我的 DeepSeek 思考过程中经常跑偏，你们也是这样吗？

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flyico: 我的 DeepSeek 思考过程中经常跑偏，类似这种：
让我想想，我应该 xxx
不对！我还需要 xxxx （开始跑偏）
等等！也许还可以 xxxx （又跑偏了）
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啊！我忽略了 xxx （回到正轨了）

虽然跑偏几次后大部分情况下还是能回到正轨上，但是感觉中间的跑偏过程中浪费了不少 token ，你们也是这样吗？

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原文链接：[点击查看](https://www.v2ex.com/t/1235881)

评论（4）

flash？这不算跑偏，本来就是这个原理。参数量小的模型就是靠推理时把所有路径都尝试一遍。

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正常，尤其正式版发布之后更容易跑偏，经常做一些多余的思考。我甚至怀疑就是故意浪费 token 的。最要命的是中间思维链又臭又长，大部分都是无效思考。

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知识量越小的模型，越靠后训练对齐去穷举各种路径；知识量大的模型基础认知多、直觉强，能预测更正确的方向。知识量小就只能靠毅力慢慢磨结果。另外，最新这波模型的后训练都往「百折不挠」的性格去对齐——除非有实质性证据，否则绝不轻易下结论，宁可自己写个 Python 程序交叉验证，也不直接输出结果。

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回复

@sentinelK 太对了，我的 deepseek 就这样。为了验证一个问题改没改好，花了十几分钟琢磨怎么用 Python 把专有格式包里的文件提取出来做对比，看着它一步步解包，我的 token 哗哗地流……

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