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O que é DeepSeek?
- IA + Nacional + Gratuito + Open Source + Poderoso
A DeepSeek é uma empresa tecnológica chinesa especializada em Inteligência Artificial Geral (IAG), focada no desenvolvimento e aplicação de grandes modelos.O DeepSeek-R1 é seu modelo de raciocínio de código aberto, que se destaca no gerenciamento de tarefas complexas e está disponível para uso comercial gratuito.
O que a DeepSeek pode fazer?
Geração de texto
- Geração estruturada: Tabelas, listas (por exemplo, horários, receitas)
- Redação de documentos: Comentários de código, documentação
- Escrita criativa: Artigos, histórias, poesia, conteúdo de marketing, conteúdo para redes sociais, roteiros, etc.
- Resumo e reescrita: Resumos de textos longos (artigos, relatórios), simplificação de texto, tradução e localização multilíngue
Compreensão e análise da linguagem natural
- Raciocínio de conhecimento: Resolução de problemas lógicos (matemática, raciocínio comum), análise causal (correlação de eventos)
- Análise semântica: Análise de sentimentos (resenhas, feedback), reconhecimento de intenções (atendimento ao cliente, consultas de usuário), extração de entidades (nomes, locais, eventos)
- Classificação de texto: Etiquetagem de tópicos (por exemplo, categorização de notícias), detecção de conteúdo de spam
Tarefas relacionadas à programação e código
- Geração e conclusão de código: Trechos de código (Python, JavaScript), conclusão automática com comentários
- Depuração de código: Análise de erros e sugestões de reparo, dicas de otimização de desempenho
- Documentação técnica: Documentação de API, explicação e geração de exemplos de código
Desenho convencional
- (Não mencionado explicitamente, mas implícito através das capacidades gerais)
- Download do PDF DeepSeek de iniciante a mestre (Universidade de Tsinghua)
Como usar a DeepSeek?
Acesso:https://chat.deepseek.com
De iniciante a mestre:Quando todos podem usar IA, como você pode usá-la melhor e mais eficazmente?
Modelos de raciocínio
- Exemplo: DeepSeek-R1, GPT-3 se destacam no raciocínio lógico, raciocínio matemático e resolução de problemas em tempo real.
Os modelos de raciocínio são modelos que melhoram o raciocínio, análise lógica e capacidades de tomada de decisão além dos modelos de linguagem grandes tradicionais. Eles frequentemente incorporam tecnologias adicionais, como aprendizado reforçado, raciocínio neuro-simbólico e aprendizado meta, para fortalecer suas habilidades de raciocínio e resolução de problemas.Os modelos não de raciocínio são adequados para a maioria das tarefas. Os modelos gerais geralmente se concentram na geração de linguagem, compreensão de contexto e processamento de linguagem natural, sem enfatizar capacidades de raciocínio profundo. Esses modelos geralmente compreendem padrões de linguagem por meio de treinamento com grandes quantidades de dados de texto e podem gerar conteúdo apropriado, mas carecem das habilidades de raciocínio complexo e tomada de decisão dos modelos de raciocínio.
Comparação de dimensões
| Dimensão | Modelo de raciocínio | Modelo geral |
|---|---|---|
| Fortalezas | Derivação matemática, análise lógica, geração de código, descomposição de problemas complexos | Geração de texto, escrita criativa, diálogo de múltiplas rodadas, perguntas abertas |
| Fraquezas | Tarefas divergentes (por exemplo, criação de poesia) | Tarefas que exigem cadeias lógicas estritas (por exemplo, provas matemáticas) |
| Essência do desempenho | Especializa-se em tarefas de alta densidade lógica | Destaca-se em tarefas de alta diversidade |
| Julgamento de força | Não é universalmente mais forte, mas significativamente melhor em seus domínios de treinamento alvo | Mais flexível em cenários gerais, mas requer engenharia de prompts para compensar as capacidades |
Modelos de exemplo
- GPT-3, GPT-4 (OpenAI), BERT (Google): Principalmente usados para geração de linguagem, compreensão de linguagem, classificação de texto, tradução, etc.
