清華大學DeepSeek入門指南：從零開始，基礎操作到深入原理！

DeepSeek 堅定開源路線，密集更新 MoE+、推理、多模態模型。近期，DeepSeek 連續發布並開源多個大模型，其低成本、高效能的特性迅速引發全球用戶關注。

其中，2024 年 12 月 26 日發布的 DeepSeek-V3 為 671B 參數的自研 MoE 模型，運行時僅需激活 37B，在 14.8T token 的數據上進行預訓練；2025 年 1 月 20 日推出的 DeepSeek-R1 則標誌著用戶思維蒸餾技術的重大突破。

1 月 27 日，DeepSeek 在 Hugging Face+ 平台上傳了視覺模型 Janus-Pro+ 和多模態理解模型 JanusFlow+-1.3B，進一步拓展影像領域應用。

本指南，Techduker將針對「DeepSeek 是什麼？DeepSeek 能做什麼？如何使用 DeepSeek？」等核心問題，進行了全面深入的解析，幫助用戶更好地理解與應用該技術。

DeepSeek是什麼？DeepSeek簡介

DeepSeek 是一家專注於通用人工智慧（AGI） 的中國科技公司，主要研究和開發大規模 AI 模型。DeepSeek-R1 是其開源的推理模型，能夠處理各種複雜的任務，並且免費開放商業使用。

DeepSeek的優勢

• AI 技術領先：提供強大的自然語言處理能力，適用於多種應用場景。
• 免費與開源：開放給個人與企業使用，降低技術門檻。
• 強大推理能力：能夠解決複雜問題，支持邏輯推理與深度思考。
• 持續更新：不斷優化模型性能，提高準確度與智能度。

延伸閱讀：DeepSeek是什麼？中國AI新勢力，是技術創新還是抄襲風波？

DeepSeek能做什麼？

直接面向用戶或者支持開發者，提供智能對話、文本生成、語意理解、計算推理、代碼生成補全等應用場景，支持聯網搜索與深度思考模式，同時支持文件上傳，能夠掃描讀取各類文件吉圖片中的文字內容。

以下為以下為其核心功能介紹。

智能對話與文本生成

• 文本創作：撰寫文章、故事、詩歌寫作、行銷廣告文案、社交媒體貼文、劇本或對話設計。
• 摘要與改寫：生成長文本摘要（論文、報告）、文本簡化（降低複雜度）、進行多語言翻譯。
• 結構化輸出：自動生成表格、清單（如日程安排、食譜）、代碼註釋與文檔撰寫。

自然語言理解與分析

• 語義分析
  • 情感分析（評論、反饋）
  • 意圖識別（客服對話、用戶查詢）
  • 實體提取（人名、地點、事件）
• 文本分類
  • 主題標籤生成（如新聞分類）
  • 垃圾內容檢測
• 知識推理
  • 邏輯問題解答（數學、常識推理）
  • 因果分析（事件關聯性）

編程與代碼相關功能

• 代碼生成
  • 根據需求生成代碼片段（Python、JavaScript）
  • 自動補全與注釋生成
• 代碼調試
  • 錯誤分析與修復建議
  • 代碼性能優化提示
• 技術文檔處理
  • API文檔生成
  • 代碼庫解釋與示例生成

此外，DeepSeek 還支援 網絡搜索、深度思考模式、文件上傳與圖片文字識別，進一步提升使用者體驗。

如何使用DeepSeek？

1. 訪問 DeepSeek 官網，註冊或登入帳號。
2. 進入聊天介面，輸入問題或請求，AI 會提供相應回應。
3. 若需生成特定類型的內容（如代碼、文章、摘要等），可直接輸入相關指令。
4. 請注意，DeepSeek 依據 2024 年 7 月前 的知識提供回應，目前不支援即時網絡搜索。

如何從入門到精通？

AI 工具越來越普及，如何更有效地運用它們，將成為提升個人競爭力的關鍵。以下是幾個學習建議：

• 學會精準提問：使用具體、清楚的問題，可以獲得更準確的回應。
• 熟悉 AI 限制：了解 DeepSeek 的優勢與限制，避免使用場景不當。
• 多實踐、多測試：透過實際操作來探索 AI 的多種應用方式。
• 結合其他工具：將 DeepSeek 與你的工作流整合，提高效率與創造力。

