Temperatuuri parameetrit sellistes keelemudelites nagu Deepseek-R1 kasutatakse peamiselt mudeli loodud väljundi juhuslikkuse juhtimiseks. See mõjutab mudeli kalduvust toota uudseid või mitmekesiseid vastuseid, selle asemel et kinni pidada kõige tõenäolisematest või korduvatest väljunditest. Deepseek-R1 kontekstis, mis kasutab rühma suhtelist poliitika optimeerimist (GRPO) tugevdusõppe raamistikku, mängib temperatuuriparameeter üliolulist rolli tagades, et mudel genereerib koolituse ja testimise faaside ajal sidusaid ja mitmekesiseid väljundeid.
Interaktsioon GRPO -ga
GRPO on uudne lähenemisviis, mis välistab vajaduse eraldi kriitikamudeli järele, selle asemel kasutab mudeli väljundite hindamiseks mitme vooru hindamiseks eelnevalt määratletud reegleid nagu sidusus ja sujuvus. Nende reeglite eesmärk on jäädvustada mustreid, mis on tavaliselt mõistlikud, näiteks kas vastus on sidus või õiges vormingus [1] [3]. Ehkki GRPO keskendub nende reeglite põhjal mudeli jõudluse optimeerimisele, aitab temperatuuriparameeter säilitada tasakaalu väljundite sidususe ja mitmekesisuse vahel.
Temperatuuri roll Deepseek-R1-s
1. Korduvate väljundite ennetamine: seadistades temperatuuri konkreetses vahemikus (0,5 kuni 0,7, 0,6 soovitatavaga) saab DeepSEEK-R1 vältida korduvate või ebajärjepidevate väljundite genereerimist. See on eriti oluline GRPO kasutamisel, kuna mudel peab tootma mitmekesiseid, kuid sidusaid vastuseid, et tõhusalt õppida eelnevalt määratletud reeglitest [2] [5].
2. Soodustav sidusus: hästi häälestatud temperatuur tagab, et mudeli väljundid pole mitte ainult mitmekesised, vaid ka sidusad. See vastab GRPO eesmärkidele edendada mudeli vastuste sidusust ja sujuvust, suurendades sellega selle mõttekäiku [1] [3].
3. Optimeerimine jõudluse optimeerimine: võrdlusuuringute ja testimise ajal aitab optimaalse temperatuuri säilitamine mudeli jõudlust täpselt hinnata. Mitme testi läbiviimisega ja tulemuste keskmistades saavad kasutajad paremini aru, kuidas temperatuur interakteerub GRPO -ga, et parandada mudeli üldist mõttekäiku [5].
Kokkuvõtlikult võib temperatuuriparameeter ja GRPO Deepseek-R1 mudelis erinevaid eesmärke täiendada, tagades, et mudel genereerib mitmekesise, sidusa ja hästi struktureeritud väljundid. See sünergia on ülioluline mudeli jõudluse optimeerimiseks mõttekäikude, näiteks matemaatika ja kodeerimise korral, kus nii mitmekesisus kui ka sidusus on olulised võrdlusaluste kõrgete hindete saavutamiseks [1] [3] [5].
Tsitaadid:
]
]
]
]
[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