Pensamento rápido vs. pensamento lento
- Modelos de reação rápida (por exemplo, ChatGPT-4): Resposta rápida, baixo custo computacional, baseado em previsão probabilística por meio de treinamento com grandes dados
- Modelos de pensamento lento (por exemplo, OpenAI-1): Resposta lenta, alto custo computacional, baseado em raciocínio em cadeia de pensamento para resolver problemas passo a passo
- Tomada de decisão: Modelos de reação rápida se baseiam em algoritmos e regras pré-definidos, enquanto modelos de pensamento lento podem tomar decisões de maneira autônoma com base em análise em tempo real
- Criatividade: Modelos de reação rápida estão limitados ao reconhecimento de padrões e otimização, enquanto modelos de pensamento lento podem gerar novas ideias e soluções
- Interação humana: Modelos de reação rápida seguem roteiros pré-definidos e têm dificuldade com emoções e intenções humanas, enquanto modelos de pensamento lento podem interagir de maneira mais natural e entender emoções e intenções complexas
- Resolução de problemas: Modelos de reação rápida se destacam em problemas estruturados e bem definidos, enquanto modelos de pensamento lento podem lidar com problemas multidimensionais e não estruturados, fornecendo soluções criativas
- Questões éticas: Modelos de reação rápida como ferramentas controladas têm poucas preocupações éticas, enquanto modelos de pensamento lento suscitam discussões sobre autonomia e controle
Se você está apaixonado pela área de IA e se preparando para os exames de certificação da AWS ou Microsoft, a SPOTO oferece materiais de estudo abrangentes e práticos para você. Seja você se preparando para a certificação em Machine Learning da AWS (MLA-C01), a certificação de Praticante de IA (AIF-C01) ou os exames relacionados à IA da Microsoft (AI-900, AI-102), os materiais de certificação que oferecemos ajudarão você a estudar de maneira eficiente e aumentarão suas chances de aprovação.Clique nos links abaixo para obter os últimos vazamentos de exames e guias de estudo detalhados que o ajudarão a aprovar os exames e alcançar novas alturas na indústria de IA:
- Materiais de estudo para AWS MLA-C01 (clique aqui)
- Materiais de estudo para AWS AIF-C01 (clique aqui)
- Materiais de estudo para AWS MLS-C01 (clique aqui)
- Materiais de estudo para Microsoft AI-900 (clique aqui)
- Materiais de estudo para Microsoft AI-102 (clique aqui)
Ao alcançar essas certificações, você não só melhorará suas habilidades, mas também se destacará no local de trabalho e abrirá mais oportunidades. Aja agora e domine o futuro da IA!
CoT Chain-of-Thought
A emergência da cadeia de pensamento CoT divide os grandes modelos em duas categorias: modelos de “previsão probabilística (reação rápida)” e modelos de “pensamento em cadeia (pensamento lento)”. O primeiro é adequado para feedback rápido e tarefas imediatas, enquanto o último resolve problemas complexos através de raciocínio. Entender suas diferenças ajuda a escolher o modelo apropriado para a tarefa e alcançar os melhores resultados.
Diferenças de Estratégia de Prompt
- Modelos de Raciocínio: Os prompts devem ser concisos, focando diretamente no objetivo e nos requisitos da tarefa (já que a lógica de raciocínio está internalizada). Evite orientações passo a passo, pois isso pode limitar as capacidades do modelo.
- Modelos Gerais: Os prompts precisam guiar explicitamente os passos de raciocínio (por exemplo, através de prompts CoT), caso contrário, o modelo pode pular a lógica chave. Confie na engenharia de prompts para compensar as deficiências de capacidade.
Princípios Chave
- Seleção de Modelo: Escolha com base no tipo de tarefa, não na popularidade do modelo (por exemplo, modelos de raciocínio para tarefas matemáticas, modelos gerais para tarefas criativas).
- Design de Prompt:
- Modelos de Raciocínio: Use instruções concisas, foque no objetivo e confie nas capacidades de raciocínio internalizado do modelo. (“Apenas diga o que você quer.”)
- Modelos Gerais: Use orientação estruturada e compensatória. (“Preencha o que falta.”)
- Evite Armadilhas:
- Não use prompts heurísticos (por exemplo, interpretação de papéis) com modelos de raciocínio, pois isso pode interferir em sua linha lógica principal.
- Não confie demais em modelos gerais (por exemplo, perguntando diretamente questões de raciocínio complexo); em vez disso, valide os resultados passo a passo.
