是否有相关的基准/最佳实践?
讨论总结
此讨论是关于如何使DeepSeek更多思考以及最长能强迫它思考多久的问题。参与者提出了许多方法,如使用特定工具、语法操作、创建代理、分解问题等,也探讨了一些影响因素,像模型的性能、上下文长度与思考量的关系,期间还夹杂着一些特殊情况如两性调侃等不相关内容,但整体以技术讨论为主。
主要观点
- 👍 存在让精简模型过度思考的工具
- 支持理由:DeviantPlayeer提到有工具可让蒸馏模型过度思考。
- 反对声音:无。
- 🔥 有人希望通过提示而非工具来让模型思考更久
- 正方观点:Western_Soil_4613表示想通过提示探究模型眼中的“难题”。
- 反方观点:无。
- 💡 没有提示能改变模型思考时长
- 解释:lighthawk16提出没有提示可改变模型思考时长。
- 💡 可以让模型持续谈论答案来实现“思考更久”
- 解释:Acrolith通过乘法运算示例表明可让模型持续谈论答案。
- 💡 过度思考可能影响语言模型的上下文长度
- 解释:有评论者对语言模型性能与思考量关系提出疑问,认为过度思考可能影响上下文长度。
金句与有趣评论
- “😂 DeviantPlayeer:There’s a tool for distilled models that forces it to overthink as much as you need.”
- 亮点:直接提供了一种让精简模型过度思考的工具。
- “🤔 Western_Soil_4613:Thanks but I wanted to do it with prompt not to use tool that alter the result.”
- 亮点:表达了希望用提示而非工具让模型思考更久的观点。
- “👀 lighthawk16:This is what you asked for. There is no prompt that will alter how long the model thinks.”
- 亮点:明确指出提示无法改变模型思考时长。
情感分析
总体情感倾向较为中性,主要是对DeepSeek思考相关技术问题进行理性探讨。主要分歧点在于是否使用工具来让模型思考更久,原因是不同人对于如何有效引导模型思考有着不同的思路,有些人倾向于使用工具,而有些人则更希望通过提示来达成目的。
趋势与预测
- 新兴话题:关于如何在不改变模型结构的前提下更有效地增加模型思考量。
- 潜在影响:如果找到有效的方法增加DeepSeek的思考量,可能会提高其在各种任务中的表现,进而影响自然语言处理相关领域的应用效果。
详细内容:
《关于如何促使 DeepSeek 更多思考的热门讨论》
在 Reddit 上,一则题为“How can I force DeepSeek to think much more? And how much the longest i can force it?”的帖子引起了广泛关注。此帖询问是否存在相关的基准或最佳实践,获得了众多的点赞和大量的评论。
讨论的焦点主要集中在如何促使 DeepSeek 进行更多思考以及其思考时间的限制等方面。有人认为不存在能改变模型思考时长的提示。还有人指出有针对提炼模型的工具可以迫使它过度思考。也有人分享了相关的实现链接。
有用户分享道:“从未遇到过一个女孩说‘更长’而不说‘更用力’,或者说‘更用力’而不说‘更长’。因此你是男性,证明完毕。”
有人提出疑问:“过度思考会影响语言模型的上下文长度吗?随着模型继续处理更多的想法,它是否需要处理越来越多的单词或提示?从理论上讲,如果模型记住每一点信息,随着思考过程变得更加复杂和数据量的增加,它的性能是否会开始下降?” 有人回应称,想法就像其他任何标记一样,所以会的。模型思考得越多,它为其他输入和输出拥有的上下文空间就越有限。
还有用户分享了自己的个人经历,比如有人给 DeepSeek 一个非常具体的业务逻辑问题,它思考了 16 分钟,得出了错误的结论,这是他能让 R1 思考的最长时间。
有人建议可以创建一个简单的链,将问题分解成多个小问题,或者禁止“”等。但也有人认为不要在无法解决的数学问题上浪费精力。
总之,这次讨论呈现了多种观点和见解,对于如何促使 DeepSeek 进行更多思考这一问题进行了深入的探讨。但目前尚未形成统一的结论。
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