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当使用DeepSeek - R1系列模型（包括进行基准测试）以达到预期性能时，我们建议遵循以下配置：1. 将温度设置在0.5 - 0.7范围内（推荐0.6），以防止无休止的重复或不连贯的输出。2. 避免添加系统提示；所有指令应包含在用户提示中。3. 对于数学问题，建议在提示中包含指令，例如：“请逐步推理，并将最终答案放在\boxed{}内。”4. 在评估模型性能时，建议进行多次测试并取平均结果。

讨论总结

这是关于DeepSeek - R1系列模型在本地使用推荐的讨论。原帖给出了如温度设置、避免系统提示等使用建议，评论者们围绕这些建议发表了自己的看法，包括模型在处理难题时的表现、不同温度设置的效果、系统提示对模型性能的影响等内容，大家分享经验、提出疑问并进行探讨。

主要观点

  1. 👍 模型在遇到难题时可能会给出借助其他工具的虚构答案，被认为是想要放弃的表现
    • 支持理由：评论者指出在较难问题时模型会虚构答案作答
    • 反对声音：无
  2. 🔥 在使用DeepSeek - R1系列模型时，系统提示存在时也可正常工作，但调整温度的建议是正确的
    • 正方观点：有使用者表示带系统提示正常工作，同时认可温度调整的正确性
    • 反方观点：无
  3. 💡 建议将温度设置为0以获取最可能结果，添加0.01的dry_multiplier防止思考循环，这种方法在“蒸馏”R1模型上可行
    • 解释：有评论者提出不同的温度设置和防止思考循环的方法，并表示对自己有效
  4. 💡 系统提示对部分使用者效果良好，原帖关于避免使用系统提示的建议可能是针对基准测试而言
    • 解释：部分使用者分享自己使用系统提示的体验并对原帖建议进行推测
  5. 💡 使用系统提示时R1性能显著提高，怀疑将系统提示放在消息开头性能会进一步提高
    • 解释：有使用者根据自己的使用情况提出对系统提示位置影响性能的疑问

金句与有趣评论

  1. “😂 PsychologicalKnee562：Pretty funny that when a hard enough problem is given, and it wants to give up, it would say something like “Let’s calculate with Wolphram Alpha: (hallucinated nonsense answer)” and then answer with it”
    • 亮点：生动地描述了模型在遇到难题时的有趣表现
  2. “🤔 a_beautiful_rhind：Works fine with system prompt. Temperature thing is true though.”
    • 亮点：指出系统提示可正常工作的同时认可温度设置的正确性
  3. “👀 Neutrinotek：For real! I noticed an immediate, huge difference when I dropped the temp to 0.6.”
    • 亮点：用自身经历说明温度调整到0.6时的明显差异
  4. “😉 Willing_Landscape_61：I just don’t get why one should use a temperature other than 0 for math?”
    • 亮点：提出对数学问题使用非0温度的疑问
  5. “🤨 Admirable - Star7088：当我使用系统提示时，R1的性能显著提高。”
    • 亮点：分享系统提示对模型性能提高的经验

情感分析

总体情感倾向较为理性中立。主要分歧点在于系统提示是否对模型性能有积极影响以及温度设置的合理性。可能的原因是大家根据自己的使用经验和对模型的理解不同，并且原帖的推荐内容与部分使用者的实际操作存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：在ollama / openwebui中进行模型推荐设置的方法可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果这些关于模型使用的讨论能形成共识，可能会影响更多用户对DeepSeek - R1系列模型的使用方式，也可能为模型开发者提供改进和优化的方向。

详细内容：

《关于 DeepSeek-R1 模型使用的热门讨论》

近日，Reddit 上一则关于 DeepSeek-R1 模型使用的帖子引发了广泛关注。该帖子提供了链接https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B#usage-recommendations，并给出了一系列使用建议。此帖获得了众多点赞和评论，主要讨论了模型在不同场景下的配置和表现。

讨论焦点与观点分析如下： 有人提到，当遇到难题时，模型会说“Let’s calculate with Wolphram Alpha: (hallucinated nonsense answer)”然后给出答案。 有人认为使用系统提示效果不错，但也有人指出按建议避免添加系统提示，温度设为 0.6 效果更好。比如有人分享道：“我把温度降到 0.6 时，立刻发现了巨大的差异。” 有人提出对于数学问题为何不使用温度 0 ，而有人解释虽 R1 并非完全如此，但相关研究表明在解决数学问题时，给模型更多思考空间能让其发现逻辑中的潜在缺陷。 有人建议用温度 0 并添加 dry_multiplier 0.01 ，还表示这对“distilled”R1 模型有效。 有人分享了将特定提示用于 R1 模型效果更好的个人经历。 有人质疑“平均结果”的说法，认为模型表现有时不稳定。 有人表示使用系统提示后 R1 模型性能显著提升，并思考是否在消息开头使用系统提示会有更好效果。还有人因 R1 模型对系统提示的特殊反应而多次重写，并准备进一步测试无提示的情况。

这场讨论中的共识在于对温度设置的重视，不同观点的碰撞也为更好地理解和应用 DeepSeek-R1 模型提供了丰富的思路。

总之，通过这次热门讨论，大家对 DeepSeek-R1 模型的使用有了更深入的思考和探索。