作為當(dāng)下熱門的AI模型，DeepSeek的部署和使用方式一直是開發(fā)者和用戶關(guān)注的焦點(diǎn)。本文匯總了DeepSeek官方對R1模型的最佳設(shè)置建議，供大家參考學(xué)習(xí)。

家人們，咱們到底該如何部署DeepSeek-R1，才能體驗(yàn)最佳??？

對于這個問題，DeepSeek官方發(fā)話了：

DeepSeek推薦的設(shè)置非常簡單，只有四項(xiàng)內(nèi)容。

其中三項(xiàng)，其實(shí)在此前相關(guān)文檔中有所涉及，我們在這里再來回顧一下。

首先，是別用系統(tǒng)提示詞（No system prompt），所有的指令都應(yīng)該包含在用戶提示詞中。

至于原因，網(wǎng)友認(rèn)為是因?yàn)镽1就是這么被訓(xùn)練而來的。

其次，是把Temperature設(shè)置為0.6。

DeepSeek在GitHub文檔中的解釋是：

將Temperature設(shè)置在0.5-0.7（建議0.6）的范圍內(nèi)，以防止無休止的重復(fù)或輸出不一致。

第三點(diǎn)，則是一份緩解模型繞過思維的指南，包含兩個細(xì)分內(nèi)容：

對于數(shù)學(xué)問題，建議在你的提示中包含一個指令，如：“請一步一步地推理，并將你的最終答案放在boxed{}內(nèi)。”

做到这三点挑战，产品经理只会不断升值

好的产品经理是很稀缺的，懂用户、懂商业、懂数据的产品经理走出互联网，依然是抢手货。相反，如果只做简单传话、低效执行、浅层思考的产品经理，恐怕走不过未来3-5年的洪流。

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在評估模型性能時，建議進(jìn)行多次測試并對結(jié)果進(jìn)行平均。

新的設(shè)置推薦

除了上述已有的三點(diǎn)之外，這次DeepSeek官方在推文中引入了一個新的推薦——官方提示搜索和文件上傳。

DeepSeek表示：

上傳文件時，請按照模板創(chuàng)建提示，其中{file_name}， {file_content}和{question}是參數(shù)。file_template = “””[file name]: {file_name}[file content begin]{file_content}[file content end]{question}”””
對于Web搜索，{search_results}， {cur_data}和{question}是參數(shù)。
對于中文查詢，使用提示詞：

對于英文查詢，使用提示詞：

相應(yīng)內(nèi)容在DeepSeek官方GitHub的README文檔中也有更新，感興趣的小伙伴可以進(jìn)一步了解下~

DeepSeek官方GitHub：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/README.md

參考鏈接：

[1]https://x.com/deepseek_ai/status/1890324295181824107

[2]https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1i9k284/why_should_one_avoid_adding_a_system_prompt_with/