Como dominar as excelentes dicas do deepseek para uso eficiente?

O cerne do problema não é o deepseek, não há diferença entre o deepseek e outras técnicas para o uso de modelos grandes; você pode saber mais sobre elas na seção Comandos de IA Você aprenderá muitas dicas e truques sobre o deepseek.  DeepSeek-r1 pertence ao modelo de inferência, por sua técnica específica de uso, por exemplo:Lançamento da OpenAI: Aplicativos e práticas recomendadas para modelos de inferência de IA eEngenharia de dicas para os modelos de inferência OpenAI O1 e O3-mini A seguir estão algumas dicas clichês para o uso eficiente do comando mais geral hints. A seguir, um clichê de algumas das dicas mais gerais sobre como usar o comando de forma eficiente.

I. Instruções para construir um triângulo dourado

Fórmula de questionamento estruturado::[Função] + [Missão] + [Requisitos de saída] + [Limite de estilo]

• Casos de falha:Explicando o aprendizado de máquina
• Histórias de sucesso:Como engenheiro de algoritmos de IA, explique a diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado a um aluno do ensino médio usando uma abordagem metafórica, exigindo uma apresentação tabular comparativa com exemplos de vida que a acompanham

Tabela de comparação de parâmetros principais

II. técnicas de controle contextual

1. técnicas de orientação de memória

2. declarações de limites de conhecimento

Recuperação precisa de conhecimento::De acordo com o artigo do arXiv de 2024 "LLM... , favor verificar...
Declaração de raciocínio fuzzy::Suponha que você seja um especialista em computação quântica e especule...

III Estratégias para aprimorar o campo de especialização

Cenários de pesquisa acadêmica

Analise as 5 inovações e as 3 falhas metodológicas desse artigo sobre ética de IA generativa sob a perspectiva de uma revisão de artigos da Nature, citando a literatura da conferência ACM2023 em apoio às ideias

Cenários de desenvolvimento de códigos

"""
Requisito: desenvolver modelos de classificação de imagens PyTorch
Restrições:
1. pré-treinar o modelo usando o ResNet-34
2. congelar as primeiras 10 camadas de parâmetros
3. adicionar módulo de aprimoramento de dados personalizado
4. produzir o esquema de visualização do processo de treinamento
Explique a lógica de implementação em etapas e marque a base das principais configurações de hiperparâmetro.
"""

IV. métodos de prevenção de viés cognitivo

1. prevenção de falácias de atribuição

• Pergunta original:Por que o Transformer é melhor do que a CNN?
• Otimizar o questionamento:Comparando o Vision Transformer com a CNN em tarefas de classificação de imagens, os cenários aplicáveis precisam incluir 1) requisitos de volume de dados 2) custo computacional 3) diferenças de interpretabilidade

2. indução de cadeia de pensamento

O impacto da redução pela metade do bitcoin nos retornos dos mineradores é derivado em três etapas: primeiro, o retorno básico é modelado; segundo, a variável de custo de energia é introduzida e, por fim, o fator de concorrência do pool de mineração é adicionado, exigindo uma fórmula matemática que expresse o

V. Mecanismo de ajuste de feedback em tempo real

O paradigma da revisão do diálogo

Usuários: geração de novas análises de eficácia da vacina da coroa (resultados em dados desatualizados)
DeepSeek: fornecer dados de eficiência da vacinação de reforço heteróloga do último relatório da OMS em dezembro de 2023
Usuários: atualizar a seção 3 com base na literatura do PMID 38456721 para adicionar a atenuação de anticorpos de longo prazo das vacinas de mRNA em comparação com as vacinas inativadas tradicionais

Comando de verificação de precisão

Forneça validação tripla para as seguintes afirmações: 1) Apoiada por literatura autorizada 2) Corroborada por dados do setor 3) Triagem reversa de casos

VI. Biblioteca de instruções de cenários típicos