Together AI 发布了一篇《DeepSeek-R1 Quickstart》有关如何使用DeepSeek-R1的综合指南！

DeepSeek-R1 这种推理模型经过专门训练，能够在给出答案前进行逐步思考，这使得它们在复杂的推理任务中表现出色，例如编码、数学、规划、谜题和 AI 智能体的工作流程。

对于一个问题，DeepSeek-R1 会输出其思维链/推理过程（以思考 Token 的形式），这些 Token 被包含在 <think> 标签中，以及最终的答案。

由于这类模型需要消耗更多的计算资源和 Token 才能实现更好的推理能力，因此它们的输出通常更长，计算速度也更慢，成本也高于没有推理能力的对应模型。

一、Prompt 调优以获得最佳结果

推理模型（如 deepseek-r1、o1、o3-mini等）擅长根据已知信息进行逻辑推理和问题求解，而非推理模型（deepseek-v3、gpt-4o、claude-3.5-sonnet等）则更侧重于信息检索和模式匹配。下面我们提供一份指南，帮助你充分发挥 DeepSeek-R1 的性能：

• 清晰且具体的提示语 (prompts)： 使用简洁明了的语言编写指令，明确表达你的需求。复杂冗长的提示语往往效果不佳。

• 采样参数： 建议将 temperature (温度系数) 设置在 0.5-0.7 之间 (推荐值 0.6)，以避免模型产生重复或不连贯的输出。同时，top-p (概率截断) 建议设置为 0.95。

• 避免使用系统提示 (system prompt)： 不要添加额外的系统提示语，所有指令都应包含在用户提示语中。

• 避免使用少量样本提示 (few-shot prompting)： 不要在提示语中提供任何示例，因为这会降低模型的性能。相反，请详细描述你希望模型解决的问题、执行的任务以及输出的格式。如果确实需要提供示例，请确保示例与你的提示语要求高度一致。

• 组织你的提示语： 使用清晰的标记 (例如 XML 标签、Markdown 格式或带有标签的段落) 来分解提示语的不同组成部分。 这种结构化的组织方式有助于模型正确理解和处理你的每一个请求。

• 设置明确的要求： 当你的请求存在特定限制或标准时，请明确地进行说明 (例如 “每行文本的朗读时间不应超过 5 秒…”)。 无论是预算限制、时间限制还是特定的格式要求，都应清晰地概述这些参数，以便引导模型生成符合要求的回复。

• 清晰地描述输出： 详细描述你期望的输出结果。 描述具体的特征或质量，以便模型生成完全符合你需求的响应，并朝着满足这些标准的方向努力。

• 多数投票选择回复： 在评估模型性能时，建议生成多个解决方案，然后选择出现频率最高的结果。

• 避免使用思维链提示 (chain-of-thought prompting)： 由于这类模型在回答问题之前会自主进行推理，因此无需指示它们“逐步思考……”

• 数学任务： 对于数学问题，建议在提示语中添加如下指令：“请逐步进行逻辑推理，并将最终答案置于 \boxed{} 中。”

• 强制使用 <think> 标签： 极少数情况下，DeepSeek-R1 可能会跳过思考过程，从而对模型性能产生负面影响。 在这种情况下，模型输出的响应将不会以 <think> 标签开头。 如果你遇到此问题，可以尝试引导模型以 <think> 标签开头。

二、应用场景

• 评估其他 大语言模型 (Benchmarking other LLMs)

  评估 大语言模型 响应的上下文理解能力，这在需要严格验证的领域（如法律、金融和医疗保健）中尤为重要。

• 代码审查 (Code Review)

  执行全面的代码分析，并针对大型代码库提出改进建议。

• 战略规划 (Strategic Planning)

  制定详细的计划，并根据具体的任务需求选择合适的 AI 模型。

• 文档分析 (Document Analysis)

  处理非结构化文档，并识别多个来源之间的模式和关联。

• 信息提取 (Information Extraction)

  从大量非结构化信息中高效地提取相关数据，非常适合 RAG 系统。

• 歧义消除 (Ambiguity Resolution)

  有效地解释不明确的指令，并在需要时主动寻求澄清，而不是直接进行猜测。

三、上下文和成本

在使用推理模型时，至关重要的是在上下文窗口中保持足够的空间，以便模型能够充分进行推理。推理 Token 的生成数量会因任务的复杂程度而异——简单的问题可能只需要几百个 Token，而复杂的挑战可能需要数万个 Token。

成本和延迟管理是使用这些模型时需要重点考虑的因素。为了有效控制资源使用，可以使用 max_tokens 参数来限制生成的 Token 总数。

虽然限制 Token 数量可以降低成本和延迟，但也可能会影响模型对复杂问题进行充分推理的能力。因此，建议根据具体的应用场景和需求来调整这些参数，以便在充分推理和资源利用之间找到最佳平衡点。

四、当前的局限性

目前，在以下通用任务中，DeepSeek-R1 的能力与 DeepSeek-V3、gpt-4o、claude-3.5-sonnet 这种非推理模型相比还有所欠缺：

• 函数调用 (Function calling)
• 多轮对话 (Multi-turn conversation)
• 复杂角色扮演 (Complex role-playing)
• JSON 输出 (JSON output)。

这是因为长时间的 思维链 (Chain-of-Thought, CoT) 强化学习训练并未针对这些通用任务进行优化。因此，对于这些任务，建议使用其他模型。

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