ở định dạng đúng [1] [3]. Mặc dù GRPO tập trung vào việc tối ưu hóa hiệu suất của mô hình dựa trên các quy tắc này, tham số nhiệt độ giúp duy trì sự cân bằng giữa sự gắn kết và sự đa dạng trong các đầu ra.
Vai trò của nhiệt độ trong DeepSeek-R1
1. Ngăn chặn đầu ra lặp đi lặp lại: Bằng cách đặt nhiệt độ trong một phạm vi cụ thể (0,5 đến 0,7, với 0,6 được khuyến nghị), DeepSeek-R1 có thể tránh tạo ra các đầu ra lặp đi lặp lại hoặc không liên tục. Điều này đặc biệt quan trọng khi sử dụng GRPO, vì mô hình cần tạo ra các phản ứng đa dạng nhưng mạch lạc để học hỏi hiệu quả từ các quy tắc được xác định trước [2] [5].
2. Tăng cường sự kết hợp: Nhiệt độ được điều chỉnh tốt đảm bảo rằng đầu ra của mô hình không chỉ đa dạng mà còn mạch lạc. Điều này phù hợp với các mục tiêu của GRPO là thúc đẩy sự gắn kết và lưu loát trong các phản ứng của mô hình, do đó tăng cường khả năng lý luận của nó [1] [3].
3. Tối ưu hóa hiệu suất: Trong quá trình điểm chuẩn và thử nghiệm, việc duy trì nhiệt độ tối ưu giúp đánh giá chính xác hiệu suất của mô hình. Bằng cách tiến hành nhiều thử nghiệm và tính trung bình kết quả, người dùng có thể hiểu rõ hơn về cách nhiệt độ tương tác với GRPO để cải thiện khả năng suy luận chung của mô hình [5].
Tóm lại, trong khi tham số nhiệt độ và GRPO phục vụ các mục đích khác nhau trong mô hình Deepseek-R1, chúng bổ sung cho nhau bằng cách đảm bảo rằng mô hình tạo ra các đầu ra đa dạng, kết hợp và có cấu trúc tốt. Synergy này rất quan trọng để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình về các nhiệm vụ lý luận, chẳng hạn như toán học và mã hóa, trong đó cả sự đa dạng và sự gắn kết đều rất cần thiết để đạt được điểm số cao trên điểm chuẩn [1] [3] [5].
Trích dẫn:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it
.
[3] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1-reinforcement-learning-llm-group-relative-mitul-tiwari-c8gmf
[4] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuitively-and-exhaustively
[5] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
.
[7] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1