De “Dar Instruções” a “Expressar Necessidades”
Tipos de Estratégia
| Tipo de Estratégia | Definição & Objetivo | Cenários Aplicáveis | Exemplo (para Modelos de Raciocínio) | Vantagens & Riscos | |
|---|---|---|---|---|---|
| Guiado por Instrução | Forneça diretamente etapas claras ou requisitos de formato | Tarefas simples, execução rápida | “Escreva uma função de ordenação rápida em Python com comentários.” | ✅ Resultados precisos e eficientes | ✕ Limita o espaço de otimização do modelo |
| Orientado por Demanda | Descreva o contexto do problema e os objetivos, deixe que o modelo planeje o caminho da solução | Problemas complexos, raciocínio autônomo do modelo | “Otimize o processo de login do usuário analisando os gargalos atuais e propondo 3 soluções.” | ✅ Estimula o raciocínio profundo do modelo | ✕ É necessário definir claramente os limites da demanda |
| Modo Híbrido | Combine a descrição do problema com restrições-chave | Equilibrar flexibilidade e controlabilidade | “Projete um plano de viagem de 3 dias para Hangzhou, incluindo o Lago Oeste e o Templo Lingyin, com um orçamento de 2000 yuan.” | ✅ Equilibra objetivos e detalhes | ✕ Evite sobre-restringir |
| Questionamento Heurístico | Guie o modelo a pensar ativamente por meio de perguntas (por exemplo, “por quê”, “como”) | Problemas exploratórios, lógica explicativa do modelo | “Por que escolher descida de gradiente para este problema de otimização? Compare com outros algoritmos.” | ✅ Dispara a capacidade de auto-explicação do modelo | ✕ Pode se desviar dos objetivos principais |
Demanda de Tarefa e Estratégia de Prompt
| Tipo de Tarefa | Modelo Aplicável | Foco do Prompt | Exemplo (Prompt Eficaz) | Prompts a Evitar |
|---|---|---|---|---|
| Prova Matemática | Modelo de Raciocínio | Pergunta direta, sem orientação passo a passo | “Prove o teorema de Pitágoras” | Decomposição redundante (por exemplo, “Primeiro desenhe um diagrama, depois liste as fórmulas”) |
| Escrita Criativa | Modelo de Raciocínio | Encoraje a divergência, defina papéis/estilos | “Escreva uma história de aventura no estilo de Hemingway” | Lógica sobre-restringida (por exemplo, “Liste os passos em ordem cronológica”) |
| Geração de Código | Modelo de Raciocínio | Necessidades concisas, confie na lógica do modelo | “Implemente quicksort em Python” | Orientação passo a passo (por exemplo, “Primeiro escreva a função recursiva”) |
| Diálogo de Múltiplas Rodadas | Modelo Geral | Interação natural, sem instruções estruturadas | “O que você acha sobre o futuro da inteligência artificial?” | Cadeias lógicas forçadas (por exemplo, “Responda em três pontos”) |
| Análise Lógica | Modelo de Raciocínio | Apresente problemas complexos diretamente | “Analise o conflito entre utilitarismo e deontologia no problema do bonde” | Adicionando orientação subjetiva (por exemplo, “Qual você acha melhor?”) |
| Modelo Geral | Modelo Geral | Desmonte problemas, pergunte passo a passo | “Primeiro explique o problema do bonde, depois compare as duas visões éticas” | Pergunta única de lógica complexa |
Como Expressar Necessidades à IA
| Tipo de Demanda | Características | Fórmula de Expressão de Demanda | Estratégia de Adaptação para Modelo de Raciocínio | Estratégia de Adaptação para Modelo Geral |
|---|---|---|---|---|
| Tomada de Decisão | É necessário pesar opções, avaliar riscos, escolher a melhor solução | Objetivo + Opções + Critérios de Avaliação | Solicite dedução lógica e análise quantitativa | Sugestões diretas, confie na experiência do modelo |
| Analítico | É necessário entender profundamente dados/informação, descobrir padrões ou relações causais | Problema + Dados/Informação + Método de Análise | Dispare a dedução de cadeia causal e validação de hipóteses | Resumo superficial ou classificação |
| Criativo | É necessário gerar conteúdo novo (texto/design/solução) | Tema + Estilo/Restrições + Direção de Inovação | Combine o quadro lógico para gerar criatividade estruturada | Associação livre, confie na orientação por exemplo |
| Verificação | É necessário verificar a consistência lógica, a confiabilidade dos dados ou a viabilidade da solução | Conclusão/Solução + Método de Verificação + Pontos de Risco | Projete independentemente o caminho de verificação e identifique contradições | Confirmação simples, falta de dedução profunda |
