DeepSeek从入门到精通

DeepSeek：国产开源AI大模型

• DeepSeek是一家专注于通用人工智能（AGI）的中国科技公司，其开源的推理模型DeepSeek-R1擅长处理复杂任务，并可免费商用。
• 你能获得：了解DeepSeek的功能和应用场景，掌握其在文本生成、自然语言理解、编程等方面的能力，以及如何利用推理模型解决复杂问题。

核心内容：

1. DeepSeek 的核心能力：

• DeepSeek 提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等多种功能。

• 支持联网搜索与深度思考模式，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。

  • 详细解释：
    • DeepSeek不仅是一个AI模型，更是一个强大的工具，能够处理各种复杂的任务。
    • 联网搜索和深度思考模式使其能够获取最新的信息，并进行深入的分析和推理。

2. DeepSeek 在文本生成方面的应用：

• DeepSeek 可以生成表格、列表、代码注释、文档、文章、故事、诗歌、营销文案、社交媒体内容、剧本等。

• 还能进行长文本摘要、文本简化、多语言翻译与本地化。

  • 详细解释：
    • DeepSeek在文本生成方面具有广泛的应用，可以帮助用户快速生成各种类型的文本内容。
    • 无论是生成结构化的表格和列表，还是创作富有创意的文章和故事，DeepSeek都能胜任。
    • 对于需要处理大量文本的用户，DeepSeek还可以进行长文本摘要和文本简化，提高工作效率。
    • 多语言翻译和本地化功能则可以帮助用户拓展海外市场。

3. DeepSeek 在自然语言理解与分析方面的应用：

• DeepSeek 能够进行知识推理、逻辑问题解答、因果分析、语义分析、情感分析、意图识别、实体提取、文本分类等。

  • 详细解释：
    • DeepSeek在自然语言理解与分析方面具有强大的能力，可以帮助用户深入理解文本内容的含义和情感。
    • 知识推理和逻辑问题解答功能使其能够处理复杂的推理任务，例如数学和常识推理。
    • 语义分析和情感分析功能则可以帮助用户了解文本的情感倾向和语义结构。
    • 意图识别和实体提取功能可以帮助用户从文本中提取关键信息，例如人名、地点和事件。

4. DeepSeek 在编程与代码相关方面的应用：

• DeepSeek 可以进行代码调试（错误分析与修复建议、代码性能优化提示）、技术文档处理（API文档生成、代码库解释与示例生成）、代码生成（根据需求生成代码片段、自动补全与注释生成）。

  • 详细解释：
    • DeepSeek在编程与代码相关方面具有强大的能力，可以帮助开发者提高编程效率和代码质量。
    • 代码调试功能可以帮助开发者快速发现和修复代码中的错误，并提供性能优化建议。
    • 技术文档处理功能可以自动生成API文档和代码库解释，方便开发者理解和使用代码。
    • 代码生成功能可以根据需求生成代码片段，并自动补全和注释代码，提高编程效率。

5. 推理模型与非推理模型的区别：

• 推理模型（如 DeepSeek-R1, GPT-o3 ）擅长逻辑推理、数学推理和实时问题解决。

• 非推理模型（如 GPT-3, GPT-4, BERT ）侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理。

  • 详细解释：
    • 推理模型和非推理模型在能力和应用场景上有所不同。
    • 推理模型更擅长处理需要深度推理的任务，例如数学推导、逻辑分析和代码生成。
    • 非推理模型则更擅长处理语言生成和理解任务，例如文本生成、多轮对话和文本分类。

6. “快思慢想”：概率预测与链式推理：

• 概率预测（快速反应模型，如 ChatGPT 4o ）响应速度快，算力成本低，但缺乏创新能力。

• 链式推理（慢速思考模型，如 OpenAI o1 ）慢速思考，算力成本高，但能够生成新的创意和解决方案。

  • 详细解释：
    • “快思慢想”是两种不同的思维模式，分别适用于不同的任务。
    • 概率预测模型基于大量数据训练来快速预测可能的答案，适用于快速反馈和处理即时任务。
    • 链式推理模型则通过逐步推理问题的每个步骤来得到答案，适用于解决复杂问题和生成创新解决方案。

7. 提示语策略的差异：

• 推理模型提示语更简洁，只需明确任务目标和需求，无需逐步指导。

• 通用模型需要显式引导推理步骤，依赖提示语补偿能力短板。

  • 详细解释：
    • 对于推理模型，由于其已内化推理逻辑，因此只需要提供简洁的指令即可。
    • 对于通用模型，由于其缺乏深度推理能力，因此需要通过提示语引导其进行分步思考。

8. 设计提示语的关键原则：

• 优先根据任务类型而非模型热度选择模型。

• 推理模型：简洁指令，聚焦目标，信任其内化能力。

• 通用模型：结构化、补偿性引导。

• 避免对推理模型使用 “启发式” 提示，避免对通用模型 “过度信任”。

  • 详细解释：
    • 在选择模型时，应根据任务的类型来选择合适的模型，而不是盲目追求热门模型。
    • 在设计提示语时，应根据模型的特点来制定相应的策略，以达到最佳效果。

9. 需求表达：从 “下达指令” 到 “表达需求”：

• 指令驱动：直接给出明确步骤或格式要求，适用于简单任务、需快速执行。
• 需求导向：描述问题背景与目标，由模型规划解决路径，适用于复杂问题、需模型自主推理。
• 混合模式：结合需求描述与关键约束条件，适用于平衡灵活性与可控性。
• 启发式提问：通过提问引导模型主动思考，适用于探索性问题、需模型解释逻辑。

10. 提示语的基本结构：指令、上下文和期望：

• 指令：明确告诉 AI 你希望它执行什么任务。
• 上下文：为 AI 提供背景信息，帮助它更准确地理解和执行任务。
• 期望：明确或隐含地表达你对 AI 输出的要求和预期。

问答：

Q: DeepSeek-R1 的优势是什么？

A: DeepSeek-R1 擅长处理复杂任务且可免费商用，逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。

Q: 推理模型和通用模型应该如何选择？

A: 优先根据任务类型而非模型热度选择，数学任务选推理模型，创意任务选通用模型。

Q: 如何更好地向AI表达需求？

A: 从 "下达指令" 到 "表达需求"，尝试使用需求导向或者混合模式，复杂问题，可以让模型自主推理。