DeepSeek入门到精通

入门到精通

推理模型  • 例如：DeepSeek-R1，GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型： 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如：GPT-3、GPT-4（OpenAI），BERT（Google），主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。
快思慢想：效能兼顾 全局视野  提示语策略差异  关键原则  从“下达指令”到“表达需求”  任务需求与提示语策略  如何向AI表达需求  提示语示例
还要不要学提示语？ 提示语（Prompt）是用户输入给AI系统的指令或信息，用于 引导AI生成特定的输出或执行特定的任务。简单来说，提示语 就是我们与AI“对话”时所使用的语言，它可以是一个简单的问 题，一段详细的指令，也可以是一个复杂的任务描述。 提示语的基本结构包括指令、上下文和期望 ▪ 指令（Instruction)：这是提示语的核心，明确告诉AI你希望 它执行什么任务。 ▪ 上下文（Context)：为AI提供背景信息，帮助它更准确地理 解和执行任务。 ▪ 期望（Expectation)：明确或隐含地表达你对AI输出的要求 和预期。      提示语类型 提示语的本质 1. 指令型提示语：直接告诉AI需要执行的任务。 2. 问答型提示语：向AI提出问题，期望得到相应的 答案。 3. 角色扮演型提示语：要求AI扮演特定角色，模拟 特定场景。 4. 创意型提示语：引导AI进行创意写作或内容生成。 5. 分析型提示语：要求AI对给定信息进行分析和推 理。 6. 多模态提示语：结合文本、图像等多种形式的 输入。 表1-1-1提示语的本质特征     提示语的类型     掌握提示语设计：AIGC时代的必备技能 提示语设计的核心技能体系 表1-3-1提示语设计核心技能子项         掌握提示语设计：AIGC时代的必备技能     提示语设计的核心技能体系不仅涵盖了技术层面的专 业知识，更强调了认知能力、创新思维和软实力的重 要性。 这些核心技能构成了提示语设计的基础，涵盖了从问 题分析到创意生成，再到结果优化的全过程。 语境理解能力使设计者能够在复杂的社会和文化背景 下工作；抽象化能力有助于提高工作效率和拓展应用 范围；批判性思考是确保AI应用可靠性和公平性的关 键；创新思维能力推动了AI应用的边界拓展，而伦理 意识则确保了AI的发展与社会价值观相符。
提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素 提示语的基本元素分类 信息类元素决定了AI在生成过程中需要处理的具体内 容，包括主题、背景、数据等，为AI提供了必要的知 识和上下文。 提示语的基本元素可以根据其功能和作用分为三个大类：信息类元素、结构类元素和控制类元素：   结构类元素用于定义生成内容的组织形式和呈现方式， 决定了AI输出的结构、格式和风格。 控制类元素用于管理和引导AI的生成过程，确保输出 符合预期并能够进行必要的调整，是实现高级提示语 工程的重要工具。  提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素  提示语元素协同效应理论的核心观点包括： ▪ 互补增强：某些元素组合可以互相弥补不足，产生1+1>2的效果。 ▪ 级联激活：一个元素的激活可能引发一系列相关元素的连锁反应，形成 一个自我强化的正反馈循环。 ▪ 冲突调和：看似矛盾的元素组合可能产生意想不到的积极效果。 ▪ 涌现属性：某些元素组合可能产生单个元素所不具备的新特性。
调教AI的秘籍：让你的提示语效果倍增的关键策略
常见陷阱与应对：新手必知的提示语设计误区  常见陷阱与应对：新手必知的提示语设计误区  常见陷阱与应对：新手必知的提示语设计误区    AI缺陷：臆造之辞 概率幻觉  AI幻觉：五类七特 虚实迷域  AIGC评测：2个国家级项目+1套自动化测评系统  创新的火花：如何设计出独具匠心的提示语？  提示语链的概念与特征  提示语链是用于引导AI生成内容的连续性提示语序列。通过将复 杂任务分解成多个可操作的子任务，确保生成的内容逻辑清晰、 主题连贯。从本质上看，提示语链是一种“元提示”（meta-prompt） 策略，它不仅告诉AI“做什么”，更重要的是指导AI“如何做”。 提示语链的设计和应用建立在多个理论基础之上，包括认知 心理学、信息处理理论、系统理论、创造性思维理论和元认 知理论，核心特征包括