北京，2024年5月14日 – 近日，中国人工智能领域的明星企业DeepSeek（深度求索）在其官方X（原Twitter）账号上发布了DeepSeek-R1模型的推荐设置，引发了AI开发者社区的广泛关注。这一举动被视为DeepSeek官方下场指导用户，优化模型使用体验，充分释放R1模型潜力的重要信号。自春节以来，DeepSeek凭借其卓越的性能和开源精神，迅速成为AI领域最受瞩目的焦点之一，其官方App更是以惊人的速度突破了3000万日活跃用户。此次官方推荐设置的发布，无疑将进一步巩固DeepSeek在AI领域的领先地位，并推动大模型技术的普及和应用。
DeepSeek-R1：炙手可热的大模型新星
DeepSeek-R1作为一款开源的大语言模型，自发布以来便备受瞩目。其强大的语言理解和生成能力，以及对中文的良好支持，使其在众多开源模型中脱颖而出。尤其是在国内AI大模型领域，DeepSeek-R1被视为一股重要的力量，为开发者提供了更多选择和可能性。
春节过后，各大AI和云服务厂商纷纷推出基于DeepSeek-R1的服务，掀起了一股部署热潮。这不仅体现了DeepSeek-R1的市场认可度，也反映了国内AI产业对高性能、开源大模型的迫切需求。然而，随着越来越多的用户开始使用DeepSeek-R1，如何充分发挥其性能，避免常见问题，成为了一个亟待解决的问题。
官方推荐设置：精准调优，释放模型潜力
在此背景下，DeepSeek官方发布R1模型推荐设置，无疑是一场及时雨。这份推荐设置虽然内容不多，但每一项都直击用户痛点，为开发者提供了宝贵的实践指导。
1. 禁用系统提示词：避免干扰，确保模型自主性
DeepSeek官方建议用户在使用R1模型时，不要使用系统提示词。这一建议并非DeepSeek首创，此前已有不少开发者提出类似观点。系统提示词通常用于引导模型生成特定风格或内容的文本，但在某些情况下，它可能会限制模型的创造性和自主性，甚至导致输出质量下降。
禁用系统提示词，可以让模型更加自由地发挥其语言理解和生成能力，从而获得更自然、更流畅的输出结果。当然，在某些特定场景下，使用精心设计的提示词仍然是必要的。开发者需要根据实际需求，权衡利弊，做出明智的选择。
2. 温度参数设置为0.6：平衡创造性与连贯性
温度参数是控制模型输出随机性的重要参数。温度越高，模型输出越发散，创造性越强，但也更容易出现不连贯或无意义的内容。温度越低，模型输出越保守，连贯性越好，但创造性也会受到限制。
DeepSeek官方建议将温度参数设置为0.6，这一数值被认为是平衡创造性与连贯性的最佳选择。DeepSeek-R1项目文档中也明确指出，将温度设置在0.5-0.7范围内（建议为0.6），可以有效防止无休止的重复或不连贯的输出。
这一建议对于初学者来说尤为重要。通过将温度参数设置为0.6，用户可以在保证输出质量的前提下，体验到DeepSeek-R1的创造性。当然，有经验的开发者也可以根据具体任务，适当调整温度参数，以获得更符合需求的输出结果。
3. 官方提示词模板：规范输入，提升任务效果
除了通用设置外，DeepSeek官方还分享了用于搜索和文件上传的官方提示词模板。这些模板经过精心设计，可以帮助用户更有效地利用DeepSeek-R1完成特定任务。
-
文件上传提示词模板：
[file name]: {filename}
[file content begin]
{file_content}
[file content end]
{question}
在这个模板中，
{filename}、{file_content}和{question}是需要用户提供的参数，分别代表文件名、文件内容和用户提出的问题。通过将文件内容和问题以规范的格式输入模型，可以有效提高模型对文件内容的理解和分析能力，从而获得更准确的答案。 -
网页搜索提示词模板：
DeepSeek官方针对中文和英文查询，分别提供了不同的网页搜索提示词模板。这些模板都包含
{search_results}、{cur_data}和{question}三个参数，分别代表搜索结果、当前数据和用户提出的问题。通过将搜索结果和问题以规范的格式输入模型，可以有效提高模型对网页内容的理解和分析能力，从而获得更全面的答案。（具体中文和英文提示词模板请参考DeepSeek官方文档）