AI推理模型與通用模型比較

AI 模型在不同應用場景中各有強項，推理模型擅長數學推理與邏輯分析，而通用模型則更適用於文本理解與生成。以下將詳細比較兩者的特性與應用範疇。

推理大模型（適用於邏輯分析與數學推理）

推理大模型是指能夠在傳統的大語言模型基礎上，強化推理、邏輯分析和決策能力的模型。它們通常具備額外的技術，比如強化學習、神經符號推理、元學習等，來增強其推理和問題解決能力。

典型例子：

• DeepSeek-R1、GPT-o3：在數學推理、邏輯推理、代碼生成、即時問題解決方面表現優異。

非推理大模型（適用於文本生成與理解）

適用於大多數任務，非推理大模型一般側重於語言生成、上下文理解和自然語言處理，而不強調深度推理能力。

此類模型通常通過對大量文本數據的訓練，掌握語言規律並能夠生成合適的內容，但缺乏像推理模型那樣複雜的推理和決策能力。

典型例子：

• GPT-3、GPT-4（OpenAI）、BERT（Google）：主要應用語言生成、語言理解、文本分類、翻譯等場景。

分類標準	推理模型	非推理模型（通用模型）
優勢領域	數學推導、邏輯分析、代碼生成、複雜問題拆解	文字生成、創意寫作、多輪對話、開放性問答
劣勢領域	發散性任務（如詩歌創作）	需要嚴格邏輯鏈的任務（如數學證明）
性能本質	專精於邏輯嚴密度高的任務	擅長多樣性高的任務
強弱判斷	並非全面更強，僅在其訓練目標領域顯著優勢	通用場景更靈活，但各項任務需依賴提示詞掌控能力

AI模型性能與應用場景：快思與慢思模式

AI 模型可以根據推理方式分為快思模式（概率預測） 和慢思模式（鏈式推理），兩者各有優勢，適用於不同的場景。

1. 性能與運算原理

• 快思模式（概率預測） → 如 ChatGPT 4.0，依賴概率模型，透過大量數據訓練來快速預測答案，適用於即時響應與高效處理。
• 慢思模式（鏈式推理） → 如 OpenAI o1，基於 CoT（Chain-of-Thought），逐步推理問題的每個步驟，適用於複雜決策與邏輯分析。

2. 能力對比

對比項目	快思模式（ChatGPT 4.0）	慢思模式（OpenAI o1）
性能源表現	響應速度快、計算成本低	思考速度慢、計算成本高
運算原理	基於概率預測，通過大量數據訓練來快速預測可能的答案	基於鏈式思維（Chain-of-Thought），逐步推理問題的每個步驟來得出答案
決策能力	依賴預設算法和規則進行決策	能夠自主分析情況，實時做出決策
創造力	限於模式識別和優化，缺乏真正的創新能力	能夠生成新的創意和解決方案，具備創新能力
人機互動能力	按照預設腳本響應，較難理解人類情感和意圖	更自然地與人互動，理解複雜情感和意圖
問題解決能力	擅長解決結構化和定義明確的問題	能夠處理多維度和非結構化問題，提供創造性的解決方按
倫理問題	作為受控工具，幾乎沒有倫理問題	引發自主性和控制問題的倫理討論

CoT 鏈式思維的出現將大模型分為了兩類：「概率預測（快速反應）」模型和「鏈式推理（慢速思考）」模型。前者適合快速反應，處理即時任務；後者通過推理解決複雜問題。了解它們的差異有助於在不同場景中選擇合適的模型，實現最佳效果。

3. 應用場景

• 快思模式（ChatGPT 4.0）適用於：
  • 即時回應與高效處理
  • 開放性對話
  • 簡單問題回答
  • 標準化文本輸出（如商品描述）

• 慢思模式（OpenAI o1）適用於：
  • 複雜推理與決策任務
  • 深入分析與邏輯推理
  • 數據推理與規劃
  • 需要精確決策的場景（如金融分析、法律推理）

AI提示語策略差異

這部分重點介紹了推理模型與通用模型在提示語設計上的不同策略。

AI使用關鍵原則

AI 的發展讓我們能夠快速處理各種任務，但要真正發揮其價值，關鍵在於如何正確使用。以下將探討選擇模型、提示語設計以及避免錯誤的方法，幫助你更有效率地運用 AI 工具。

