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如何解决大模型输出重复问题？从参数调优到实战技巧

在使用大型语言模型（LLM）进行文本生成时，输出重复 是一个常见的痛点。尤其是在长文本生成、对话系统或内容创作中，模型可能会陷入“循环输出”或“内容重复”的陷阱，严重影响用户体验和输出质量。 本文将结合笔者的实践经验，深入分析造成大模型输出重复的原因，并通过调整 LLM_CFG 中的关键参数（如 temperature、top_p、repeat_penalty 等），给出一套完整的解决方案，帮助你有效减少甚至避免模型输出重复的问题。
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如何关闭大模型的“深度思考”功能？Ollama、Qwen 与 DeepSeek 实用指南

在使用大型语言模型（LLM）进行开发和部署时，有时我们希望限制模型的推理深度 或生成内容的复杂性。这种需求通常被称作“关闭深度思考”，虽然不是官方术语，但却是许多开发者、产品经理和技术爱好者关心的问题。 本文将详细介绍如何通过参数设置、Prompt 工程以及 Modelfile 修改等方式，在 Ollama、Qwen 和 DeepSeek 等主流模型中实现类似“关闭深度思考”的效果，并提供完整的操作步骤和 SEO 友好内容，帮助你更好地理解和应用。
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