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如何去掉DeepSeek R1的思考过程

发布日期:2025-03-20 04:54:51 浏览次数: 1564 来源:算法工程笔记
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深入解析如何优化与大语言模型DeepSeek R1的交互体验。

核心内容:
1. DeepSeek R1的思考过程及其对用户体验的影响
2. 思考过程对回答质量的潜在影响
3. 两种方法去除DeepSeek R1的思考过程

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

在与类似DeepSeek类似的大语言模型交互时,你是否曾经遇到过这样的困惑:

DeepSeek-R1的思考过程是否可以去掉?

大多数情况下,我们希望AI能直接给出答案,而不是在输出中展示“思考过程”。DeepSeek-R1会在回答前生成一个<think>标签,表示其推理过程。如果这个过程过长,用户可能会感到冗余,甚至影响使用体验。

那么,能否去掉DeepSeek-R1的思考过程呢

答案是肯定的。但与此同时,我们也要注意到:

  • 去除思考过程可能会影响回答质量,因为模型的思考步骤有助于提高推理的准确性。

本文主要将介绍一种去除DeepSeek-R1的思考过程,而不考虑去掉思考过程后的回答质量

背景知识:从补全模型到对话模型

在深度学习的发展历程中,文本生成任务经历了从“补全”到“对话”的演进。

早期的GPT模型(如GPT-2)主要基于文本补全,即根据已有的输入预测下一个最可能的单词或句子。
而ChatGPT等对话模型(如GPT-3.5、GPT-4)在此基础上引入了消息结构(messages),允许多轮交互,并优化了对话的连贯性,更符合人类的表述方式。

DeepSeek-R1是一款强大的对话模型,它采用类似ChatGPT的架构,同时引入了思考过程(thinking process),即在生成最终答案之前,模型会先进行推理,并将推理步骤以<think>标签的形式输出。

方法1:使用 Chat Prefix Completion

DeepSeek提供了Chat Prefix Completion (Beta)[1]功能,它允许我们通过特定的提示方式控制模型的输出格式。

可以通过以下方式去掉<think>标签,使模型直接给出答案:

curl https://api.deepseek.com/beta \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
  -d '{
     "model": "deepseek-ai/DeepSeek-R1",
     "messages": [{"role": "user", "content": "9.11和9.8哪个大"}, {"role": "assistant", "content": "<think>\n</think>\n\n"}],
     "temperature": 0.6
   }'

在这里,我们在messages参数中直接告诉模型,思考部分为空<think>\n</think>\n\n),这样它就不会输出思考过程,而是直接给出答案。

注意,此方法仅适用于 DeepSeek 的官方 API。

方法2:使用 Completion API

除了Chat模式,OpenAI 的接口规范也支持补全模式(completion)。在补全模式下,我们可以根据不同模型的对话模板(chat template)直接调整prompt,让模型忽略<think>部分。

curl https://api.siliconflow.cn/v1/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
  -d '{
    "model": "deepseek-ai/DeepSeek-R1",
    "prompt": "<|begin▁of▁sentence|><|User|>1+2+3+..+100等于多少<|Assistant|><think>\n</think>\n\n",
    "max_tokens": 7,
    "temperature": 0.6
  }'

或者使用Python API:

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.deepseek.com/beta", api_key=<API_KEY>)

client.completions.create(
  model="deepseek-ai/DeepSeek-R1",
  prompt="<|begin▁of▁sentence|><|User|>1+2+3+..+100等于多少<|Assistant|><think>\n</think>\n\n",
  max_tokens=7,
  temperature=0.6
)

通过这种方式,我们可以控制模型忽略<think>标签,直接生成答案。

可能存在的问题

尽管可以去除DeepSeek-R1的思考过程,但仍然有一些问题值得注意:

  1. 稳定性:不同的输入可能会导致模型仍然输出思考过程,因此需要进一步测试上述方法的稳定性。
  2. 回答质量:去除思考过程可能会影响回答的准确性,特别是在推理和计算任务中。

结论

去除DeepSeek-R1的思考过程是可行的,但需要权衡使用体验与回答质量之间的关系。如果你的应用场景对思考过程的可读性要求不高,而更倾向于直接获取答案,那么可以尝试上述方法来优化模型的输出。

同时,希望这篇文章能帮助你更好地理解补全(Completion)与对话(Chat Completion)之间的区别!

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