DeepSeek 全面指南，95% 的人都不知道的 9 个技巧（建议收藏）
最近，DeepSeek 这款 AI 工具爆火国内外。
虽然许多人都开始尝试使用它，但有人吐槽说，没想象中那么牛。
其实问题不在工具，很多人的使用姿势就搞错了，用大炮打蚊子，白白浪费 DeepSeek 的强大功能。
接下来，我将为大家分享 9 个实用技巧，你会发现 DeepSeek 远比想象中更强大。
DeepSeek 的三种模式
DeepSeek 有三大适用模式：基础模型（V3）、深度思考（R1）、联网搜索。
1. 基础模型（V3）
基础模型（V3）是 DeepSeek 的标配，没有勾选默认就是基础模型。V3 版自去年 12 月升级后，性能大幅提升，堪比业内顶尖模型如 GPT-4、Claude-3.5 等。
它的作用相当简单，回答日常的百科类问题，帮助用户快速获取信息。
不管是查询常见知识、处理简单的文本生成任务，V3 都能迅速给出答案。它的优点就是高效、便捷，几乎没有什么门槛，适用于大部分场景。
尤其是在用户并不要求复杂推理、深度分析的情况下，V3 就显得尤为合适。比如你只想问一个简单的问题，或者需要一个快速的解答，V3 足够应付。简单、直接，是它的最大特点。
2. 深度思考（R1）
R1 作为 DeepSeek 的深度推理模型，专门用来解决那些需要复杂推理和深度思考的问题。它处理的任务更具挑战性，比如数理逻辑推理、编程代码分析等。
R1 模型有 660B 的参数，并采用了后训练+RL 强化学习方法，擅长从多个角度分析问题，并给出经过严密推理后的解答。
R1 决定是一位专家，能够为你提供精确、深刻的推理和分析。因此，如果你的问题涉及到复杂的推理，R1 便是不二的选择。
3. 联网搜索
联网搜索模式是 DeepSeek 的 AI 搜索功能，基于 RAG（检索增强生成），这一模式让 DeepSeek 不仅能依赖它自己的知识库，还能根据互联网实时搜索相关内容来回答问题。
换句话说，联网搜索不仅让模型能够回答 2024 年 7 月以后的问题，还可以利用网络上的最新信息来补充自己的回答。
如何对标其他模型？
DeepSeek 的三个核心模式，能够与 chatGPT 对标，为我们提供更清晰的选择。
1. V3 对标 GPT-4o
DeepSeek 的 V3 模型堪比 GPT-4o，二者的设计理念和应用场景非常相似。V3 采用了 Moe 架构，拥有 671B 的参数量，能够在百科知识领域提供快速响应。
2. R1 对标 o1
R1 是 DeepSeek 的深度推理模型，和 OpenAI 的 o1 模型非常类似。二者都在处理推理、深度思考以及复杂逻辑问题时，展现出了非凡的能力。
R1 采用了 660B 的参数，并且在强化学习和后训练方面表现出色。R1 更擅长逻辑推理和复杂问题的解答，在这一点上，R1 已经超越了 o1 模型。
知识库的更新时间
目前，DeepSeek 的预训练数据已经更新到 2024 年 7 月。
但对于之后的新闻或技术动态，DeepSeek 的联网搜索模式就显得尤为重要，它能够根据网络实时获取最新信息，弥补知识库的空白。
告别提示词
很多 AI 熟手可能会囤一堆提示词模板，但是，DeepSeek 完全不用准备提示词，只要简单明了地描述你的需求，DeepSeek 就能理解并给出精准的答案。
举个例子，如果你想让 DeepSeek 帮你写一段蛇年拜年祝福语，直接告诉它这个需求，它就能立刻生成多个风格的版本。
与 DeepSeek 的对话，尽量使用简单、直白的语言。越是接地气的表达，DeepSeek 就越能发挥其最大潜力。
避免过于正式、结构化的表述，简单、直白、带点口语化的语言往往能够获得最自然、流畅的答案。
DeepSeek 的理解能力非常强，不需要过多的引导，给它一个清晰的问题，它就能提供精准的答复。
“小学生”沟通技巧
与 DeepSeek 对话时，有时我们可能觉得 AI 的回答过于抽象。
这其实源于传统 AI 模型过于注重结构化表达，结果都是“八股文”的回答，我们可以借助 DeepSeek 的“小学生”沟通技巧。
可以给它一个提示：“我是一名小学生，请用小学生能听懂的话解释什么是大模型。”
通过持续追问，获取详细答案
运用持续追问的技巧，能够帮你快速搞清楚一个复杂问题，大致步骤如下：
提出一个概括性的问题
基于回答内容进行深入追问
继续挖掘具体细节
将对话信息整理成清单格式
例如，我先问 DeepSeek：“如何写好提示词？”
对于如何提供上下文，我还是不明白，我可以继续追问 DeepSeek。
最后我让 DeepSeek 把对话整理成详细的清单格式。
活用联网搜索
联网搜索是 DeepSeek 的一大亮点，它让模型在回答时不仅仅依赖预训练数据，还能实时从网络上检索最新的信息。
你可以问到 2024 年 7 月以后发生的事件，或者某些新兴技术领域的问题，DeepSeek 都能通过联网搜索为你提供更准确、及时的回答。
例如，你问 DeepSeek：“2025 年春晚有哪些节目？”它可以在网络上找到最相关的资料，并结合大语言模型的能力生成确的回答。
但是，最近 DeepSeek 受国外网络攻击，联网搜索暂不可用了，尴尬~
上传附件功能
除了联网搜索，DeepSeek 还支持上传附件功能，这为用户提供了更多个性化的体验。
通过上传附件，你可以将自己的私密资料、知识库、甚至是一些需要深度推理的材料直接交给 DeepSeek，让它基于这些专有的文件进行分析和推理。
上传附件最多支持 50 个文件，每个文件最大 100MB，数据量较大的文件，DeepSeek 也能处理自如。
R1 的三个开放特性
对于深度思考（R1）模型，DeepSeek 做到了三个重要的开放特性，让 R1 不仅仅是一个“黑盒”模型，它的思维过程、训练技术和模型参数都是透明开放的。
1. 思维链全开放
R1 的思维链是完全开放的，用户可以看到模型进行推理时的每一步逻辑。
这不仅是一个回答，而是一个完整的思考过程。通过这种方式，用户能获得最终答案，还能够理解 AI 是如何得出这个结论的。
2. 训练技术全部公开
DeepSeek 采用了 RL（强化学习）技术，通过极少的标注数据提高了推理能力。
所有的训练技术，包括模型的后训练过程和数据增强方法，都是公开的。
这让广大网友都能深入理解模型的训练过程，并且可以根据需要进行调整和优化。
3. 开源模型
DeepSeek 还将 R1 的部分模型进行开源。虽然 R1 模型本身的参数高达 660B，通常只有大公司才能使用，但 DeepSeek 也为社区提供了更小的开源模型，让更多的开发者和研究者可以使用。
最小的模型只有 1.5B 参数，适合个人开发者进行实验和开发。
这格局太顶了，帮助全球的开发者共同推动 AI 的发展。
以上 9 个技巧，希望能帮助你更好地使用 DeepSeek。欢迎大家在评论区分享你的使用技巧，一起探讨、学习。
文章转载自：架构师汤师爷
还未添加个人签名 2023-06-19 加入
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