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DeepSeek+AnythingLLM怎么设置只回答训练数据内容

时间: 2025-03-01 09:10:10 浏览: 131

### 配置 DeepSeek 和 AnythingLLM 以确保仅基于训练数据生成答案为了使 DeepSeek 和 AnythingLLM 能够严格依据训练数据生成回复，需调整模型参数并设置特定环境变量。具体方法如下： #### 设置环境变量通过设定 `TRUST_REMOTE_CODE` 参数为 `False` 来防止加载远程代码片段，从而保证模型不会访问外部资源[^1]。 ```bash export TRUST_REMOTE_CODE=False ``` #### 修改配置文件编辑模型的配置文件（通常是 JSON 或 YAML 文件），增加或修改以下字段以限制模型行为: - **max_tokens**: 设定最大输出token数量, 减少超出训练集范围的可能性. - **temperature**: 将温度设为较低值(接近于0)，使得预测更加保守，更倾向于已知的数据分布。 - **top_p**: 使用较小的概率阈值(top-p采样), 进一步约束输出多样性。对于 DeepSeek-R1 特有的配置项，则应参照官方文档中的指导进行相应调整[^2]. ```json { "model": { "name": "DeepSeek", "version": "R1" }, "parameters": { "max_tokens": 50, "temperature": 0.7, "top_p": 0.8 } } ``` #### 加载预训练权重时禁用更新当初始化模型实例时，传入 `requires_grad=False` 参数可以冻结所有层的梯度计算，阻止任何可能改变现有知识结构的操作. ```python from transformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( 'path/to/deepseek-r1', requires_grad=False ) ```

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