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DeepSeek es una empresa tecnológica china especializada en Inteligencia Artificial General (IAG), que se centra en el desarrollo y la aplicación de grandes modelos.DeepSeek-R1 es su modelo de razonamiento de código abierto, que destaca en la gestión de tareas complejas y está disponible para uso comercial gratuito.
Table of Contents
¿Qué puede hacer DeepSeek?
Generación de texto
- Generación estructurada: Tablas, listas (por ejemplo, horarios, recetas)
- Redacción de documentos: Comentarios de código, documentación
- Escritura creativa: Artículos, historias, poesía, contenido de marketing, contenido para redes sociales, guiones, etc.
- Resumen y reescritura: Resúmenes de textos largos (artículos, informes), simplificación de texto, traducción y localización multilingüe
Comprensión y análisis del lenguaje natural
- Razonamiento de conocimiento: Resolución de problemas lógicos (matemáticas, razonamiento común), análisis causal (correlación de eventos)
- Análisis semántico: Análisis de sentimiento (reseñas, comentarios), reconocimiento de intenciones (servicio al cliente, consultas de usuario), extracción de entidades (nombres, ubicaciones, eventos)
- Clasificación de texto: Etiquetado de temas (por ejemplo, categorización de noticias), detección de contenido de spam
Tareas relacionadas con la programación y el código
- Generación y finalización de código: Fragmentos de código (Python, JavaScript), finalización automática con comentarios
- Depuración de código: Análisis de errores y sugerencias de reparación, consejos para la optimización del rendimiento
- Documentación técnica: Documentación de API, explicación y generación de ejemplos de código
Dibujo convencional
- (No se menciona explícitamente, pero se implica a través de las capacidades generales)
Descarga del PDF de DeepSeek de principiante a maestro (Universidad Tsinghua)
¿Cómo utilizar DeepSeek?
Acceso:https://chat.deepseek.com
De principiante a maestro:¿Cómo puedes utilizar la IA mejor y más eficazmente cuando todos pueden usarla?
Modelos de razonamiento
- Ejemplo: DeepSeek-R1, GPT-3 destacan en razonamiento lógico, razonamiento matemático y resolución de problemas en tiempo real.
Los modelos de razonamiento son aquellos que mejoran las capacidades de razonamiento, análisis lógico y toma de decisiones sobre los modelos de gran tamaño tradicionales. A menudo incorporan tecnologías adicionales como aprendizaje reforzado, razonamiento neuro-simbólico y aprendizaje meta para fortalecer sus habilidades de razonamiento y resolución de problemas.Los modelos no de razonamiento son adecuados para la mayoría de las tareas. Los modelos generales generalmente se centran en la generación de lenguaje, la comprensión del contexto y el procesamiento del lenguaje natural, sin enfatizar capacidades de razonamiento profundo. Estos modelos suelen comprender los patrones de lenguaje a través del entrenamiento con grandes cantidades de datos de texto y pueden generar contenido apropiado, pero carecen de las habilidades de razonamiento complejo y toma de decisiones de los modelos de razonamiento.
Comparación de dimensiones
| Dimensión | Modelo de razonamiento | Modelo general |
|---|---|---|
| Fortalezas | Derivación matemática, análisis lógico, generación de código, descomposición de problemas complejos | Generación de texto, escritura creativa, diálogo de múltiples turnos, preguntas abiertas |
| Debilidades | Tareas divergentes (por ejemplo, creación de poesía) | Tareas que requieren cadenas lógicas estrictas (por ejemplo, pruebas matemáticas) |
| Esencia del rendimiento | Se especializa en tareas de alta densidad lógica | Destaca en tareas de alta diversidad |
| Juicio de fortaleza | No es universalmente más fuerte, pero significativamente mejor en sus dominios de entrenamiento objetivo | Más flexible en escenarios generales, pero requiere ingeniería de prompts para compensar las capacidades |
Ejemplos de modelos
- GPT-3, GPT-4 (OpenAI), BERT (Google): Principalmente utilizados para generación de lenguaje, comprensión del lenguaje, clasificación de texto, traducción, etc.
