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别误会，它们（深度探索R1模型）挺好的，但今天我问了它一个数学问题，它在思考过程中得到了答案，但却告诉自己‘那不可能是正确的’。其他人有遇到这种情况吗？

讨论总结

该讨论围绕DeepSeek R1模型是否会过度思考到出错展开。原帖主分享了自己使用该模型解答数学题时，模型得出答案却认为自己错误的经历并询问他人是否有相同经历。评论者们有的分享自己遇到类似情况，有的分析这种现象在其他模型也常见或难以避免，有的认为是训练数据问题，还有的对模型的推理行为本身提出了质疑。在讨论中也有情绪化和矛盾的回应，以及单纯对模型进行负面评价的情况。

主要观点

  1. 👍 DeepSeek R1存在过度思考的情况
    • 支持理由：原帖主提供了自己使用时的例子，有评论者表示有相同经历。
    • 反对声音：有评论者表示矛盾态度，不完全认同。
  2. 🔥 QwQ的思考量远大于DeepSeek
    • 正方观点：以幽默方式指出QwQ思考量是DeepSeek的7 - 8倍。
    • 反方观点：无（未在评论中有反对声音）。
  3. 💡 这种过度思考现象在当前思维模型中较为常见
    • 解释：有评论者指出在其他模型中也可能发生这种得出答案却否定自己的情况。
  4. 💡 对于推理的有用性在除特定任务外持怀疑态度
    • 解释：有评论者提出此观点，认为除特定任务外，推理的有用性不那么令人信服。
  5. 💡 认为deepseek r1模型的训练数据差，这是导致模型出现问题的原因
    • 解释：有评论者指出模型是首次迭代做推理模型，训练数据差所以出现过度思考出错的情况。

金句与有趣评论

  1. “😂 如果觉得Deepseek或其蒸馏版本过度思考，那就离QwQ远点儿，它的思考量可是前者的7 - 8倍呢。”
    • 亮点：用一种幽默风趣的方式比较了QwQ和DeepSeek的思考量。
  2. “🤔 Can happen with any of the current thinking models.”
    • 亮点：指出这种现象在当前思维模型中较为常见，有一定的概括性。
  3. “👀 I haven’t had any luck getting DeepSeek R1 to think less.”
    • 亮点：表达了在DeepSeek R1模型中难以避免过度思考的无奈。
  4. “😂 Yes yes yeeeessss, NO NO NO NO NO!!!! AAARGH🤦”
    • 亮点：以一种非常情绪化的方式表达了矛盾的态度。
  5. “💡 Yeah the training data they used was pretty shit.”
    • 亮点：直接指出了模型训练数据差这个可能的原因。

情感分析

总体情感倾向比较复杂。既有理性的分析，如对模型过度思考现象的探讨、对训练数据的分析等，但也存在矛盾和情绪化的表达。主要分歧点在于对DeepSeek R1模型是否真的存在过度思考出错的情况以及对模型的评价，可能的原因是不同用户使用体验不同，以及对模型的期望和要求不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：对模型推理行为可按需提示而非总是进行这一观点可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果能改进模型的过度思考问题或者合理利用模型推理，可能会提高模型在不同任务中的表现，如深度研究、编码等方面。

详细内容：

《关于 DeepSeek R1 模型是否过度思考的热门讨论》

在 Reddit 上，有一个备受关注的帖子，标题为“Does anyone else think that the deepseek r1 based models overthink themselves to the point of being wrong”。这个帖子的主要内容是作者提出尽管 DeepSeek R1 模型表现不错，但在自己向其询问一个数学问题时，模型在思考过程中得到了答案，却告诉自己“那不可能是对的”，并询问是否有人有类似的经历。此贴获得了众多的关注，引发了热烈的讨论，点赞数和评论数众多。

讨论的焦点主要集中在对 DeepSeek R1 模型及相关模型过度思考现象的看法。有人表示，如果觉得 DeepSeek 或其提炼的模型过度思考，那远离 QwQ 会更好，因为它的思考量更大。还有人提到 QwQ 就像“我的上下文大小限制是 32k？那你肯定知道我会思考 31500 个标记，而没有足够的标记用于完整输出。” 有用户分享了相关的视频链接，如QwQ 给出建议和QwQ 的自我怀疑。

有人认为这取决于问题的难度。也有人认为对于当前的思考模型来说，这种情况可能都会发生，并且还没成功让 DeepSeek R1 思考得更少。有人持比较激进的观点，认为除了特定任务外，不太相信推理的有用性，觉得如果需要模型进行这样的推理，在适当的时候提示它去做就好，而不是让它一直这样做。

还有人完全赞同这种过度思考的情况，并表示非常抓狂。有人认为模型的训练数据质量较差，由于这是第一代做推理模型，期待后续能有所改进。也有人发现它们总是不如其他可比较的模型，还指出这是中国制造的。

这场讨论中，对于 DeepSeek R1 模型是否过度思考存在着明显的争议。有人觉得这是普遍存在的问题，也有人认为取决于具体情况。而关于模型的训练数据和产地等因素，也成为了大家讨论的一部分。那么，如何在保证模型性能的同时，避免过度思考，以及如何提升训练数据的质量，将是值得深入探讨的问题。