这些官方提示词模板为开发者提供了一个良好的起点。用户可以根据自己的需求，对模板进行修改和优化，以获得更好的任务效果。
4. 缓解模型绕过思考：强制推理，提升性能
DeepSeek官方还分享了一个缓解模型绕过思考问题的技巧。他们观察到，DeepSeek-R1系列模型在响应某些查询时，倾向于绕过思考模式（即输出<think>
</think>），这可能会对模型的性能产生不利影响。
为了确保模型进行彻底的推理，DeepSeek官方建议强制模型对每个输出都以<think>为其响应的开头。通过这种方式，可以引导模型进行更深入的思考，从而提高输出质量。
这一技巧虽然简单，但却非常有效。它可以帮助用户避免模型“偷懒”，确保模型充分发挥其推理能力。
社区反响：好评如潮，期待更多干货
DeepSeek官方发布R1模型推荐设置后，立即在AI开发者社区引发了热烈反响。许多用户表示，这些建议非常实用，可以帮助他们更好地使用DeepSeek-R1模型。
一些用户在社交媒体上分享了他们根据官方建议进行调优后的使用体验。他们表示，通过禁用系统提示词、调整温度参数、使用官方提示词模板以及强制模型进行思考，他们获得了更流畅、更准确的输出结果。
当然，也有一些用户对DeepSeek官方推荐的设置提出了疑问。例如，一些用户认为，温度参数设置为0.6可能过于保守，无法充分发挥模型的创造性。还有一些用户希望DeepSeek官方能够提供更多关于模型训练和微调的干货。
总的来说，DeepSeek官方发布R1模型推荐设置受到了社区的广泛好评。这一举动不仅体现了DeepSeek的开源精神，也反映了其对用户体验的高度重视。
开源奉献：DeepSeek的长期战略
DeepSeek的开源奉献精神是其迅速崛起的重要原因之一。通过开源其大语言模型，DeepSeek吸引了大量开发者参与模型的改进和优化，从而加速了模型的发展。
DeepSeek的开源战略不仅有利于自身的发展，也有利于整个AI生态的繁荣。通过提供高质量的开源模型，DeepSeek降低了AI开发的门槛，让更多的开发者可以参与到AI技术的创新中来。
当然，开源也面临着一些挑战。例如，如何保护模型的知识产权，如何防止模型被滥用等。DeepSeek需要认真思考这些问题，并采取相应的措施，以确保开源战略的可持续性。
未来展望：DeepSeek的下一步棋
DeepSeek R1模型推荐设置的发布，是DeepSeek发展历程中的一个重要里程碑。它标志着DeepSeek从单纯的模型提供者，向着更全面的AI服务提供者转型。
未来，DeepSeek有望在以下几个方面取得更大的突破：
- 模型性能的持续提升： DeepSeek需要不断改进其模型架构和训练方法，以提高模型的性能，缩小与OpenAI等领先企业的差距。
- 应用场景的拓展： DeepSeek需要积极探索大模型在各个领域的应用，例如智能客服、内容创作、教育等，为用户提供更多有价值的服务。
- 生态系统的建设： DeepSeek需要与更多的开发者、企业和研究机构合作，共同构建一个繁荣的AI生态系统。
- 商业模式的创新： DeepSeek需要探索可持续的商业模式，以支持其长期发展。
DeepSeek作为中国AI领域的代表性企业，肩负着重要的使命。我们期待DeepSeek能够继续秉承开源精神，不断创新，为中国AI产业的发展做出更大的贡献。
参考链接：
- DeepSeek官方X账号：https://x.com/deepseek_ai/status/1890324295181824107
- DeepSeek-R1项目GitHub仓库：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1
关键词： DeepSeek，R1模型，大语言模型，开源，AI，人工智能，推荐设置，提示词，温度参数，思考模式，开发者，生态系统。
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