1.模型選擇

不同的 AI 模型適用於不同的任務，選擇合適的模型能提高準確度：

• 數學、邏輯推理任務 → 選擇強化推理能力的模型【如具備 CoT（鏈式推理）的 GPT-4 Turbo 或其他推理優化 AI】。
• 文本生成、翻譯、對話任務 → 選擇通用語言模型【如 GPT-4】。

2.提示語設計

設計良好的提示語能讓 AI 發揮最佳效能：

• 推理模型：使用簡潔指令，，聚焦目標，信任其內化能力。（「要什麼直接說」）。
• 通用模型：採用結構化、補償性引導（「缺什麼補什麼」）。

3.避免錯誤

避免常見錯誤，提升 AI 應用的可靠性：

• 推理模型：不要使用「啟發式」提示（如角色扮演），可能干擾其邏輯主線。
• 通用模型：不要「過度信任」通用模型（如直接詢問複雜推理問題，需分步驗證結果）。

從下達指令到表達需求

與 AI 互動時，清楚地下指令，會直接影響 AI 的回應品質。不同的指令策略適用於不同的情境，選對方法能讓 AI 更精準地理解你的意圖。

策略類型	定義與目標	適用場景	示例 （推理模型適用）	優勢與風險
指令驅動	直接給出明確步驟或格式要求	簡單任務，需快速執行	「用 Python 編寫快速排序函數，輸出需包含注釋。」	結果精準高效 / 限制模型自主優化空間
需求導向	描述問題背景與目標，由模型規劃解決路徑	複雜問題，需模型自主推理	「我需要優化用戶登錄流程，請分析當前瓶頸並提出 3 種方案。」	激發模型深層推理 / 需清晰定義需求邊界
混合模式	結合需求描述與關鍵約束條件	平衡靈活性與可控性	「設計一個杭州三日遊計畫，要求包含西湖和靈隱寺，且預算控制在 2000 元內。」	兼顧目標與細節 / 需避免過度約束
啟發式對話	通過提問引導模型主動思考（「為什麼」、「如何」）	探索性問題，需模型解釋邏輯	「為什麼選擇梯度下降法解決此優化問題？請對比其他算法。」	觸發模型自解釋能力 / 可能偏離核心目標

不同情境需求與提示語策略

在不同的使用情境下，提示語的設計方式會影響 AI 的回應品質。以下是幾種常見的需求類型，並對應適合的提示語策略與示例。

任務類型	適用模型	提示語側重點	示例（有效提示）	需避免的提示策略
數學證明	推理模型	直接提問，無需分步引導	〝 證明勾股定理 〞	冗於拆解（如〝先 畫圖，再列公式 〞
	通用模型	顯示要求分步思考，提供示例	〝 請分三步推導勾股定理，參考：1.畫直角三角形… 〞	直接提問（易跳過關鍵步驟）
創意寫作	推理模型	鼓勵發散性，設定角色 / 風格	〝 以海明威的風格寫一個冒險故事 〞	過度約束邏輯（如 〝 按時間順序列出 〞）
	通用模型	需明確約束目標，避免自由發揮	〝 寫一個包含「量子」和「沙漠」的短篇小說，不超過200 字 〞	開放式指令（如 〝 自由創作 〞）
代碼生成	推理模型	簡潔需求，信任模型邏輯	〝 用 Python 實現快速排序 〞	分步指導（如 〝 先寫遞歸函數 〞）
	通用模型	細化步驟，明確輸入輸出格式	〝 先解釋快速排序原理，再寫出代碼並測試示例 〞	模糊需求（如 〝 寫個排序代碼 〞）
多輪對話	推理模型	自然交互，無需結構化指令	〝 你覺得人工智能的未來會怎樣？〞	強制邏輯鏈條（如 〝 分三點回答 〞）
	通用模型	需明確對話目標，避免開放發散	〝 從技術、倫理、經濟三方面分析 AI 的未來 〞	感情化提問（如 〝 你害怕 AI 嗎？〞）
邏輯分析	推理模型	直接拋出複雜問題	〝 分析「電車難題」中的功利主義與道德主義衝突 〞	添加主觀引導（如 〝 你認為哪種對？ 〞）
	通用模型	需拆分問題，逐步追問	〝 先解釋電車難題的定義，再對比兩種倫理觀的差異 〞	一次性提問複雜邏輯