| Execução | É necessário concluir operações específicas (código/cálculo/processo) | Tarefa + Restrições de Passo + Formato de Saída | Otimizar etapas de forma autônoma, equilibrar eficiência e correção | Siga estritamente as instruções, sem otimização autônoma |
Exemplos de Prompt
Demanda de Tomada de Decisão:“Duas opções estão disponíveis para reduzir os custos logísticos:① Construa um armazém regional (alto investimento inicial, baixos custos a longo prazo)② Parceria com uma terceira parte (pague conforme usar, alta flexibilidade)Por favor, use o modelo de cálculo de ROI para comparar os custos totais ao longo de 5 anos e recomendar a solução ótima.”Demanda de Verificação:“Aqui está uma conclusão de um artigo: ‘O modelo de rede neural A é superior ao método tradicional B.’Por favor, verifique:① Se os dados experimentais apoiam essa conclusão;② Verifique se há algum viés na configuração do grupo de controle;③ Recalcule o valor p e determine a significância.”Demanda Analítica:“Analise os dados de vendas de veículos elétricos novos dos últimos três anos (CSV anexado) e explique:① A correlação entre as tendências de crescimento e a política;② Preveja a participação no mercado em 2025 usando o modelo ARIMA e explique a base para a seleção dos parâmetros.”Demanda de Execução:“Converta o seguinte código C para Python, com os seguintes requisitos:① Mantenha a mesma complexidade de tempo;② Use numpy para otimizar operações de matriz;③ Forneça o código completo com casos de teste de tempo.”Demanda Criativa:“Projetar um produto para casa inteligente para abordar os problemas de segurança de idosos vivendo sozinhos, combinando redes de sensores e alerta precoce de IA. Forneça esboços de três diferentes rotas técnicas com explicações.”Demanda de Verificação:“Aqui está uma conclusão de um artigo: ‘O modelo de rede neural A é superior ao método tradicional B.’Por favor, verifique:① Se os dados experimentais apoiam essa conclusão;② Verifique se há algum viés na configuração do grupo de controle;③ Recalcule o valor p e determine a significância.”
Ainda Precisamos Aprender Prompts?
Prompts são as instruções ou informações que os usuários inserem em um sistema de IA para guiá-lo a gerar saídas específicas ou executar tarefas específicas. Em termos simples, prompts são a linguagem que usamos para “conversar” com a IA. Eles podem ser uma simples pergunta, uma instrução detalhada ou uma descrição de tarefa complexa.Um prompt consiste em três elementos básicos:
- Instrução (Instrução): O núcleo do prompt, que diz explicitamente à IA qual tarefa realizar.
- Contexto (Contexto): Fornece informações de fundo para ajudar a IA a entender e executar a tarefa de maneira melhor.
- Expectativa (Expectativa): Expressa claramente ou implicitamente os requisitos e expectativas para a saída da IA.
Tipos de Prompts
- Prompts Instrucionais: Dizem diretamente à IA qual tarefa realizar.
- Prompts de Pergunta-Resposta: Fazem perguntas à IA, esperando respostas correspondentes.
- Prompts de Interpretação de Papéis: Exigem que a IA assuma um papel específico e simule um cenário particular.
- Prompts Criativos: Guiam a IA a realizar escrita criativa ou geração de conteúdo.
- Prompts Analíticos: Exigem que a IA analise e raciocine sobre informações fornecidas.
- Prompts Multimodais: Combinam texto, imagens e outras formas de entrada.
A Essência dos Prompts
| Característica | Descrição | Exemplo |
|---|---|---|
| Ponte de Comunicação | Conecta a intenção humana com o entendimento da IA | “Traduza o seguinte para o francês: Olá, mundo” |
| Provedor de Contexto | Fornece informações de fundo necessárias para a IA | “Supondo que você é um historiador do século XIX, comente sobre o surgimento de Napoleão” |
| Definidor de Tarefa | Especifica claramente a tarefa que a IA precisa completar | “Escreva uma introdução para um artigo sobre mudança climática, 200 palavras” |
| Formatador de Saída | Influencia a forma e o conteúdo da saída da IA | “Explique mecânica quântica em termos simples, como se falasse com uma criança de 10 anos” |
| Guia de Capacidade de IA | Guia a IA a usar habilidades ou habilidades específicas | “Use suas habilidades de escrita criativa para criar uma breve história sobre viagem no tempo” |
Artigo de:Equipe: Yu Menglong, Pesquisador Pós-DoutoralEscola de Jornalismo e Comunicação, Universidade de TsinghuaCentro de Pesquisa de Novos Mídias, Laboratório de Cultura MetaversoLeitura Recomendada:
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O que é DeepSeek?