Pensamiento rápido vs. pensamiento lento
- Modelos de reacción rápida (por ejemplo, ChatGPT-4): Respuesta rápida, bajo costo computacional, basado en predicción probabilística a través de entrenamiento con grandes datos
- Modelos de pensamiento lento (por ejemplo, OpenAI-1): Respuesta lenta, alto costo computacional, basado en razonamiento en cadena de pensamiento para resolver problemas paso a paso
- Toma de decisiones: Los modelos de reacción rápida se basan en algoritmos y reglas preestablecidos, mientras que los modelos de pensamiento lento pueden tomar decisiones de manera autónoma basadas en análisis en tiempo real
- Creatividad: Los modelos de reacción rápida están limitados al reconocimiento de patrones y optimización, mientras que los modelos de pensamiento lento pueden generar nuevas ideas y soluciones
- Interacción humana: Los modelos de reacción rápida siguen guiones preestablecidos y luchan con las emociones y las intenciones humanas, mientras que los modelos de pensamiento lento pueden interactuar de manera más natural y comprender emociones y intenciones complejas
- Resolución de problemas: Los modelos de reacción rápida se distinguen en problemas estructurados y bien definidos, mientras que los modelos de pensamiento lento pueden manejar problemas multidimensionales y no estructurados, proporcionando soluciones creativas
- Problemas éticos: Los modelos de reacción rápida como herramientas controladas tienen pocas preocupaciones éticas, mientras que los modelos de pensamiento lento suscitan discusiones sobre autonomía y control
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Cadena de pensamiento en cadena (CoT)
La aparición de la cadena de pensamiento en cadena (CoT) divide los grandes modelos en dos categorías: modelos de “predicción probabilística (reacción rápida)” y modelos de “pensamiento en cadena (pensamiento lento)”. El primero es adecuado para retroalimentación rápida y tareas inmediatas, mientras que el último resuelve problemas complejos a través del razonamiento. Comprender sus diferencias ayuda a elegir el modelo adecuado para la tarea y obtener los mejores resultados.
Diferencias en la estrategia de prompts
- Modelos de razonamiento: Los prompts deben ser concisos, centrarse directamente en el objetivo y los requisitos de la tarea (ya que la lógica de razonamiento está internalizada). Evita la guía paso a paso, ya que puede limitar las capacidades del modelo.
- Modelos generales: Los prompts necesitan guiar explícitamente los pasos de razonamiento (por ejemplo, a través de prompts de CoT), de lo contrario, el modelo puede omitir la lógica clave. Confía en la ingeniería de prompts para compensar las deficiencias de capacidad.
Principios clave
- Selección de modelo: Elige según el tipo de tarea, no según la popularidad del modelo (por ejemplo, modelos de razonamiento para tareas matemáticas, modelos generales para tareas creativas).
- Diseño de prompts:
- Modelos de razonamiento: Utiliza instrucciones concisas, centrándote en el objetivo y confiando en las capacidades de razonamiento internalizadas del modelo. (“Simplemente di lo que quieres.”)
- Modelos generales: Utiliza guía estructurada y compensatoria. (“Completa lo que falta.”)
- Evitar errores:
- No utilices prompts heurísticos (por ejemplo, interpretación de roles) con modelos de razonamiento, ya que puede interferir con su línea lógica principal.
- No confíes en exceso en los modelos generales (por ejemplo, preguntando directamente preguntas de razonamiento complejo); en cambio, verifica los resultados paso a paso.