如何跟AI正確地表達需求？

要讓 AI 給出精準且有用的回應，關鍵在於如何清楚地表達需求。不同的需求類型適用不同的表達方式，以下是常見需求類型及最佳的提示策略。

需求類型	特點	表達需求的方式	適合推理型模型的策略	適合通用型模型的策略
決策需求	需權衡選項、評估風險、選擇最優解	目標 + 選項 + 評估標準	要求邏輯推演和量化分析	直接建議，依賴模型經驗歸納
分析需求	需深度理解數據 / 訊息、發現模式或因果關係	問題 + 數據 / 資訊 + 分析方法	觸發因果鏈推導與假設驗證	表層總結或分類
創意需求	需生成新穎內容（文本 / 設計 / 方案）	主題 + 風格 / 約束 + 創作方向	結合邏輯框架生成結構化創意	自由發散，依賴示例引導
驗證需求	需檢查邏輯自洽性、數據可靠性或方案可行性	結論 / 方案 + 驗證方法 + 風險點	自主設計驗證路徑並排查矛盾	簡單確認，缺乏深度推演
執行需求	需完成具體操作（代碼 / 計算 / 流程）	代碼 / 計算要求 + 輸出格式	自主優化步驟，兼顧效率與正確性	嚴格按指令執行，無自主優化

AI提示語實例

在使用 AI 時，清楚明確的 提示語（Prompt） 能夠提高 AI 的回應準確性與可用性。下面將透過實戰技巧與示例，幫助你學習如何根據不同需求設計最佳提示語，讓 AI 更準確地理解你的請求。

決策需求：讓 AI 提供比較與評估

• 實戰技巧：「為降低物流成本，現有兩種方案：
  1. 自創區域倉庫（初期投入高，長期成本低）
  2. 與第三方合作（按需求付費，靈活性高）
• 請根據 ROI 計算模型，對比5年內的總成本推薦最好的選擇。」

分析需求：數據解析與趨勢預測

• 實戰技巧：「分析近三年新能源汽車銷量數據（附 CSV），說明：
  1. 增長趨勢與政策關聯性；
  2. 預測2025年市佔率，需使用 ARIMA 模型並解釋參數選擇依據。」

創造性需求：生成內容、文案與創意

• 實戰技巧：「設計一款智能家居產品，重點包括：
  1. 解決獨居老人安全問題；
  2. 結合傳感器網路和 AI 預警；
  3. 提供三種不同技術路的原型草圖說明。」

驗證需求：確認方案可行性

• 實戰技巧：「以下是某論文結論：『神經網絡模型 A 優於傳統方法 B』，請驗證：
  1. 實驗數據是否支持該結論；
  2. 檢查對照組設置是否存在偏差；
  3. 重新計算 p 值並判斷顯著性。」

執行需求：生成具體內容，如程式碼、計算結果

• 實戰技巧：「將以下 C 語言代碼轉換為 Python，要求：
  • 保持時間複雜度不變；
  • 使用 numPy 優化數組操作；
  • 輸出帶時間測試案例的完整代碼。」

延伸閱讀：DeepSeek V3模型：最強開源AI， 18項技術亮點，AI玩家必備！

到底要不要學習提示語？什麼是提示語？

提示語（Prompt）是使用者輸入給 AI 系統的指令或資訊，讓 AI 產生特定輸出或執行特定任務。

簡單來說，提示語就是我們與 AI 對話所使用的語言，可以是一個簡單的問題、一段明確的指令，也可以是複雜的任務描述。

提示語的基本結構

一個有效的提示語應該包含指令、上下文與期望三個核心要素，確保 AI 能夠理解並準確回應：

1. 指令（Instruction）
   • 這是提示語的核心，直接告訴 AI 你希望它執行什麼任務。
   • 例如：「請幫我寫一篇 500 字的文章，主題是環保。」
2. 上下文（Context）
   • 提供額外的背景資訊，幫助 AI 更準確地理解與執行任務。
   • 例如：「這篇文章的目標讀者是大學生，希望用淺顯易懂的語言呈現。」
3. 期望（Expectation）
   • 明確說明你對 AI 回應的要求和預期，例如輸出格式、語氣或細節要求。
   • 例如：「請使用條列方式列出三種環保行動，並提供每種行動的具體好處。」

