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Attention is All you Need
摘要
本视频是由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心源宇宙文化实验室的于梦萌博士后主讲的DeepSeek教程。视频深入探讨了DeepSeek是什么、能做什么以及如何使用，旨在帮助用户从入门到精通，少走弯路。内容涵盖DeepSeek的定义、功能、使用方法、与OpenAI等模型的对比，以及如何通过提示语策略提升AI使用质量，强调了在AI时代人机协作的重要性，并提出了培养AI思维和相关能力的方法。
亮点
- DeepSeek是一家中国人工智能公司，专注于大模型研发和应用，其开源推理模型DeepSeek R一擅长处理复杂任务，且可免费商用，降低了用户和企业使用高质量AI的门槛。 #DeepSeek #人工智能 #大模型
- DeepSeek R一在权威基准测试中表现出色，与OpenAI的O一正式版形成有力竞争，通过强化学习技术提升模型推理能力，降低训练和使用成本，标志着中国在大语言模型领域具备了与国际一流水平对话的技术实力。 #推理模型 #强化学习 #技术创新
- DeepSeek面向用户和开发者提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成等功能，具备联网搜索和深度思考模式，支持文件上传、识别、扫描、读取各类图片和文字内容，可应用于各种复杂和创造性的场景。 #智能对话 #文本生成 #应用场景
- DeepSeek的能力体系包括知识处理体系（通用问答、专业领域问答、图集推理、逻辑推理）、自然语言处理能力（文本分析、语义理解、实体识别、故事创作、代码注释）、交互能力矩阵（上下文理解、多轮对话、任务执行）和方案规划能力（数据可视化、流程优化、建议生成、个性化偏好匹配）。 #知识处理 #自然语言处理 #交互能力
- 使用DeepSeek可以通过网页版（chat.deepseek.com）或手机App，注册后即可免费使用。网页版界面简洁，提供深度思考R 1和联网搜索选项，用户可根据任务需求选择不同模式。 #使用教程 #免费使用 #操作演示
- DeepSeek R一是推理模型，与OpenAI的O 3等推理模型类似，擅长逻辑推理、数学推理和实时问题解决，而通用模型（如GPT-3.5、GPT-4、BERT）更侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理。 #推理模型 #通用模型 #模型对比
- 在选择模型时，应优先根据任务类型选择合适的模型，而非仅根据热度。对于数学计算和逻辑分析，推理模型更优；对于开放式对话和指令性问答，通用模型效果更好。 #模型选择 #任务类型 #提示策略
- 对于推理模型，应采用简洁的直接指令，明确需求和目标，避免过度拆解任务步骤，以免限制其推理逻辑。对于通用模型，应补充结构化提示和背景材料，进行输出优化。 #提示设计 #指令策略 #需求表达
- 提示语的基本元素包括信息类（主题、背景、数据、知识）、结构类（问答形式、论述风格、语言风格、字数限制）和控制类（数据准确性、避免不符合要求的内容、重新生成），可进行创新性排列组合。 #提示元素 #信息结构控制 #乐高组合
- 避免迭代陷阱（希望一次性得到完美结果）、过渡指令或模糊指令（提示语过长或过短），关注伦理问题和安全边界，警惕AI的幻觉问题和偏见倾向。 #使用陷阱 #伦理安全 #风险意识
- 提示语链不仅是任务拆解，也是一种原题式策略，包括任务定义、知识激活、结构建构、内容生成、拓展联想、逻辑优化、表达优化和整体审查八个关键步骤，对于把控AI生成质量至关重要。 #提示语链 #任务拆解 #质量把控
- 知识唤醒是将AI作为头脑风暴伙伴，形成知识框架，激发更多思考；知识整合是通过AI发现不同知识点之间的联系，形成系统化知识；最终将知识转化为高质量的提问方式，与AI进行交互，形成良性循环。 #知识唤醒 #知识整合 #良性循环
- 人机共生的质量取决于人的知识储备和知识调动能力，应借助AI提升知识储备和知识调动能力，形成好的提示语，让AI生成高质量的内容。 #人机共生 #知识储备 #核心竞争力
- 在AI时代，核心竞争力包括AI思维（理解AI决策逻辑、提升数据驱动分析能力、把握AI能力边界、建立人机协作模型）、整合能力（跨域组合、知识融合）、引导力（提示工程、对话管理、质量控制、任务分解）和判断力（真伪辨别、价值评估、风险预测、情境适配）。 #AI思维 #整合能力 #引导力 #判断力