DeepSeek-R1使用生存指南

embedded/2025/2/23 4:45:02/

文章目录

  • 1.为什么普通人一定要使用DeepSeek
  • 2.DeepSeek的几种使用方式
    • 2.1网页端直接使用
    • 2.2手机端app使用
    • 2.3其他第三方平台
  • 3.网页端按钮的说明
  • 4.正确的提问技巧
    • 4.1不要定义过程
    • 4.2明确受众
    • 4.3记忆时间有限
    • 4.4输出长度限制
    • 4.5如何清除上下文的记忆
  • 5.几个避坑点
    • 5.1冗长提示词污染关键词
    • 5.2避免复杂句式&模糊词语
    • 5.3不要让ai分布式思考
    • 5.4不要过度角色扮演

下面的是学习尚硅谷的Deepseek相关的内容,也是强烈推荐给大家,康师傅的讲解面向任何群体,如果你对于Deepseek感兴趣,可以去看一下;

DeepSeek_4">1.为什么普通人一定要使用DeepSeek

下面的这个是DeepSeek和open-AI的对比,足以可见Deepseek的强大之处;

其实这个Deepseek为什么会引起这么大的轰动,其实他和o1的能力差不多,强就强在他是开源的,免费试用,o1不仅需要付费,而且需要魔法,我们没有办法直接使用,这就劝退了相当的一部分用户;

DeepSeek_12">2.DeepSeek的几种使用方式

2.1网页端直接使用

这个就是打开我们的浏览器,在上面直接输入deepseek.com就可以跳转到下面的这个deepseek的官方页面;

Deepseek官方页面就是下面的这个样子:我们点击开始对话就可以使用网页端了;

2.2手机端app使用

这个就是直接在我们的应用商店里面下载app就可以使用了,我看安卓的好像是有4800多万的下载量,大家可以去测试一下手机app端的功能;

2.3其他第三方平台

就是第三方的,我们也可以使用,比如我了解到的这个360有一款产品叫做纳米ai搜索,这个里面就有deepseek的专线,当时deepseek服务器支撑不住超级大的访问量的时候,360的这个产品里面的deepseek是可以正常访问的;

3.网页端按钮的说明

1)就是那个上传附件的按钮,这个其他的ai工具上都是有的,所以这个并不稀奇,就是我们上传docx之类的文档,都是可以的;

2)深度思考:这个可以选中,选中就是图示的蓝色的,没有选中就是白色的,深度思考就是你问他一些有难度的数学题目,或者说是让他写一写代码的时候,可以使用;

3)联网搜索:就是这个大模型里面的数据是2023年的12月份之前的,之前的数据你可以问,但是之后的你就需要联网搜索,不然他就不知道;

比如,你问他哪吒二的信息,他就会告诉你这个上映时间没有公布,因为2023年12月的时候,哪吒一还没出来呢,你问他2024年的新闻,他也回答不出来,这个时候需要借助联网搜索;

4)正常提问,就是深度思考和联网搜索都不开,比如,你问他 一些常识,像改革开放的时间,LLM的全程之类的,这些问题,他是可以直接回答出来的,就可以不打开深度思考和联网搜索了;

4.正确的提问技巧

4.1不要定义过程

就是我们想让ai帮助我们解决问题,说清楚我们的需求和现状即可,不要定义过程,就是不要规定他每一步做什么,这样会限制他的思考的逻辑,打乱顺序,效果反而不好;

4.2明确受众

这个主要是解决一类问题的,就是有些时候这个ai给出来的答案我们看不懂,这个原因就是他不知道我们是谁,我们的水平如何,因此就需要我们让他明白我们的身份,给出符合我们认知的解释,这个就是明确受众的重要性;

4.3记忆时间有限

就是我们的ai随着我们在一次会话里面的提问的次数增加,内容数据量变大,他就有可能忘记最开始的问答内容(尤其是让ai为我们写代码的时候),这一点我们需要注意;

解决方法:有效提问(无效提问会增大数据量),开启新的对话,都是可以的;

4.4输出长度限制

就是他的输出不会特别长,这个提示我们:

如果你想让ai帮助你翻译一个很长的论文,就需要分批次,可能无法一次性完成翻译的任务

4.5如何清除上下文的记忆

我们不想让上文错误的思考影响下文的我们的提问:

我们就可以看起一些新的对话框,也可以直接告诉他,忽略前文的回答的内容

5.几个避坑点

5.1冗长提示词污染关键词

提示词不要过于复杂和冗长:

5.2避免复杂句式&模糊词语

不要让这个句式过于复杂和模糊,尽量明确一些:

5.3不要让ai分布式思考

这个上面我们提到了,我们的分步思考的要求会打乱ai的逻辑链条,效果不增反降

5.4不要过度角色扮演

因为ai本来就是专家,不要说:假设你是一个专家之类的话

上面的所有,总结起来,就是用中学:多使用,多体验,自然就可以让这些大模型,更好的服务于我们的学习和生活;


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