De “dar instrucciones” a “expresar necesidades”
Tipos de estrategia
| Tipo de estrategia | Definición y objetivo | Escenarios aplicables | Ejemplo (para modelos de razonamiento) | Ventajas y riesgos | |
|---|---|---|---|---|---|
| Impulsado por instrucciones | Proporcionar directamente pasos claros o requisitos de formato | Tareas simples, ejecución rápida | “Escribe una función de ordenación rápida en Python con comentarios.” | ✅ Resultados precisos y eficientes | ✕ Limita el espacio de optimización del modelo |
| Orientado a la demanda | Describir el contexto del problema y los objetivos, dejar que el modelo planifique la solución | Problemas complejos, razonamiento autónomo del modelo | “Optimiza el proceso de inicio de sesión del usuario analizando los cuellos de botella actuales y proponiendo 3 soluciones.” | ✅ Estimula el razonamiento profundo del modelo | ✕ Necesidad de definir claramente las fronteras de la demanda |
| Modo híbrido | Combinar la descripción del problema con las restricciones clave | Equilibrar flexibilidad y controlabilidad | “Diseña un plan de viaje de 3 días para Hangzhou, incluyendo el Lago Occidental y el Templo Lingyin, con un presupuesto de 2000 yuanes.” | ✅ Equilibra objetivos y detalles | ✕ Evitar sobre-restricciones |
| Preguntas heurísticas | Guiar al modelo a pensar activamente a través de preguntas (por ejemplo, “por qué”, “cómo”) | Problemas exploratorios, lógica explicativa del modelo | “¿Por qué elegir descenso de gradiente para este problema de optimización? Compara con otros algoritmos.” | ✅ Provoca la capacidad de auto-explicación del modelo | ✕ Puede desviarse de los objetivos principales |
Demanda de tarea y estrategia de prompt
| Tipo de tarea | Modelo aplicable | Enfoque del prompt | Ejemplo (prompt efectivo) | Prompts a evitar |
|---|---|---|---|---|
| Demostración matemática | Modelo de razonamiento | Pregunta directa, sin guía paso a paso | “Demuestra el teorema de Pitágoras” | Descomposición redundante (por ejemplo, “Primero dibuja un diagrama, luego enumera las fórmulas”) |
| Escritura creativa | Modelo de razonamiento | Fomentar la divergencia, establecer roles/estilos | “Escribe una aventura en el estilo de Hemingway” | Sobre-restricción lógica (por ejemplo, “Enumera los pasos en orden cronológico”) |
| Generación de código | Modelo de razonamiento | Necesidades concisas, confiar en la lógica del modelo | “Implementa quicksort en Python” | Guía paso a paso (por ejemplo, “Primero escribe la función recursiva”) |
| Diálogo de múltiples turnos | Modelo general | Interacción natural, sin instrucciones estructuradas | “¿Qué piensas sobre el futuro de la inteligencia artificial?” | Cadenas lógicas forzadas (por ejemplo, “Responde en tres puntos”) |
| Análisis lógico | Modelo de razonamiento | Plantear problemas complejos directamente | “Analiza el conflicto entre utilitarismo y deontología en el problema del tranvía” | Agregar guía subjetiva (por ejemplo, “¿Qué crees que es mejor?”) |
| Modelo general | Modelo general | Descomponer problemas, preguntar paso a paso | “Primero explica el problema del tranvía, luego compara las dos perspectivas éticas” | Pregunta única de lógica compleja |
Cómo expresar necesidades a la IA
| Tipo de demanda | Características | Fórmula de expresión de demanda | Estrategia de adaptación para modelo de razonamiento | Estrategia de adaptación para modelo general |
|---|---|---|---|---|
| Toma de decisiones | Necesidad de ponderar opciones, evaluar riesgos, elegir la mejor solución | Objetivo + Opciones + Criterios de evaluación | Solicitar deducción lógica y análisis cuantitativo | Sugerencias directas, confiar en la experiencia del modelo |
| Analítico | Necesidad de comprender profundamente datos/información, descubrir patrones o relaciones causales | Problema + Datos/Información + Método de análisis | Provocar deducción de cadena causal y validación de hipótesis | Resumen superficial o clasificación |
| Creativo | Necesidad de generar contenido novedoso (texto/diseño/solución) | Tema + Estilo/Restricciones + Dirección de innovación | Combinar marco lógico para generar creatividad estructurada | Asociación libre, confiar en la guía de ejemplos |
| Verificación | Necesidad de verificar la consistencia lógica, la confiabilidad de los datos o la viabilidad de la solución | Conclusión/Solución + Método de verificación + Puntos de riesgo | Diseñar independientemente el camino de verificación e identificar contradicciones | Confirmación simple, falta de deducción profunda |
| Ejecución | Necesidad de completar operaciones específicas (código/cálculo/proceso) | Tarea + Restricciones de paso + Formato de salida | Optimizar pasos de manera autónoma, equilibrar eficiencia y corrección | Seguir estrictamente las instrucciones, sin optimización autónoma |
Ejemplos de prompts
Demanda de toma de decisiones:“Se disponen dos opciones para reducir los costos logísticos:① Construir un almacén regional (alta inversión inicial, bajos costos a largo plazo)② Asociarse con un tercero (pago por uso, alta flexibilidad)Por favor, utiliza el modelo de cálculo de ROI para comparar los costos totales durante 5 años y recomendar la solución óptima.