提示語運作流程

提示語的運作可分為以下步驟：

1. 使用者輸入提示語 → 明確描述任務與需求
2. AI 解析指令 → 依據提示語內容進行處理
3. AI 產生輸出 → 提供符合條件的結果

提示語類型

1. 指令型提示語：直接告訴 AI 需要執行的任務。
2. 問答型提示語：向 AI 提出問題，期望獲得相應的答案。
3. 角色扮演型提示語：要求 AI 扮演特定角色，模擬特定場景。
4. 創意型提示語：引導 AI 進行創意性內容生成。
5. 分析型提示語：要求 AI 對給定信息進行分析和推理。
6. 多模態提示語：結合文本、圖像等多種形式的輸入。

提示語的本質

特徵	描述	示例
溝通橋梁	連接人類意圖和 AI 理解	「將以下內容翻譯為法語：Hello, world」
上下文提供者	為 AI 提供必要的背景信息	「假設你是一位 19 世紀的歷史學家，評論拿破崙的崛起」
任務定義器	明確描述 AI 需要完成的任務	「為一篇關於氣候變化的文章寫一個引言，長度 200 字」
輸出塑造器	影響 AI 輸出的形式與內容	「用簡單的語言解釋量子力學，假設你在和一個 10 歲的孩子對話」
AI 能力引導器	引導 AI 發揮特定的技能	「使用你的創意寫作能力，創作一個關於時間旅行的短篇故事」

延伸閱讀：deepseek五大基礎法則及基礎使用流程！

掌握提示語設計：AIGC時代的必備核心技能

在AIGC（人工智慧生成內容）快速發展的時代，提示語設計（Prompt Engineering）成為影響AI輸出品質的關鍵因素。

精確、高效的提示語能夠引導AI產生更符合需求的結果，提高內容創作、數據分析及智能應用的品質。

下面將探討並列出提示語設計的核心技能體系與進階技能，幫助您掌握 AIGC 時代的關鍵能力。

提示語設計的核心技能體系

在 AIGC 應用中，提示語設計涉及多個關鍵能力，涵蓋從問題建構到結果優化的完整流程。

核心技能	子項
問題建構能力	• 將複雜、模糊的人類需求轉化為結構化的 AI 任務 • 識別問題關鍵核心要素和約束條件 • 設計清晰、精確的提示語結構
創意引導能力	• 設計能激發 AI 創新思維的提示語 • 利用類比、反向思維等技巧拓展 AI 輸出的可能性 • 巧妙結合不同領域概念，產生跨界創新
結果優化能力	• 分析 AI 輸出，識別改進空間 • 通過迭帶調整提示語，優化輸出質量 • 設計評估標準，量化提示語效果
跨域整合能力	• 將專業領域和知識轉化為有效的提示語 • 利用提示語橋接不同科學和 AI 能力 • 創造跨領域的降解決方案
系統思維	• 設計多步驟、多維度的提示語體系 • 構建提示語模版庫，提高效率和一致性 • 開發提示語策略，應對複雜場景

掌握這些核心技能，能夠有效提高 AI 的輸出準確性與可控性，進一步提升應用價值。

提示語設計進階技能

隨著 AIGC 技術的演進，提示語設計不僅要求精確與結構化，還需具備更高階的認知與創新能力。

核心技能	子項
語境理解	• 深入分析任務背景和隱含需求 • 考慮文化、倫理和法律因素 • 預測可能的誤解和邊界情況
抽象化能力	• 識別通用模式，提高提示語可覆用性 • 設計靈活、可擴展的提示語模板 • 創造適應不同場景的提示語
批判性思考	• 客觀評估 AI 輸出，識別潛在偏見和錯誤 • 設計反事實提示語，測試 AI 理解深度 • 構建驗證機制，確保 AI 輸出的可靠性
創新思維	• 探索非常規的提示語方法 • 結合最新 AI 研究成果，拓展應用邊界 • 設計實驗性提示語，推動 AI 能力的進化
倫理意識	• 在提示語中嵌入倫理考量 • 設計公平、包容的 AI 交互模式 • 預防和緩解 AI 可能帶來的負面影響