- IA + Nacional + Gratuito + Open Source + Poderoso
A DeepSeek é uma empresa tecnológica chinesa especializada em Inteligência Artificial Geral (IAG), focada no desenvolvimento e aplicação de grandes modelos.O DeepSeek-R1 é seu modelo de raciocínio de código aberto, que se destaca no gerenciamento de tarefas complexas e está disponível para uso comercial gratuito.Download do PDF DeepSeek de iniciante a mestre (Universidade de Tsinghua)
O que a DeepSeek pode fazer?
Geração de texto
- Geração estruturada: Tabelas, listas (por exemplo, horários, receitas)
- Redação de documentos: Comentários de código, documentação
- Escrita criativa: Artigos, histórias, poesia, conteúdo de marketing, conteúdo para redes sociais, roteiros, etc.
- Resumo e reescrita: Resumos de textos longos (artigos, relatórios), simplificação de texto, tradução e localização multilíngue
Compreensão e análise da linguagem natural
- Raciocínio de conhecimento: Resolução de problemas lógicos (matemática, raciocínio comum), análise causal (correlação de eventos)
- Análise semântica: Análise de sentimentos (resenhas, feedback), reconhecimento de intenções (atendimento ao cliente, consultas de usuário), extração de entidades (nomes, locais, eventos)
- Classificação de texto: Etiquetagem de tópicos (por exemplo, categorização de notícias), detecção de conteúdo de spam
Tarefas relacionadas à programação e código
- Geração e conclusão de código: Trechos de código (Python, JavaScript), conclusão automática com comentários
- Depuração de código: Análise de erros e sugestões de reparo, dicas de otimização de desempenho
- Documentação técnica: Documentação de API, explicação e geração de exemplos de código
Desenho convencional
- (Não mencionado explicitamente, mas implícito através das capacidades gerais)
Como usar a DeepSeek?
Acesso:https://chat.deepseek.com
De iniciante a mestre:Quando todos podem usar IA, como você pode usá-la melhor e mais eficazmente?
Modelos de raciocínio
- Exemplo: DeepSeek-R1, GPT-3 se destacam no raciocínio lógico, raciocínio matemático e resolução de problemas em tempo real.
Os modelos de raciocínio são modelos que melhoram o raciocínio, análise lógica e capacidades de tomada de decisão além dos modelos de linguagem grandes tradicionais. Eles frequentemente incorporam tecnologias adicionais, como aprendizado reforçado, raciocínio neuro-simbólico e aprendizado meta, para fortalecer suas habilidades de raciocínio e resolução de problemas.Os modelos não de raciocínio são adequados para a maioria das tarefas. Os modelos gerais geralmente se concentram na geração de linguagem, compreensão de contexto e processamento de linguagem natural, sem enfatizar capacidades de raciocínio profundo. Esses modelos geralmente compreendem padrões de linguagem por meio de treinamento com grandes quantidades de dados de texto e podem gerar conteúdo apropriado, mas carecem das habilidades de raciocínio complexo e tomada de decisão dos modelos de raciocínio.
Comparação de dimensões
| Dimensão | Modelo de raciocínio | Modelo geral |
|---|---|---|
| Fortalezas | Derivação matemática, análise lógica, geração de código, descomposição de problemas complexos | Geração de texto, escrita criativa, diálogo de múltiplas rodadas, perguntas abertas |
| Fraquezas | Tarefas divergentes (por exemplo, criação de poesia) | Tarefas que exigem cadeias lógicas estritas (por exemplo, provas matemáticas) |
| Essência do desempenho | Especializa-se em tarefas de alta densidade lógica | Destaca-se em tarefas de alta diversidade |
| Julgamento de força | Não é universalmente mais forte, mas significativamente melhor em seus domínios de treinamento alvo | Mais flexível em cenários gerais, mas requer engenharia de prompts para compensar as capacidades |
Modelos de exemplo
- GPT-3, GPT-4 (OpenAI), BERT (Google): Principalmente usados para geração de linguagem, compreensão de linguagem, classificação de texto, tradução, etc.
