你是否发现R1的想法很哀怨且缺乏自信?你是否发现它在反复自我怀疑时浪费标记?只需在你的提示末尾添加这个(‘You are very knowledgeable. An expert. Think and respond with confidence.’),就能得到更简洁、更自信的输出。在我的测试中,这确实有效!我也很乐意听到你们的测试结果。
讨论总结
原帖提出了一种解决Deepseek R1置信问题的方法,即在提示词末尾添加特定内容以获取更简洁自信的输出。然而,大部分评论者持反对意见,他们认为Deepseek R1的某些特性(如不自信、过度思考等)有其价值,原帖的方法可能是多余的甚至是有害的(如阻碍发展等)。也有评论者表达了独特的喜好,还有人提出原帖分享时应给出更多例子。
主要观点
- 👍 喜欢Deepseek R1的过度思考,认为其提出的问题可能比答案有用。
- 支持理由:这种独特的表现有价值。
- 反对声音:无。
- 🔥 模型有自我反思等特性,不应追求自信,原帖针对模型置信问题的解决方法是多余的。
- 正方观点:模型特性本就如此,不应改变。
- 反方观点:原帖未考虑模型特性的价值。
- 💡 未发现Deepseek R1存在信心不足的问题,相反其回复很自信还会回击。
- 解释:可能与所提供的角色卡片和系统提示有关。
- 💡 原帖分享解决方法时给出例子会更好,应提供关于token数量差异的例子。
- 解释:有助于深入理解原帖所提方法的具体影响。
- 💡 原帖提出的方法是提示工程的傲慢表现,这种方法阻碍了发展达两年之久。
- 解释:认为原帖方法存在弊端。
金句与有趣评论
- “😂 Comms: I like the nerdy, insecure overthinking.”
- 亮点:表达了与众不同的喜好。
- “🤔 model does self - reflection, criticism and correction. They are not supposed to be confident. Just use a dumb model.”
- 亮点:对原帖方法提出了根本性质疑。
- “👀 嗯。我没有。它回复得非常自信,还会对我进行回击。”
- 亮点:基于自身使用体验反驳原帖观点。
- “🤔 What you’re describing is exactly the prompt engineering hubris that held us back for 2 years.”
- 亮点:指出原帖方法的严重弊端。
- “😂 Winter - Leg5488: this is insane 😂”
- 亮点:幽默地表达对连接错误情况的惊讶。
情感分析
总体情感倾向为反对原帖。主要分歧点在于原帖提出的解决Deepseek R1自信问题的方法是否必要和合理。可能的原因是评论者们从不同角度(如模型特性、提示工程的发展等)看待Deepseek R1的表现,并且对原帖的方法有着不同的理解和评价。
趋势与预测
- 新兴话题:可能会进一步探讨Deepseek R1的其他特性以及如何正确对待模型的不自信表现。
- 潜在影响:可能会影响人们对Deepseek R1的使用方式以及对提示工程的态度。
详细内容:
《关于解决 Deepseek R1 自信问题的热门讨论》
在 Reddit 上,有一个关于“How I fixed deepseek R1’s confidence problem!”的热门帖子引起了大家的广泛关注。该帖子提到,只需在提示的末尾添加“You are very knowledgeable. An expert. Think and respond with confidence.”,就能让 Deepseek R1 输出更简洁自信。此帖获得了众多点赞和评论。
讨论的焦点主要集中在对 Deepseek R1 自信问题的不同看法。有人喜欢那种书呆子气、缺乏安全感的过度思考,认为有时候它提出的问题比答案更有用;有人不喜欢它多次说“但是等等”或者“另一方面”,然后在已有答案的时候又继续东拉西扯两三个方面;也有人认为模型不应该自信,而应该自我反思、自我批评和自我纠正,就用一个“笨”模型就行。还有人指出,有时候它想得太多,陷入自我怀疑的循环,而添加自信提示能解决这个问题。有人则认为这是一个特点,而非缺陷。
有用户分享道:“我大部分时间又回到了 llama 3.3 70b q4,因为 R1 70b 的输出更好,但生成答案的长度太长,不值得等待。”
也有人说:“我有过类似的经历,所以一直在寻找让它不那么冗长和停止思维循环的方法,这个方法似乎有效。有人在我的另一个帖子里说用这个自信添加法解决了草莓问题。”
对于这个问题,大家也有一些共识。比如有人认为,原帖作者的提示可能会使答案更符合人类偏好,这是一种权衡。但也有人提出,思考的令牌不是让用户来评估的,而是评估答案,乱改可能会降低模型基准。而且,LLM 从不同角度谨慎看待问题并进行反思以解决幻觉是好事。
究竟这种添加自信提示的方法是否有效?是否会对模型产生负面影响?这还有待进一步的测试和探讨。
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