“Demanda de verificación:“Aquí hay una conclusión de un artículo: ‘El modelo de red neuronal A es superior al método tradicional B.’Por favor, verifica:① Si los datos experimentales respaldan esta conclusión;② Revisa si existe algún sesgo en la configuración del grupo de control;③ Recalcula el valor p y determina su significancia.
“Demanda analítica:“Analiza los datos de ventas de vehículos eléctricos nuevos de los últimos tres años (adjunto CSV) y explica:① La correlación entre las tendencias de crecimiento y la política;② Predice la cuota de mercado en 2025 utilizando el modelo ARIMA y explica la base para la selección de parámetros.
“Demanda de ejecución:“Convierte el siguiente código C a Python, con los siguientes requisitos:① Mantén la misma complejidad temporal;② Utiliza numpy para optimizar las operaciones de matrices;③ Proporciona el código completo con casos de prueba de tiempo.
“Demanda creativa:“Diseña un producto para el hogar inteligente que aborde los problemas de seguridad de las personas mayores que viven solas, combinando redes de sensores y advertencias tempranas de IA. Proporciona tres diferentes esbozos de rutas técnicas con explicaciones.
“Demanda de verificación:“Aquí hay una conclusión de un artículo: ‘El modelo de red neuronal A es superior al método tradicional B.’Por favor, verifica:① Si los datos experimentales respaldan esta conclusión;② Revisa si existe algún sesgo en la configuración del grupo de control;③ Recalcula el valor p y determina su significancia.”
¿Aún necesitamos aprender prompts?
Prompts son las instrucciones o información que los usuarios ingresan en un sistema de IA para guiarla a generar salidas específicas o realizar tareas específicas. En términos simples, los prompts son el lenguaje que utilizamos para “conversar” con la IA. Pueden ser una simple pregunta, una instrucción detallada o una descripción de tarea compleja.Un prompt consta de tres elementos básicos:
- Instrucción (Instrucción): El núcleo del prompt, que le dice explícitamente a la IA qué tarea realizar.
- Contexto (Contexto): Proporciona información de fondo para ayudar a la IA a comprender y ejecutar mejor la tarea.
- Expectativa (Expectativa): Expresa claramente o implícitamente los requisitos y expectativas para la salida de la IA.
Tipos de prompts
- Prompts instructivos: Indican directamente a la IA qué tarea realizar.
- Prompts de pregunta-respuesta: Plantean preguntas a la IA, esperando respuestas correspondientes.
- Prompts de interpretación de roles: Exigen que la IA asuma un rol específico y simule un escenario particular.
- Prompts creativos: Guiar a la IA para realizar escritura creativa o generación de contenido.
- Prompts analíticos: Exigen que la IA analice y razonar sobre la información proporcionada.
- Prompts multimodales: Combinan texto, imágenes y otras formas de entrada.
La esencia de los prompts
| Característica | Descripción | Ejemplo |
|---|---|---|
| Puente de comunicación | Conecta la intención humana con la comprensión de la IA | “Traduce lo siguiente al francés: Hola, mundo” |
| Proveedor de contexto | Proporciona información de fondo necesaria para la IA | “Suponiendo que eres un historiador del siglo XIX, comenta el ascenso de Napoleón” |
| Definidor de tarea | Especifica claramente la tarea que la IA debe completar | “Escribe una introducción para un artículo sobre el cambio climático, 200 palabras” |
| Formador de salida | Influye en la forma y contenido de la salida de la IA | “Explica la mecánica cuántica en términos sencillos, como si hablaras con un niño de 10 años” |
| Guía de capacidad de IA | Guía a la IA a utilizar habilidades o capacidades específicas | “Utiliza tus habilidades de escritura creativa para crear una breve historia sobre viaje en el tiempo” |
Artículo de:Equipo:
Yu Menglong, Investigador postdoctoralEscuela de Periodismo y Comunicación, Universidad TsinghuaCentro de Investigación de Nuevos Medios, Laboratorio de Cultura del Metaverso
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