Pensamento rápido vs. pensamento lento
- Modelos de reação rápida (por exemplo, ChatGPT-4): Resposta rápida, baixo custo computacional, baseado em previsão probabilística por meio de treinamento com grandes dados
- Modelos de pensamento lento (por exemplo, OpenAI-1): Resposta lenta, alto custo computacional, baseado em raciocínio em cadeia de pensamento para resolver problemas passo a passo
- Tomada de decisão: Modelos de reação rápida se baseiam em algoritmos e regras pré-definidos, enquanto modelos de pensamento lento podem tomar decisões de maneira autônoma com base em análise em tempo real
- Criatividade: Modelos de reação rápida estão limitados ao reconhecimento de padrões e otimização, enquanto modelos de pensamento lento podem gerar novas ideias e soluções
- Interação humana: Modelos de reação rápida seguem roteiros pré-definidos e têm dificuldade com emoções e intenções humanas, enquanto modelos de pensamento lento podem interagir de maneira mais natural e entender emoções e intenções complexas
- Resolução de problemas: Modelos de reação rápida se destacam em problemas estruturados e bem definidos, enquanto modelos de pensamento lento podem lidar com problemas multidimensionais e não estruturados, fornecendo soluções criativas
- Questões éticas: Modelos de reação rápida como ferramentas controladas têm poucas preocupações éticas, enquanto modelos de pensamento lento suscitam discussões sobre autonomia e controle
Se você está apaixonado pela área de IA e se preparando para os exames de certificação da AWS ou Microsoft, a SPOTO oferece materiais de estudo abrangentes e práticos para você. Seja você se preparando para a certificação em Machine Learning da AWS (MLA-C01), a certificação de Praticante de IA (AIF-C01) ou os exames relacionados à IA da Microsoft (AI-900, AI-102), os materiais de certificação que oferecemos ajudarão você a estudar de maneira eficiente e aumentarão suas chances de aprovação.Clique nos links abaixo para obter os últimos vazamentos de exames e guias de estudo detalhados que o ajudarão a aprovar os exames e alcançar novas alturas na indústria de IA:
- Materiais de estudo para AWS MLA-C01 (clique aqui)
- Materiais de estudo para AWS AIF-C01 (clique aqui)
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Ao alcançar essas certificações, você não só melhorará suas habilidades, mas também se destacará no local de trabalho e abrirá mais oportunidades. Aja agora e domine o futuro da IA!
CoT Chain-of-Thought
A emergência da cadeia de pensamento CoT divide os grandes modelos em duas categorias: modelos de “previsão probabilística (reação rápida)” e modelos de “pensamento em cadeia (pensamento lento)”. O primeiro é adequado para feedback rápido e tarefas imediatas, enquanto o último resolve problemas complexos através de raciocínio. Entender suas diferenças ajuda a escolher o modelo apropriado para a tarefa e alcançar os melhores resultados.
Diferenças de Estratégia de Prompt
- Modelos de Raciocínio: Os prompts devem ser concisos, focando diretamente no objetivo e nos requisitos da tarefa (já que a lógica de raciocínio está internalizada). Evite orientações passo a passo, pois isso pode limitar as capacidades do modelo.
- Modelos Gerais: Os prompts precisam guiar explicitamente os passos de raciocínio (por exemplo, através de prompts CoT), caso contrário, o modelo pode pular a lógica chave. Confie na engenharia de prompts para compensar as deficiências de capacidade.
Princípios Chave
- Seleção de Modelo: Escolha com base no tipo de tarefa, não na popularidade do modelo (por exemplo, modelos de raciocínio para tarefas matemáticas, modelos gerais para tarefas criativas).
- Design de Prompt:
- Modelos de Raciocínio: Use instruções concisas, foque no objetivo e confie nas capacidades de raciocínio internalizado do modelo. (“Apenas diga o que você quer.”)
- Modelos Gerais: Use orientação estruturada e compensatória. (“Preencha o que falta.”)
- Evite Armadilhas:
- Não use prompts heurísticos (por exemplo, interpretação de papéis) com modelos de raciocínio, pois isso pode interferir em sua linha lógica principal.
- Não confie demais em modelos gerais (por exemplo, perguntando diretamente questões de raciocínio complexo); em vez disso, valide os resultados passo a passo.
