DeepSeek AIとは：初心者からマスターまで

• AI + 国内 + 無料 + オープンソース + 強力

DeepSeekは、中国のテクノロジー企業で、汎用人工知能（AGI）に特化し、大規模なモデルの開発と応用に注力しています。DeepSeek-R1は、そのオープンソースの推論モデルで、複雑なタスクを処理するのに優れており、無料で商用利用可能です。

DeepSeekをマスターする（清华大学）PDFのダウンロード

DeepSeekはどのようなことができるのか？

テキスト生成

• 構造化生成： 表、リスト（例えば、スケジュール、レシピ）
• ドキュメント作成： コードコメント、ドキュメント
• クリエイティブライティング： 記事、物語、詩、マーケティングコピー、ソーシャルメディアコンテンツ、脚本など
• 要約と書き直し： 長文の要約（論文、レポート）、テキストの簡略化、多言語翻訳とローカライズ

自然言語理解と分析

• 知識推論： 論理的な問題解決（数学、常識推論）、因果分析（イベントの相関）
• 意味分析： 感情分析（レビュー、フィードバック）、意図認識（カスタマーサービス、ユーザーのクエリ）、エンティティ抽出（名前、場所、イベント）
• テキスト分類： トピックラベリング（例えば、ニュースのカテゴライズ）、スパムコンテンツ検出

プログラミングおよびコード関連のタスク

• コード生成と補完： コードスニペット（Python、JavaScript）、コメント付きの自動補完
• コードデバッグ： エラー分析と修正提案、パフォーマンス向上のヒント
• 技術ドキュメント： APIドキュメント、コードベースの説明と例の生成

伝統的な絵画

• （明確に記載されていないが、一般的な能力を通じて意味される）

DeepSeekの使用方法

アクセス：https://chat.deepseek.com初心者からマスターまで：皆がAIを使用できるようになったとき、どのようにしてより効果的に使用することができるでしょうか？

推論モデル

• 例： DeepSeek-R1、GPT-3は、論理推論、数学的推論、リアルタイム問題解決に優れています。

推論モデルは、伝統的な大規模言語モデルの上に、推論、論理分析、意思決定能力を強化するモデルです。強化学習、ニューロ・シンボリック推論、メタ学習などの追加技術を取り入れることで、推論と問題解決能力を強化しています。非推論モデルは、ほとんどのタスクに適しています。一般的なモデルは通常、言語生成、文脈理解、自然言語処理に焦点を当てており、深い推論能力を強調していません。これらのモデルは、広範なテキストデータのトレーニングを通じて言語パターンを把握し、適切なコンテンツを生成することができますが、推論モデルのような複雑な推論と意思決定能力には欠けています。

次元比較

例のモデル

• GPT-3、GPT-4（OpenAI）、BERT（Google）： 主に言語生成、言語理解、テキスト分類、翻訳などに使用されます。

素早い思考と遅い思考

• 素早い反応モデル（例えば、ChatGPT-4）： 素早い反応、低い計算コスト、広範なデータトレーニングを通じた確率予測に基づく
• 遅い思考モデル（例えば、OpenAI-1）： 遅い反応、高い計算コスト、思考のチェーンを通じて問題をステップバイステップで解決する
• 意思決定： 素早い反応モデルは事前に設定されたアルゴリズムとルールに依存する一方、遅い思考モデルはリアルタイムの分析に基づいて自律的な決定を下すことができる
• 創造性： 素早い反応モデルはパターン認識と最適化に限定される一方、遅い思考モデルは新しいアイデアや解決策を生み出すことができる
• 人間とのインタラクション： 素早い反応モデルは事前に設定されたスクリプトに従っており、人間の感情や意図を理解するのが苦手な一方、遅い思考モデルはより自然にインタラクトし、複雑な感情や意図を理解することができる
• 問題解決： 素早い反応モデルは構造化され、定義の明確な問題を得意とする一方、遅い思考モデルは多次元で非構造化された問題を処理し、創造的な解決策を提供することができる
• 倫理的な問題： 素早い反応モデルは制御されたツールとして、最小限の倫理的な懸念がある一方、遅い思考モデルは自律性と制御に関する議論を引き起こす

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CoTチェーンオブシンク

CoTチェーンオブシンクの登場により、大規模モデルは「確率予測（素早い反応）」モデルと「チェーンオブシンク（遅い思考）」モデルの2つのカテゴリに分かれます。前者は素早いフィードバックと即時のタスクに適しており、後者は推論を通じて複雑な問題を解決します。これらの違いを理解することで、適切なモデルを選択し、最高の結果を得ることができます。

