大家好，我是湯師爺~

最近，DeepSeek這款A(yù)I工具爆火國(guó)內(nèi)外。

雖然許多人都開(kāi)始嘗試使用它，但有人吐槽說(shuō)，沒(méi)想象中那么牛。

其實(shí)問(wèn)題不在工具，很多人的使用姿勢(shì)就搞錯(cuò)了，用大炮打蚊子，白白浪費(fèi)DeepSeek的強(qiáng)大功能。

接下來(lái)，我將為大家分享9個(gè)實(shí)用技巧，你會(huì)發(fā)現(xiàn)DeepSeek遠(yuǎn)比想象中更強(qiáng)大。

DeepSeek的三種模式

DeepSeek有三大適用模式：基礎(chǔ)模型（V3）、深度思考（R1）、聯(lián)網(wǎng)搜索。

1. 基礎(chǔ)模型（V3）

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基礎(chǔ)模型（V3）是DeepSeek的標(biāo)配，沒(méi)有勾選默認(rèn)就是基礎(chǔ)模型。V3版自去年12月升級(jí)后，性能大幅提升，堪比業(yè)內(nèi)頂尖模型如GPT-4、Claude-3.5等。

它的作用相當(dāng)簡(jiǎn)單，回答日常的百科類(lèi)問(wèn)題，幫助用戶(hù)快速獲取信息。

不管是查詢(xún)常見(jiàn)知識(shí)、處理簡(jiǎn)單的文本生成任務(wù)，V3都能迅速給出答案。它的優(yōu)點(diǎn)就是高效、便捷，幾乎沒(méi)有什么門(mén)檻，適用于大部分場(chǎng)景。

尤其是在用戶(hù)并不要求復(fù)雜推理、深度分析的情況下，V3就顯得尤為合適。比如你只想問(wèn)一個(gè)簡(jiǎn)單的問(wèn)題，或者需要一個(gè)快速的解答，V3足夠應(yīng)付。簡(jiǎn)單、直接，是它的最大特點(diǎn)。

2. 深度思考（R1）

R1作為DeepSeek的深度推理模型，專(zhuān)門(mén)用來(lái)解決那些需要復(fù)雜推理和深度思考的問(wèn)題。它處理的任務(wù)更具挑戰(zhàn)性，比如數(shù)理邏輯推理、編程代碼分析等。

R1模型有660B的參數(shù)，并采用了后訓(xùn)練+RL強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，擅長(zhǎng)從多個(gè)角度分析問(wèn)題，并給出經(jīng)過(guò)嚴(yán)密推理后的解答。

R1決定是一位專(zhuān)家，能夠?yàn)槟闾峁┚_、深刻的推理和分析。因此，如果你的問(wèn)題涉及到復(fù)雜的推理，R1便是不二的選擇。

3. 聯(lián)網(wǎng)搜索

聯(lián)網(wǎng)搜索模式是DeepSeek的AI搜索功能，基于RAG（檢索增強(qiáng)生成），這一模式讓DeepSeek不僅能依賴(lài)它自己的知識(shí)庫(kù)，還能根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)搜索相關(guān)內(nèi)容來(lái)回答問(wèn)題。

換句話(huà)說(shuō)，聯(lián)網(wǎng)搜索不僅讓模型能夠回答2024年7月以后的問(wèn)題，還可以利用網(wǎng)絡(luò)上的最新信息來(lái)補(bǔ)充自己的回答。

如何對(duì)標(biāo)其他模型？

DeepSeek的三個(gè)核心模式，能夠與chatGPT對(duì)標(biāo)，為我們提供更清晰的選擇。

1. V3對(duì)標(biāo)GPT-4o

DeepSeek的V3模型堪比GPT-4o，二者的設(shè)計(jì)理念和應(yīng)用場(chǎng)景非常相似。V3采用了Moe架構(gòu)，擁有671B的參數(shù)量，能夠在百科知識(shí)領(lǐng)域提供快速響應(yīng)。

2. R1對(duì)標(biāo)o1

R1是DeepSeek的深度推理模型，和OpenAI的o1模型非常類(lèi)似。二者都在處理推理、深度思考以及復(fù)雜邏輯問(wèn)題時(shí)，展現(xiàn)出了非凡的能力。

R1采用了660B的參數(shù)，并且在強(qiáng)化學(xué)習(xí)和后訓(xùn)練方面表現(xiàn)出色。R1更擅長(zhǎng)邏輯推理和復(fù)雜問(wèn)題的解答，在這一點(diǎn)上，R1已經(jīng)超越了o1模型。

知識(shí)庫(kù)的更新時(shí)間

目前，DeepSeek的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)已經(jīng)更新到2024年7月。

但對(duì)于之后的新聞或技術(shù)動(dòng)態(tài)，DeepSeek的聯(lián)網(wǎng)搜索模式就顯得尤為重要，它能夠根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)獲取最新信息，彌補(bǔ)知識(shí)庫(kù)的空白。

告別提示詞

很多AI熟手可能會(huì)囤一堆提示詞模板，但是，DeepSeek 完全不用準(zhǔn)備提示詞，只要簡(jiǎn)單明了地描述你的需求，DeepSeek 就能理解并給出精準(zhǔn)的答案。

舉個(gè)例子，如果你想讓 DeepSeek 幫你寫(xiě)一段蛇年拜年祝福語(yǔ)，直接告訴它這個(gè)需求，它就能立刻生成多個(gè)風(fēng)格的版本。