De “Dar Instruções” a “Expressar Necessidades”
Tipos de Estratégia
| Tipo de Estratégia | Definição & Objetivo | Cenários Aplicáveis | Exemplo (para Modelos de Raciocínio) | Vantagens & Riscos | |
|---|---|---|---|---|---|
| Guiado por Instrução | Forneça diretamente etapas claras ou requisitos de formato | Tarefas simples, execução rápida | “Escreva uma função de ordenação rápida em Python com comentários.” | ✅ Resultados precisos e eficientes | ✕ Limita o espaço de otimização do modelo |
| Orientado por Demanda | Descreva o contexto do problema e os objetivos, deixe que o modelo planeje o caminho da solução | Problemas complexos, raciocínio autônomo do modelo | “Otimize o processo de login do usuário analisando os gargalos atuais e propondo 3 soluções.” | ✅ Estimula o raciocínio profundo do modelo | ✕ É necessário definir claramente os limites da demanda |
| Modo Híbrido | Combine a descrição do problema com restrições-chave | Equilibrar flexibilidade e controlabilidade | “Projete um plano de viagem de 3 dias para Hangzhou, incluindo o Lago Oeste e o Templo Lingyin, com um orçamento de 2000 yuan.” | ✅ Equilibra objetivos e detalhes | ✕ Evite sobre-restringir |
| Questionamento Heurístico | Guie o modelo a pensar ativamente por meio de perguntas (por exemplo, “por quê”, “como”) | Problemas exploratórios, lógica explicativa do modelo | “Por que escolher descida de gradiente para este problema de otimização? Compare com outros algoritmos.” | ✅ Dispara a capacidade de auto-explicação do modelo | ✕ Pode se desviar dos objetivos principais |
Demanda de Tarefa e Estratégia de Prompt
| Tipo de Tarefa | Modelo Aplicável | Foco do Prompt | Exemplo (Prompt Eficaz) | Prompts a Evitar |
|---|---|---|---|---|
| Prova Matemática | Modelo de Raciocínio | Pergunta direta, sem orientação passo a passo | “Prove o teorema de Pitágoras” | Decomposição redundante (por exemplo, “Primeiro desenhe um diagrama, depois liste as fórmulas”) |
| Escrita Criativa | Modelo de Raciocínio | Encoraje a divergência, defina papéis/estilos | “Escreva uma história de aventura no estilo de Hemingway” | Lógica sobre-restringida (por exemplo, “Liste os passos em ordem cronológica”) |
| Geração de Código | Modelo de Raciocínio | Necessidades concisas, confie na lógica do modelo | “Implemente quicksort em Python” | Orientação passo a passo (por exemplo, “Primeiro escreva a função recursiva”) |
| Diálogo de Múltiplas Rodadas | Modelo Geral | Interação natural, sem instruções estruturadas | “O que você acha sobre o futuro da inteligência artificial?” | Cadeias lógicas forçadas (por exemplo, “Responda em três pontos”) |
| Análise Lógica | Modelo de Raciocínio | Apresente problemas complexos diretamente | “Analise o conflito entre utilitarismo e deontologia no problema do bonde” | Adicionando orientação subjetiva (por exemplo, “Qual você acha melhor?”) |
| Modelo Geral | Modelo Geral | Desmonte problemas, pergunte passo a passo | “Primeiro explique o problema do bonde, depois compare as duas visões éticas” | Pergunta única de lógica complexa |
Como Expressar Necessidades à IA
| Tipo de Demanda | Características | Fórmula de Expressão de Demanda | Estratégia de Adaptação para Modelo de Raciocínio | Estratégia de Adaptação para Modelo Geral |
|---|---|---|---|---|
| Tomada de Decisão | É necessário pesar opções, avaliar riscos, escolher a melhor solução | Objetivo + Opções + Critérios de Avaliação | Solicite dedução lógica e análise quantitativa | Sugestões diretas, confie na experiência do modelo |
| Analítico | É necessário entender profundamente dados/informação, descobrir padrões ou relações causais | Problema + Dados/Informação + Método de Análise | Dispare a dedução de cadeia causal e validação de hipóteses | Resumo superficial ou classificação |
| Criativo | É necessário gerar conteúdo novo (texto/design/solução) | Tema + Estilo/Restrições + Direção de Inovação | Combine o quadro lógico para gerar criatividade estruturada | Associação livre, confie na orientação por exemplo |
| Verificação | É necessário verificar a consistência lógica, a confiabilidade dos dados ou a viabilidade da solução | Conclusão/Solução + Método de Verificação + Pontos de Risco | Projete independentemente o caminho de verificação e identifique contradições | Confirmação simples, falta de dedução profunda |
| Execução | É necessário concluir operações específicas (código/cálculo/processo) | Tarefa + Restrições de Passo + Formato de Saída | Otimizar etapas de forma autônoma, equilibrar eficiência e correção | Siga estritamente as instruções, sem otimização autônoma |
Exemplos de Prompt
Demanda de Tomada de Decisão:
“Duas opções estão disponíveis para reduzir os custos logísticos:① Construa um armazém regional (alto investimento inicial, baixos custos a longo prazo)② Parceria com uma terceira parte (pague conforme usar, alta flexibilidade)Por favor, use o modelo de cálculo de ROI para comparar os custos totais ao longo de 5 anos e recomendar a solução ótima.
