剛剛，DeepSeek官方釋出R1模型推薦設定，這才是正確用法

机器之心發表於2025-02-14
原文網址 : https://www.jiqizhixin.com/articles/2025-02-14-12
模型
自春節以來，DeepSeek 就一直是 AI 領域最熱門的關鍵詞，甚至可能沒有之一，其官方 App 成為了史上最快突破 3000 萬日活的應用。最近一段時間，各家 AI 或雲服務廠商更是掀起了部署 DeepSeek-R1 服務的狂潮，甚至讓薅羊毛的使用者們都有點忙不過來了。

就在剛剛，DeepSeek 官網 X 帳號終於更新了（上一次更新還是在 1 月 28 日），官方下場推薦了部署 DeepSeek-R1 的設定。DeepSeek 強調官方部署的版本跟開源版本模型完全一致。
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剛剛發出，就吸引了全網圍觀。
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內容不多，分為四項。

第一項是：不要使用系統提示詞。這個建議其實已經被很多開發者提出過了。
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第二項是：溫度引數設定為 0.6。至於原因，DeepSeek-R1 專案中寫到：「將溫度設定在 0.5-0.7 範圍內（建議為 0.6），以防止無休止的重複或不連貫的輸出。」

第三項，DeepSeek 分享了用於搜尋和檔案上傳的官方提示詞。

對於檔案上傳，建議使用者按照模板建立提示，其中 {file_name}、{file_content} 和 {question} 是引數。

filetemplate = \
"""[file name]: {filename}
[file content begin]
{file_content}
[file content end]
{question}"""

對於網頁搜尋，引數包括 {search_results}、{cur_data} 和 {question} 。

對於中文查詢，使用的提示詞是：
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對於英文查詢，使用的提示詞是：
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第四項則是一個指南，說明了可以如何緩解模型繞過思考的問題。DeepSeek 寫到：「我們觀察到 DeepSeek-R1 系列模型在響應某些查詢時傾向於繞過思考模式（即輸出 <think>\n\n</think>），這可能會對模型的效能產生不利影響。為了確保模型進行徹底的推理，我們建議強制模型對每個輸出都以 <think>\n 為其響應的開頭。」

雖然這一次實際上就只是更新了 DeepSeek-R1 專案的 README.md 檔案，但依然收穫了不少好評。
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當然，也有使用者對 DeepSeek 官方推薦的設定有所困惑：
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最後，雖然這種開源奉獻精神令網友們感動，不過，大家當前最大的痛還是這個：
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參考連結：
https://x.com/deepseek_ai/status/1890324295181824107
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1

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