提示語設計的核心技能體系不僅涵蓋技術層面的專業知識，更強調了認知能力、創新思維和軟實力的重要性。

這些核心技能構成了提示語設計的基礎，涵蓋了從問題分析到創意生成，再到結果優化的全過程。

語境理解能力使設計者能夠在複雜的社會和文化背景下工作；抽象化能力有助於提高工作效率和拓展應用範圍。

批判性思考是確保 AI 應用可靠性和公平性的關鍵；創新思維能力推動了 AI 應用得邊界拓展，而倫理意識則確保了AI的發展與社會價值觀相符。

提示語的DNA：解析強大提示語的基本元素分類

提示語的基本元素可根據其功能和作用分為三大類：信息類元素、結構類元素和控制類元素。

• 信息類元素：決定了 AI 在生成過程中需要處理的具體內容，包括主題、背景、數據等，為 AI 提供了必要的知識和上下文。
• 結構類元素：用於定義生成內容的組織型式和呈現方式，決定了AI輸出的結構、格式和風格。
• 控制類元素：用於管理和引導 AI 的生成過程，確保輸出符合預期並能夠進行必要的調整，是實現高級提示語工程的重要工具。

提示語元素組合矩陣

目標	主要影響的元素	次要影響的元素	組合效果
提高輸出準確性	主題元素 + 數據元素 + 質量控制元素	知識域元素 + 輸出驗證元素	確保 AI 基於準確的主題和數據生成內容，並通過嚴格的質量控制和驗證提高準確性
增強創造性思維	主題元素 + 背景元素 + 約束條件元素	參考元素 + 迭代指令元素	通過提供豐富的背景訊息和適度的約束，激發 AI 的創造性思維，同時通過多輪迭代促近創新
優化任務執行效率	任務指令元素 + 結構元素 + 格式元素	長度元素 + 風格元素	通過清晰的任務指令和預定義的結構提高執行效率，同時確保輸出符合特定的格式和風格要求
提升輸出一致性	風格元素 + 知識域元素 + 約束條件元素	格式元素 + 質量控制元素	通過統一的蜂個和專業領域和知識確保輸出的一致性，同時使用約束條件和質量控制維持標準
增強交互體驗	迭代指令元素 + 輸出驗證元素 + 質量控制元素	任務指令元素 + 背景元素	建立動態的交互模式，允許 AI 進行自我驗證和優化，同時根據任務和背景靈活調整輸出

提示語元素協同效應理論核心觀點

調教 AI 的秘訣：提升提示語效果的關鍵

想讓 AI 生成更精準的內容？掌握以下五大策略，提升你的提示語效果，讓 AI 更聰明、更高效！

策略一：精準定義任務，減少模糊性

• 明確核心問題，確保指令具體清晰
• 去除不必要的信息，避免 AI 產生無關回應

策略二：適當分解複雜任務，降低AI認知負擔

• 將任務拆分成多個步驟，分段逐步生成
• 設計合理的邏輯鏈，讓 AI 更容易理解

策略三：引入引導性問題，提升生成內容的深度

• 設置多層次問題，讓 AI 進行多角度思考
• 促使 AI 對比或論證，產出更具深度、多樣性的回應

策略四：控制提示語長度，確保生成的準確性

• 避免過長或過短的指令，保持適當長度
• 可以分步提供 AI 明確指引，防止產生偏差回應

策略五：靈活運用開放式與封閉式提示

• 開放式提示：提出開放性問題，允許 AI 從不同角度生成內容，激發創意
• 封閉式提示：提供具體問題或設定明確限制，要求 AI 給出精準回答

透過這些策略，你可以更有效地指導 AI，提高生成內容的準確性與深度，讓你的 AI 變得更聰明！

提示語設計的新手常見陷阱與誤區

在 AIGC 時代，提示語設計是一門影響 AI 輸出質量的關鍵技術。

然而，許多新手在設計提示語時，常因缺乏經驗而陷入一些常見的陷阱，導致結果不盡如人意。

下面會列出這些常見錯誤，並提供有效的應對策略，幫助用戶提升提示語的精確度與適用性。

1.缺乏迭代陷阱（期望一次性獲得完美結果）

• 陷阱狀況
  • 過度複雜的初始提示語。
  • 對於不滿意的輸出直接放棄，而不是分析問題並調整提示語。
  • 缺乏對 AI 結果的系統性反饋和分析。
• 應對策略
  • 採用增量調整方法：從基礎提示語開始，逐步加入細節與要求。
  • 主動引導 AI：要求其解釋自己的推理進行自我評估，並根據這些解釋提供改進建議。
  • 準備多輪對話：設計一連串後續問題，幫助釐清內容並優化初始輸出。

