DeepSeek从入门到精通(清华大学版).pdf

这份文档是一份关于如何使用 DeepSeek 的详细指南,从入门到精通。DeepSeek 是一家专注于通用人工智能 (AGI) 的中国科技公司,其开源推理模型 DeepSeek-R1 擅长处理复杂任务,且可免费商用,性能对标 OpenAl-01。文档详细介绍了 DeepSeek 的各种应用场景,包括智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等,以及联网搜索和深度思考模式。
文档重点强调了推理模型和非推理模型的区别,以及如何根据任务类型选择合适的模型。推理模型更擅长数学推导、逻辑分析、代码生成和复杂问题拆解,而通用模型则更擅长文本生成、创意写作、多轮对话和开放性问答。
文档还深入探讨了提示语策略,包括模型选择、提示语设计和避免误区。关键原则是根据任务类型而非模型热度来选择模型,简洁指令适用于推理模型,结构化和补偿性引导适用于通用模型。
此外,文档还详细讲解了如何从“下达指令”到“表达需求”,提出了多种策略类型,包括指令驱动、需求导向、混合模式和启发式提问。
为了更好地掌握提示语设计,文档还介绍了提示语的基本结构,包括指令、上下文和期望,以及提示语的类型,包括指令型、问答型、角色扮演型、创意型、分析型和多模态提示语。同时,文档还强调了提示语设计的核心技能体系,包括问题重构能力、创意引导能力、结果优化能力、跨域整合能力和系统思维。
文档还列举了常见的提示语设计误区,如缺乏迭代、过度指令、假设偏见和忽视伦理边界等,并提供了相应的应对策略。同时,文档也提到了 AI 的缺陷,如幻觉(Hallucinations)和概率幻觉。
为了评估 AIGC 的质量,文档介绍了 AIGC 评测体系,包括国家级项目和自动化测评系统。
在 AI 表述需求方面,文档提供了多种需求类型和相应的表达公式、推理模型适配策略和通用模型适配策略。
最后,文档还介绍了一系列的提示语设计技巧,包括知识激活与联想、思维框架构建、创意引导与拓展、质量控制与优化、多模态信息处理、反馈整合与动态调整等。同时,文档还强调了提示语链的设计原则,包括目标明确性、逻辑连贯性、渐进复杂性、灵活适应性、多样性思考和反馈整合机制。
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