“Demanda de Verificação:“Aqui está uma conclusão de um artigo: ‘O modelo de rede neural A é superior ao método tradicional B.’Por favor, verifique:① Se os dados experimentais apoiam essa conclusão;② Verifique se há algum viés na configuração do grupo de controle;③ Recalcule o valor p e determine a significância.
“Demanda Analítica:“Analise os dados de vendas de veículos elétricos novos dos últimos três anos (CSV anexado) e explique:① A correlação entre as tendências de crescimento e a política;② Preveja a participação no mercado em 2025 usando o modelo ARIMA e explique a base para a seleção dos parâmetros.
“Demanda de Execução:“Converta o seguinte código C para Python, com os seguintes requisitos:① Mantenha a mesma complexidade de tempo;② Use numpy para otimizar operações de matriz;③ Forneça o código completo com casos de teste de tempo.
“Demanda Criativa:“Projetar um produto para casa inteligente para abordar os problemas de segurança de idosos vivendo sozinhos, combinando redes de sensores e alerta precoce de IA. Forneça esboços de três diferentes rotas técnicas com explicações.
“Demanda de Verificação:“Aqui está uma conclusão de um artigo: ‘O modelo de rede neural A é superior ao método tradicional B.’Por favor, verifique:① Se os dados experimentais apoiam essa conclusão;② Verifique se há algum viés na configuração do grupo de controle;③ Recalcule o valor p e determine a significância.”
Ainda Precisamos Aprender Prompts?
Prompts são as instruções ou informações que os usuários inserem em um sistema de IA para guiá-lo a gerar saídas específicas ou executar tarefas específicas. Em termos simples, prompts são a linguagem que usamos para “conversar” com a IA. Eles podem ser uma simples pergunta, uma instrução detalhada ou uma descrição de tarefa complexa.Um prompt consiste em três elementos básicos:
- Instrução (Instrução): O núcleo do prompt, que diz explicitamente à IA qual tarefa realizar.
- Contexto (Contexto): Fornece informações de fundo para ajudar a IA a entender e executar a tarefa de maneira melhor.
- Expectativa (Expectativa): Expressa claramente ou implicitamente os requisitos e expectativas para a saída da IA.
Tipos de Prompts
- Prompts Instrucionais: Dizem diretamente à IA qual tarefa realizar.
- Prompts de Pergunta-Resposta: Fazem perguntas à IA, esperando respostas correspondentes.
- Prompts de Interpretação de Papéis: Exigem que a IA assuma um papel específico e simule um cenário particular.
- Prompts Criativos: Guiam a IA a realizar escrita criativa ou geração de conteúdo.
- Prompts Analíticos: Exigem que a IA analise e raciocine sobre informações fornecidas.
- Prompts Multimodais: Combinam texto, imagens e outras formas de entrada.
A Essência dos Prompts
| Característica | Descrição | Exemplo |
|---|---|---|
| Ponte de Comunicação | Conecta a intenção humana com o entendimento da IA | “Traduza o seguinte para o francês: Olá, mundo” |
| Provedor de Contexto | Fornece informações de fundo necessárias para a IA | “Supondo que você é um historiador do século XIX, comente sobre o surgimento de Napoleão” |
| Definidor de Tarefa | Especifica claramente a tarefa que a IA precisa completar | “Escreva uma introdução para um artigo sobre mudança climática, 200 palavras” |
| Formatador de Saída | Influencia a forma e o conteúdo da saída da IA | “Explique mecânica quântica em termos simples, como se falasse com uma criança de 10 anos” |
| Guia de Capacidade de IA | Guia a IA a usar habilidades ou habilidades específicas | “Use suas habilidades de escrita criativa para criar uma breve história sobre viagem no tempo” |
Artigo de:Equipe:
Yu Menglong, Pesquisador Pós-DoutoralEscola de Jornalismo e Comunicação, Universidade de TsinghuaCentro de Pesquisa de Novos Mídias, Laboratório de Cultura Metaverso
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