2.過度指令與模糊指令陷阱（當細節設置過重或意圖不明確）

• 陷阱狀況
  • 過於簡單或過於繁瑣冗長的提示語，使 AI 無法準確理解需求。
  • AI 輸出與期望嚴重不符
  • 頻繁修改提示語但未真正明確需求，導致輸出反覆不穩定。
• 應對策略
  • 平衡詳細度：提供足夠的上下文，但避免過多限制。
  • 明確關鍵點：突出最重要的 2~3 個要求。
  • 使用結構化格式表達：使用清晰的結構來組織需求。
  • 舉例說明：如果可以，給出期望產出的簡短舉例。

3.假設偏見陷阱（當AI只告訴你想聽的）

• 陷阱狀況
  • 提示語中包含明顯立場或傾向，使 AI 輸出結果帶有偏見。
  • 所提供的信息多數是支持某特定觀點。
  • 而缺乏對立或反面觀點的呈現。
• 應對策略
  • 自我審視：在設計提示語時，反思自己可能存在的偏見，確保問題設計的客觀性。
  • 使用中性語言：避免在提示語中包含偏見性或暗示性的措辭，確保問題開放且不帶預設立場。
  • 要求多角度分析：明確要求 AI 提供不同觀點的對比分析，而非單方面結論。
  • 批判性思考：對 AI 輸出的內容保持懷疑態度，並交叉驗證重要資訊，以確保其準確性。

4.幻覺生成陷阱（當AI自信地胡說八道）

• 陷阱狀況
  • AI 提供的具體數據或事實無法被驗證，可能出現虛構內容。
  • AI 輸出中包含看似專業但實際上並不存在的術語或概念。
  • AI 對於未來或不確定事件給出過於具體的預測，導致誤導性信息。
• 應對策略
  • 要求數據來源：讓 AI 在回答問題時附帶具體的數據依據或權威說明，確保資訊可信度。
  • 事實核查：要求 AI 區分已驗證的事實與推測內容，避免不確定信息被當作確定結論。
  • 多方確認：要求 AI 提供多個角度的觀點或相互驗證的資料來源，提高準確度。
  • 簡化指引：明確要求 AI 提供簡單、清晰的事實，避免過度延伸或無根據的推測，使結果更容易被理解與驗證。

5.忽視倫理邊界陷阱（低估AI的倫理限制）

• 陷阱狀況
  • 要求 AI 生成具有爭議性、不道德或非法的內容，導致 AI 拒絕回應或輸出模糊結果。
  • 對 AI 的拒絕回應感到困惑或不滿
  • 嘗試忽略或繞過 AI 的倫理與安全限制。
  • 忽視 AI 輸出的潛在倫理影響，導致內容可能帶來風險。
• 應對策略
  • 了解界線：熟悉 AI 系統的倫理規則和限制，避免設計不合規的提示語。
  • 合適表達：確保你的請求符合法律和道德標準。
  • 倫理明確性：在提示語中明確包含倫理考量和信息背景，確保輸出符合規範。
  • 影響評估：要求 AI 評估其輸出內容的潛在社會影響，確保資訊不會造成誤導或傷害。

• AI倫理考量要點
  • 隱私保護
  • 公平性和非歧視
  • 透明度與可解釋性
  • 社會影響評估
  • 安全合規與濫用防範

提示語設計檢查清單

在設計提示語時，可以使用以下清單來確保內容符合標準，避免常見錯誤：

• 目標明確性
• 信息充分性
• 結構合理性
• 語言中立性
• 倫理合規性
• 可驗證性
• 迭代空間
• 輸出格式
• 難度適中
• 多樣性考慮

這些要素可作為設計提示語的標準框架，確保AI能夠產生合乎預期、合規、安全的輸出內容。透過正確的倫理設計與審查機制，能讓AI發揮最大效能，同時降低風險，確保技術應用符合社會標準與道德規範。