プロンプト戦略の違い

• 推論モデル： プロンプトは簡潔で、タスクの目標と要求に直接焦点を当てます（推論ロジックは内部化されています）。ステップバイステップのガイダンスを避けると、モデルの能力を制限する可能性があります。
• 一般モデル： プロンプトは、理由付けのステップを明確にガイダンスする必要があります（例えば、CoTプロンプトを通じて）、そうでなければ、モデルは重要なロジックをスキップする可能性があります。能力の不足を補うためにプロンプトエンジニアリングに依存します。

キー原則

1. モデル選択： タスクのタイプに基づいて選択し、モデルの人気ではなく（例えば、数学のタスクには推論モデル、クリエイティブなタスクには一般モデル）。
2. プロンプト設計：
   • 推論モデル： 簡潔な指示を使用し、目標に焦点を当て、モデルの内部化された推論能力を信頼します。（「あなたが何を望むかをただ言います」）
   • 一般モデル： 構造化された補完的なガイダンスを使用します。（「不足している部分を補います」）
3. 落とし穴を避ける：
   • 推論モデルでは、ヒューリスティックプロンプト（例えば、ロールプレイ）を使用しないでください。なぜなら、それは彼らの論理的なメインラインを妨げる可能性があるからです。
   • 一般モデルを過信しないでください（例えば、複雑な推論の質問を直接尋ねる）、代わりに結果をステップバイステップで確認してください。

「指示を与える」から「ニーズを表現する」へ

戦略タイプ

タスクのニーズとプロンプト戦略

AIにニーズを伝える方法

プロンプトの例

意思決定のニーズ：「物流コストを削減するための2つのオプションがあります：① 地域倉庫を建設する（初期投資が高く、長期的なコストが低い）② 第三者と提携する（ペイ・アズ・ユー・ゴー、高い柔軟性）ROI計算モデルを使用して、5年間の総コストを比較し、最適な解決策を提案してください。」

検証のニーズ：「論文の以下の結論：『ニューラルネットワークモデルAは、従来の方法Bよりも優れている』を検証してください：① 実験データがこの

① 実験データがこの結論を支持しているかどうかを確認してください。② コントロールグループの設定に偏見がないかを確認してください。③ p値を再計算し、その有意性を判断してください。」

分析的ニーズ：「過去3年間の新エネルギー車の販売データ（添付CSV）を分析し、以下の点について説明してください：① 成長トレンドと政策との相関関係。② ARIMAモデルを使用して2025年の市場シェアを予測し、パラメーター選択の根拠を説明してください。」

実行的ニーズ：「以下のCコードをPythonに変換し、以下の要求を満たしてください：① 同じ時間計算量を維持する。② numpyを使用して配列操作を最適化する。③ 完全なコードとタイムテストケースを出力する。」

創造的ニーズ：「独居高齢者の安全問題に対処するスマートホーム製品を設計し、センサネットワークとAI早期警報を組み合わせます。3つの異なる技術ルートのプロトタイプスケッチとその説明を提供してください。」

検証的ニーズ：「論文の以下の結論：『ニューラルネットワークモデルAは、従来の方法Bよりも優れている』を検証してください：① 実験データがこの結論を支持しているかどうかを確認してください。② コントロールグループの設定に偏見がないかを確認してください。③ p値を再計算し、その有意性を判断してください。」

プロンプトを学ぶ必要があるのでしょうか？

プロンプト とは、ユーザーがAIシステムに入力する指示や情報で、AIが特定の出力を生成したり、特定のタスクを実行したりするようにガイダンスします。簡単に言えば、プロンプトはAIと「会話」するための言語です。それは単純な質問、詳細な指示、または複雑なタスクの説明になることができます。プロンプトは3つの基本要素からなります：

• 指示（Instruction）： プロンプトの核心で、AIにどのタスクを実行するかを明確に伝えます。
• コンテキスト（Context）： 背景情報を提供して、AIがよりよく理解和実行できるようにします。
• 期待（Expectation）： AIの出力に対する要求と期待を明確にまたは暗に示します。

プロンプトの種類

• 指示的プロンプト： AIに直接どのタスクを実行するかを伝えます。
• 質問応答プロンプト： AIに質問を投げかけ、それに応じた回答を求めます。
• ロールプレイプロンプト： AIに特定の役割を仮定させ、特定のシナリオをシミュレートさせます。
• 創造的プロンプト： AIに創造的なライティングやコンテンツ生成を行わせるためのものです。
• 分析的プロンプト： 与えられた情報について分析や推論を求めます。
• マルチモーダルプロンプト： テキスト、画像、その他の形式の入力を組み合わせます。

プロンプトの本質

記事提供：チーム：余孟龙（Yu Menglong）、博士研究員清华大学 新聞传播学院ニューメディア研究センター、メタバース文化ラ

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