A nyelvi modellekben, mint például a DeepSeek-R1 hőmérsékleti paramétert, elsősorban a modell által generált kimenet véletlenszerűségének szabályozására használják. Befolyásolja a modell hajlamát, hogy új vagy változatos válaszokat hozzon létre, ahelyett, hogy a legvalószínűbb vagy ismétlődő kimenetekhez tartozna. A DeepSeek-R1-rel, amely a csoportos relatív politika optimalizálását (GRPO) megerősítő tanulási keretrendszert használja, a hőmérsékleti paraméter döntő szerepet játszik annak biztosításában, hogy a modell koherens és változatos outputokat generáljon az edzés és a tesztelési szakaszok során.
Interakció a GRPO -val
A GRPO egy új megközelítés, amely kiküszöböli a külön kritikus modell szükségességét, ehelyett olyan előre meghatározott szabályokat alkalmaz, mint a koherencia és a folyékonyság, hogy több fordulóban értékelje a modell kimeneteit. Ezeket a szabályokat úgy tervezték, hogy olyan mintákat rögzítsenek, amelyek általában értelmeznek, például hogy a válasz koherens vagy megfelelő formátumban van -e [1] [3]. Míg a GRPO a modell teljesítményének ezen szabályok alapján történő optimalizálására összpontosít, a hőmérsékleti paraméter elősegíti az egyensúly fenntartását a koherencia és a kimenetek sokfélesége között.
A hőmérséklet szerepe a mélymag-R1-ben
1. Az ismétlődő kimenetek megelőzése: A hőmérséklet meghatározott tartományon belüli beállításával (0,5–0,7, 0,6 ajánlott) a DeepSeek-R1 elkerülheti az ismétlődő vagy inkoherens kimenetek előállítását. Ez különösen fontos a GRPO használatakor, mivel a modellnek változatos, mégis koherens válaszokat kell hoznia az előre meghatározott szabályokból [2] [5].
2. A koherencia fokozása: A jól hangolt hőmérséklet biztosítja, hogy a modell kimenetei nemcsak változatosok, hanem koherensek is. Ez összhangban áll a GRPO céljaival, hogy előmozdítsa a koherenciát és a folyékonyságot a modell válaszaiban, ezáltal javítva érvelési képességeit [1] [3].
3. A teljesítmény optimalizálása: A benchmarking és a tesztelés során az optimális hőmérséklet fenntartása elősegíti a modell teljesítményének pontos értékelését. Több teszt elvégzésével és az eredmények átlagolásával a felhasználók jobban megérthetik, hogy a hőmérséklet hogyan működik együtt a GRPO -val a modell általános érvelési képességeinek javítása érdekében [5].
Összefoglalva: míg a hőmérsékleti paraméter és a GRPO eltérő célokat szolgál a DeepSeek-R1 modellben, kiegészítik egymást azzal, hogy a modell változatos, koherens és jól strukturált kimeneteket generál. Ez a szinergia kulcsfontosságú a modell érvelési feladatokkal kapcsolatos teljesítményének optimalizálásához, például a matematika és a kódolás, ahol mind a sokféleség, mind a koherencia elengedhetetlen a referenciaértékek magas pontszámainak eléréséhez [1] [3] [5].
Idézetek:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-thraining-of-deepseek-r1-and-ways-touse-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-reinforcent-learning-llm-group-relative-mitul-tiwari-c8gmf
[4] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intitively-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