提升AI創造力：活用反向思維與開放性提示設計

在設計 AI 提示語時，創新性與靈活性是提升輸出質量的關鍵因素。

然而，許多新手容易陷入過於單一的設計思維，限制了AI的創造力與多樣性。

下面將討論挖掘反向思維和靈活運用任務開放性兩種策略，幫助用戶優化提示語設計，提升 AI 的表現能力。

挖掘反向思維：從非傳統角度切入

• 創新設計策略：
  • 設計逆向任務：提示語可以引導 AI 從相反的角度處理問題，提供不同於傳統生成的內容，促進思維發散。
  • 挑戰預設思維模式：透過被任務約束的常規設定進行挑戰，促使AI生成具有挑戰性與創新性的內容。

靈活運用任務開放性：給AI自由發揮的空間

• 創新設計策略：
  • 設立基本框架，留出探索餘地：提示語應提供一個結構化框架，包括具體的生成目標，但不應該過度限制表達方式或細節內容，確保AI有足夠的創造空間。
  • 多維度任務引導：透過引導 AI 從多個角度看待問題，激發其對生成內容的多樣化思考，提升輸出的豐富度與新穎性。

運用這些策略，新手可以避免讓 AI 的輸出過於單一或呆板，進一步發揮 AI 在創新思維與靈活表達上的潛力。

透過合理的提示語設計，能讓 AI 提供更具啟發性、多樣性和高價值的輸出結果。

AI缺陷：虛構之辭與機率性幻覺

AI 幻覺（AI Hallucinations） 指的是人工智慧在生成文本或回答問題時，雖然表面上語法合理且條理清晰，但實際輸出的內容可能完全虛構，與事實並不吻合，甚至帶有錯誤或誤導性的資訊。

形成原因

AI 幻覺通常源於模型在缺乏相關信息時，依賴概率性選擇來生成內容，而非基於真實世界的知識與推理。

因此，這類輸出可能讓人感覺可信，但卻與事實不符，甚至可能誤導使用者。

除了知識缺陷，AI 潛在的缺點與侷限還包括可解釋性、計算成本、數據偏見、實時更新、數據安全、個人隱私、惡意輸出等。

AI幻覺：五類錯誤與七大特徵

人工智慧在內容生成過程中，可能會出現不同類型的幻覺現象，這些錯誤可能影響結果的準確性與可靠性。我們可以從五種主要類型與七大錯誤特徵來理解 AI 幻覺的成因與表現。

五大類型的AI幻覺

幻覺類型	數據可用性	理解能力深度	話語精確度	外部資訊整合能力	邏輯推理與抽象能力	典型錯誤表現
數據誤用	有數據	低	高	高	中	使用已知數據，但部分回答不符細節或有錯誤
語境誤解	有數據	高	低	高	中	錯誤理解問題語境，回答可能偏離主題
信息缺失	無數據	中	低	低	中	無法準確檢索或整合外部資訊
推理錯誤	部分數據	高	高	中	低	推理過程存在漏洞或錯誤假設
無中生有	無數據	低	中	低	低	在無數據支持下，憑空生成完全虛構的信息

AI幻覺的七大特徵

1. 虛構信息
   • AI 會生成不真實或不存在的信息。
   • 當缺少文獻支持時，模型可能編造數據或事實。
2. 過度自信
   • AI 在某些情況下會給出「篤定」但錯誤的答案。
   • 用戶可能會誤以為 AI 的回應一定是正確的。
3. 語境誤解
   • AI 可能無法完全理解對話的語境。
   • 某些複雜問題會導致回答與用戶期待不符。
4. 數據缺乏支持
   • AI 生成的內容可能缺乏可靠數據來源。
   • 回應中的數據可能無法驗證或缺乏可追溯性。
5. 指令模糊
   • 當指令不夠明確時，AI 可能會產生偏差回應。
   • 可能會誤解用戶意圖，導致不符合預期的答案。
6. 知識檢索失敗
   • AI 無法保證所有信息都基於最新的知識庫。
   • 可能出現無法找到最新或準確資訊的情況。
7. 推理不一致
   • AI 在推理過程中可能產生前後矛盾的回答。
   • 同一問題可能得到不同但相互矛盾的答案。

結論

DeepSeek 是一款 AI 生成工具，能夠協助用戶完成文本創作、語義分析、代碼生成等多種任務。透過了解 AI 模型的特性與應用方式，可以提升使用體驗與工作效率。

隨著 AI 技術的發展，如何合理運用這類工具，將成為提升生產力與創造力的重要方式之一。