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與DeepSeek的對(duì)話(huà)，盡量使用簡(jiǎn)單、直白的語(yǔ)言。越是接地氣的表達(dá)，DeepSeek就越能發(fā)揮其最大潛力。

避免過(guò)于正式、結(jié)構(gòu)化的表述，簡(jiǎn)單、直白、帶點(diǎn)口語(yǔ)化的語(yǔ)言往往能夠獲得最自然、流暢的答案。

DeepSeek的理解能力非常強(qiáng)，不需要過(guò)多的引導(dǎo)，給它一個(gè)清晰的問(wèn)題，它就能提供精準(zhǔn)的答復(fù)。

“小學(xué)生”溝通技巧

與DeepSeek對(duì)話(huà)時(shí)，有時(shí)我們可能覺(jué)得AI的回答過(guò)于抽象。

這其實(shí)源于傳統(tǒng)AI模型過(guò)于注重結(jié)構(gòu)化表達(dá)，結(jié)果都是“八股文”的回答，我們可以借助DeepSeek的“小學(xué)生”溝通技巧。

可以給它一個(gè)提示：“我是一名小學(xué)生，請(qǐng)用小學(xué)生能聽(tīng)懂的話(huà)解釋什么是大模型?！?/p>

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通過(guò)持續(xù)追問(wèn)，獲取詳細(xì)答案

運(yùn)用持續(xù)追問(wèn)的技巧，能夠幫你快速搞清楚一個(gè)復(fù)雜問(wèn)題，大致步驟如下：

• 提出一個(gè)概括性的問(wèn)題
• 基于回答內(nèi)容進(jìn)行深入追問(wèn)
• 繼續(xù)挖掘具體細(xì)節(jié)
• 將對(duì)話(huà)信息整理成清單格式

例如，我先問(wèn)DeepSeek：“如何寫(xiě)好提示詞？”

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對(duì)于如何提供上下文，我還是不明白，我可以繼續(xù)追問(wèn)DeepSeek。

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最后我讓DeepSeek把對(duì)話(huà)整理成詳細(xì)的清單格式。

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活用聯(lián)網(wǎng)搜索

聯(lián)網(wǎng)搜索是DeepSeek的一大亮點(diǎn)，它讓模型在回答時(shí)不僅僅依賴(lài)預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，還能實(shí)時(shí)從網(wǎng)絡(luò)上檢索最新的信息。

你可以問(wèn)到2024年7月以后發(fā)生的事件，或者某些新興技術(shù)領(lǐng)域的問(wèn)題，DeepSeek都能通過(guò)聯(lián)網(wǎng)搜索為你提供更準(zhǔn)確、及時(shí)的回答。

例如，你問(wèn)DeepSeek：“2025年春晚有哪些節(jié)目？”它可以在網(wǎng)絡(luò)上找到最相關(guān)的資料，并結(jié)合大語(yǔ)言模型的能力生成確的回答。

但是，最近DeepSeek受?chē)?guó)外網(wǎng)絡(luò)攻擊，聯(lián)網(wǎng)搜索暫不可用了，尷尬~

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上傳附件功能

除了聯(lián)網(wǎng)搜索，DeepSeek還支持上傳附件功能，這為用戶(hù)提供了更多個(gè)性化的體驗(yàn)。

通過(guò)上傳附件，你可以將自己的私密資料、知識(shí)庫(kù)、甚至是一些需要深度推理的材料直接交給DeepSeek，讓它基于這些專(zhuān)有的文件進(jìn)行分析和推理。

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上傳附件最多支持50個(gè)文件，每個(gè)文件最大100MB，數(shù)據(jù)量較大的文件，DeepSeek也能處理自如。

R1的三個(gè)開(kāi)放特性

對(duì)于深度思考（R1）模型，DeepSeek做到了三個(gè)重要的開(kāi)放特性，讓R1不僅僅是一個(gè)“黑盒”模型，它的思維過(guò)程、訓(xùn)練技術(shù)和模型參數(shù)都是透明開(kāi)放的。

1. 思維鏈全開(kāi)放

R1的思維鏈?zhǔn)峭耆_(kāi)放的，用戶(hù)可以看到模型進(jìn)行推理時(shí)的每一步邏輯。

這不僅是一個(gè)回答，而是一個(gè)完整的思考過(guò)程。通過(guò)這種方式，用戶(hù)能獲得最終答案，還能夠理解AI是如何得出這個(gè)結(jié)論的。

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2. 訓(xùn)練技術(shù)全部公開(kāi)

DeepSeek采用了RL（強(qiáng)化學(xué)習(xí)）技術(shù)，通過(guò)極少的標(biāo)注數(shù)據(jù)提高了推理能力。

所有的訓(xùn)練技術(shù)，包括模型的后訓(xùn)練過(guò)程和數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，都是公開(kāi)的。

這讓廣大網(wǎng)友都能深入理解模型的訓(xùn)練過(guò)程，并且可以根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

3. 開(kāi)源模型

DeepSeek還將R1的部分模型進(jìn)行開(kāi)源。雖然R1模型本身的參數(shù)高達(dá)660B，通常只有大公司才能使用，但DeepSeek也為社區(qū)提供了更小的開(kāi)源模型，讓更多的開(kāi)發(fā)者和研究者可以使用。

最小的模型只有1.5B參數(shù)，適合個(gè)人開(kāi)發(fā)者進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和開(kāi)發(fā)。

這格局太頂了，幫助全球的開(kāi)發(fā)者共同推動(dòng)AI的發(fā)展。