Deepseek-R1 gibi dil modellerindeki sıcaklık parametresi öncelikle model tarafından üretilen çıktının rastgeleliğini kontrol etmek için kullanılır. Modelin en olası veya tekrarlayan çıktılara bağlı kalmak yerine yeni veya çeşitli yanıtlar üretme eğilimini etkiler. Grup Göreceli Politika Optimizasyonu (GRPO) takviye öğrenme çerçevesini kullanan Deepseek-R1 bağlamında, sıcaklık parametresi, modelin eğitim ve test aşamaları sırasında tutarlı ve çeşitli çıkışlar üretmesini sağlamada önemli bir rol oynar.
GRPO ile Etkileşim
GRPO, modelin çıktılarını birden fazla tur üzerindeki değerlendirmek için tutarlılık ve akıcılık gibi önceden tanımlanmış kuralları kullanarak ayrı bir eleştirmen modeline olan ihtiyacı ortadan kaldıran yeni bir yaklaşımdır. Bu kurallar, bir cevabın tutarlı mı yoksa doğru formatta mı olduğu gibi, tipik olarak mantıklı kalıpları yakalamak için tasarlanmıştır [1] [3]. GRPO, modelin bu kurallara dayalı performansını optimize etmeye odaklanırken, sıcaklık parametresi çıktılardaki tutarlılık ve çeşitlilik arasında bir dengeyi korumaya yardımcı olur.
Deepseek-R1'de sıcaklığın rolü
1. Tekrarlayan çıkışları önleme: Sıcaklığı belirli bir aralıkta (0.5 ila 0.7, 0.6 önerilen) ayarlayarak, Deepseek-R1 tekrarlayan veya tutarsız çıkışlar üretmeyi önleyebilir. Bu, GRPO kullanırken özellikle önemlidir, çünkü modelin önceden tanımlanmış kurallardan etkili bir şekilde öğrenilmesi için çeşitli ancak tutarlı yanıtlar üretmesi gerekmektedir [2] [5].
2. Tutarlılığın arttırılması: İyi ayarlanmış bir sıcaklık, modelin çıkışlarının sadece çeşitli değil, aynı zamanda tutarlı olmasını sağlar. Bu, GRPO'nun modelin yanıtlarında tutarlılığı ve akıcılığı teşvik etme hedefleriyle uyumludur, böylece akıl yürütme yeteneklerini artırır [1] [3].
3. Performans optimize etme: Kıyaslama ve test sırasında, optimum bir sıcaklığı korumak, modelin performansını doğru bir şekilde değerlendirmeye yardımcı olur. Birden fazla test yaparak ve sonuçların ortalaması alarak, kullanıcılar modelin genel akıl yürütme yeteneklerini artırmak için sıcaklığın GRPO ile nasıl etkileşime girdiğini daha iyi anlayabilir [5].
Özetle, sıcaklık parametresi ve GRPO, Deepseek-R1 modelinde farklı amaçlara hizmet ederken, modelin çeşitli, tutarlı ve iyi yapılandırılmış çıkışlar üretmesini sağlayarak birbirlerini tamamlarlar. Bu sinerji, modelin, hem çeşitliliğin hem de tutarlılığın ölçütlerde yüksek puanlar elde etmek için gerekli olduğu matematik ve kodlama gibi akıl yürütme görevlerindeki performansını optimize etmek için çok önemlidir [1] [3] [5].
Alıntılar:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-fainta-feepseek-r1-and-to-to-use-it
[2] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i81ev6/deepseek_added_recommandasyonlar_for_r1_local_use/
[3] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1-orinforpon-learning-lm-group-relative-mitul-tiwari-c8gmf
[4] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-ionitive- ve-xhaustily
[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