พารามิเตอร์อุณหภูมิในแบบจำลองภาษาเช่น Deepseek-R1 ส่วนใหญ่ใช้เพื่อควบคุมการสุ่มของเอาต์พุตที่สร้างขึ้นโดยโมเดล มันมีอิทธิพลต่อแนวโน้มของโมเดลในการสร้างการตอบสนองที่แปลกใหม่หรือหลากหลายแทนที่จะยึดติดกับผลลัพธ์ที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุดหรือซ้ำ ๆ ในบริบทของ Deepseek-R1 ซึ่งใช้กรอบการเพิ่มประสิทธิภาพนโยบายสัมพัทธ์ของกลุ่ม (GRPO) กรอบการเรียนรู้การเสริมแรงพารามิเตอร์อุณหภูมิมีบทบาทสำคัญในการรับรองว่าแบบจำลองจะสร้างผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันและหลากหลายในระหว่างการฝึกอบรมและการทดสอบ
ปฏิสัมพันธ์กับ grpo
GRPO เป็นวิธีการใหม่ที่ไม่จำเป็นต้องใช้โมเดลนักวิจารณ์แยกต่างหากแทนที่จะใช้กฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเช่นการเชื่อมโยงและความคล่องแคล่วเพื่อประเมินผลลัพธ์ของโมเดลในหลายรอบ กฎเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อจับรูปแบบที่มักจะสมเหตุสมผลเช่นคำตอบนั้นสอดคล้องกันหรือในรูปแบบที่ถูกต้อง [1] [3] ในขณะที่ GRPO มุ่งเน้นไปที่การปรับประสิทธิภาพของโมเดลตามกฎเหล่านี้พารามิเตอร์อุณหภูมิช่วยในการรักษาสมดุลระหว่างการเชื่อมโยงและความหลากหลายในเอาต์พุต
บทบาทของอุณหภูมิใน Deepseek-R1
1. การป้องกันเอาต์พุตซ้ำ ๆ : โดยการตั้งค่าอุณหภูมิภายในช่วงเฉพาะ (0.5 ถึง 0.7 โดยแนะนำ 0.6), Deepseek-R1 สามารถหลีกเลี่ยงการสร้างผลลัพธ์ซ้ำ ๆ หรือไม่ต่อเนื่องกัน สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อใช้ GRPO เนื่องจากแบบจำลองจำเป็นต้องสร้างการตอบสนองที่หลากหลาย แต่สอดคล้องกันเพื่อเรียนรู้อย่างมีประสิทธิภาพจากกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้า [2] [5]
2. การเพิ่มความเชื่อมโยงกัน: อุณหภูมิที่ปรับจูนทำให้มั่นใจได้ว่าผลลัพธ์ของโมเดลนั้นไม่เพียง แต่มีความหลากหลาย แต่ยังเชื่อมโยงกัน สิ่งนี้สอดคล้องกับเป้าหมายของ GRPO ในการส่งเสริมการเชื่อมโยงและความคล่องแคล่วในการตอบสนองของโมเดลซึ่งจะช่วยเพิ่มความสามารถในการใช้เหตุผล [1] [3]
3. การเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพ: ในระหว่างการเปรียบเทียบและการทดสอบการรักษาอุณหภูมิที่เหมาะสมจะช่วยในการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองได้อย่างแม่นยำ ด้วยการดำเนินการทดสอบหลายครั้งและเฉลี่ยผลลัพธ์ผู้ใช้สามารถเข้าใจได้ดีขึ้นว่าอุณหภูมิมีปฏิสัมพันธ์กับ GRPO อย่างไรเพื่อปรับปรุงความสามารถในการใช้เหตุผลโดยรวมของโมเดล [5]
โดยสรุปในขณะที่พารามิเตอร์อุณหภูมิและ GRPO มีจุดประสงค์ที่แตกต่างกันในโมเดล Deepseek-R1 พวกเขาจะเติมเต็มซึ่งกันและกันโดยการสร้างความมั่นใจว่าโมเดลสร้างเอาต์พุตที่หลากหลายสอดคล้องกันและมีโครงสร้างที่ดี การทำงานร่วมกันนี้มีความสำคัญต่อการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของแบบจำลองในการใช้เหตุผลเช่นคณิตศาสตร์และการเข้ารหัสซึ่งทั้งความหลากหลายและการเชื่อมโยงกันเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการบรรลุคะแนนสูงในการวัดประสิทธิภาพ [1] [3] [5]
การอ้างอิง:
[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-reinforcement-learning-llm-group-relative-mitul-tiwari-c8gmf
[4] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuitively-and-exively
[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