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- DeepSeek从入门到精通
- DeepSeek-R1
- 推理模型
- 在传统的大语言基础模型，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型
- 数学任务
- 简洁指令、聚焦目标、信任其内化能力
- 非推理大模型/通用模型
- 适用于大多数任务，一半侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理
- 创意任务
- 结构化、补偿性引导
- 提示词分类
- 需求分类
- 决策需求
- 分析需求
- 创造性需求
- 验证性需求
- 执行需求
- 类型分类
- 指令型
- 问答型
- 角色扮演型
- 创意型
- 分析型
- 多模态
- 结合文本、图像等多种形式
- 需求分类
- 提示词基本结构
- 策略
- 精准定义任务，减少模糊性 logseq.order-list-type:: number
- 适当分解复杂任务，降低AI认知负荷 logseq.order-list-type:: number
- 引入引导性问题，提升生成内容的深度 logseq.order-list-type:: number
- 控制提示词长度，确保生成的准确性 logseq.order-list-type:: number
- 灵活运用开放式提示语封闭式提示 logseq.order-list-type:: number
- 避免以下陷阱
- 缺乏迭代
- 过度指令和模糊指令
- 假设偏见
- 幻觉生成
- 忽视伦理边界
- AI幻觉
- 表面上呈现出逻辑性和语法正确，但输出内容包含完全虚构、不准确或与事实不符的信息
- 模型缺乏相关信息，通过概率性选择生成内容
- 类别
- 数据误用
- 语境误解
- 信息缺失
- 推理错误
- 无中生有
- 特征
- 虚构信息
- 过度自信
- 语境误解
- 数据缺乏或过拟合
- 指令模糊
- 知识检索失败
- 推理不一致
- 如何设计提示词
