清華大学DeepSeekスタートガイド：ゼロから始める、基本操作から深い原理へ！

ディープシーク オープンソース路線にこだわり、MoE+、推論、マルチモーダルモデルを集中的にアップデート。最近、DeepSeekは多数の大規模モデルをリリースし、オープンソース化した。その低コストで高効率な機能は、瞬く間に世界中のユーザーの注目を集めた。

その中で、2024年12月26日にリリースされたDeepSeek-V3は、671Bのパラメータを持つ自社開発のMoEモデルであり、実行時には37Bをアクティブにするだけでよく、14.8Tトークンのデータで事前学習が必要である。2025年1月20日に発売されたDeepSeek-R1は、ユーザーマインドの蒸留技術における大きなブレークスルーを示している。

1月27日、ディープシークはHugging Face+プラットフォームにビジョンモデルJanus-Pro+とマルチモーダル理解モデルJanusFlow+-1.3Bをアップロードし、イメージング領域での応用をさらに拡大した。

このガイドテック・デューカーDeepSeekとは何か、DeepSeekで何ができるのか、DeepSeekをどのように使うのか」という核心的な疑問に焦点を当てます。DeepSeekをどのように使うのか?" といった核心的な質問に焦点を当て、ユーザが技術をより深く理解し、応用できるようにします。

DeepSeekとは？

DeepSeekは、以下の専門企業です。一般化人工知能（AGI） DeepSeek-R1は、大規模なAIモデルを研究開発する中国のハイテク企業であり、DeepSeek-R1はそのオープンソースの推論モデルである。

ディープシークの強み

• AIテクノロジーのリーダーシップ幅広いアプリケーションシナリオに対応する強力な自然言語処理機能を提供します。
• フリー＆オープンソース個人と企業に開放し、技術の敷居を下げる。
• 強い推論複雑な問題を解決し、論理的な推論と深い思考をサポートする。
• 継続的なアップデートモデルの性能を継続的に最適化し、精度とインテリジェンスを向上させる。

エクステンデッド・リーディングディープシークとは何か？中国の新たなAI大国：技術革新か盗作か？

DeepSeekは何ができるのか？

直接ユーザーと向き合い、あるいは開発者をサポートし、インテリジェントな対話、テキスト生成、意味理解、計算推論、コード生成と補完、その他のアプリケーションシナリオを提供し、インターネット検索とディープシンキングモードをサポートし、ドキュメントのアップロードもサポートし、あらゆる種類のドキュメントや画像のテキストコンテンツをスキャンして読み取ることができる。

以下はコア機能の説明である。

インテリジェントな対話とテキスト生成

• テキスト作成記事、物語、詩、マーケティングコピー、ソーシャルメディア投稿、脚本、対話デザインなどの執筆。
• 抽象化と書き換え長い抄録（論文、報告書）の作成、テキストの簡略化（複雑さの軽減）、多言語翻訳。
• 構造化出力フォーム、リスト（スケジュール、レシピなど）、コード注釈、文書オーサリングの自動生成。

自然言語の理解と分析

• セマンティック分析
  • センチメント分析（コメント、フィードバック）
  • インテント認識（接客対話、ユーザーからの問い合わせ）
  • エンティティ抽出（人物、場所、イベント）
• テキストの分類
  • テーマタグの生成（例：ニュースカテゴリー）
  • ゴミの内容検査
• 知的推論
  • 論理的問題解決（数学、常識的推論）
  • 因果分析（事象相関）

プログラミングおよびコード関連機能

• コード生成
  • オンデマンドでコードスニペットを生成（Python、JavaScript）
  • オートコンプリートと注釈生成
• コードのデバッグ
  • バグ分析と修正提案
  • コード・パフォーマンス最適化のヒント
• 技術文書
  • APIドキュメントの生成
  • コードベースの説明と例題の生成

さらに、DeepSeekは以下をサポートしています。 ウェブ検索、ディープ・シンキング・モード、ファイル・アップロード、画像テキスト認識これにより、ユーザー・エクスペリエンスはさらに向上する。

DeepSeekの使用方法を教えてください。

1. 登録またはログインするには、DeepSeekのウェブサイトをご覧ください。
2. チャット・インターフェースに入り、質問や要望を入力すると、AIが対応する返答を返す。
3. 特定のタイプのコンテンツ（コード、記事、要約など）を生成する必要がある場合は、関連するコマンドを直接入力することができます。
4. ディープシークは 2024年7月まで 現時点ではリアルタイムのウェブ検索には対応していない。

ビギナーからマスターになるには？

AIツールはますます普及しつつあり、いかに効果的に活用するかが競争力向上のカギとなる。ここでは、その学習のヒントをいくつか紹介しよう：

• 的確な質問を学ぶ具体的で明確な質問をすることで、より正確な回答が得られます。
• AIの限界を熟知しているDeepSeek の利点と限界を理解し、不適切な使用シナリオを回避する。
• もっと練習し、もっとテストする実践を通して、AIの様々な応用方法を探る。
• 他のツールとの組み合わせDeepSeekをワークフローに統合することで、効率性と創造性が向上します。

AI推論モデルと汎用モデルの比較

AIモデルは、推論モデルは数学的推論や論理解析に特化し、汎用モデルはテキスト理解や生成に適しているなど、応用シーンによってそれぞれの強みがある。以下に、それぞれの特徴と応用分野を詳細に比較する。

推論の大きなモデル（論理分析と数学的推論のために）

推論マクロモデルは、推論、論理分析、意思決定能力を強化するために、従来のマクロモデルの上に構築することができるモデルである。通常、強化学習、ニューラル・シンボリック推論、メタ学習など、推論および問題解決能力を高めるための追加技術を備えている。

典型的な例だ：

• DeepSeek-R1, GPT-o3数学的推論、論理的推論、コード生成、リアルタイム問題解決に優れている。

非推測マクロモデリング（テキスト生成と理解のため）

ほとんどのタスクに適している非参照型マクロモデルは、一般的に、深い推論能力を強調することなく、言語生成、文脈理解、自然言語処理に焦点を当てている。

このようなモデルは通常、大量のテキストデータに対して学習され、言語パターンを習得し、適切なコンテンツを生成することができるが、推論モデルのような複雑な推論や意思決定の能力はない。

典型的な例だ：

• GPT-3、GPT-4（OpenAI）、BERT（Google）主な用途は、言語生成、言語理解、テキスト分類、翻訳、その他のシナリオである。

分類基準	推論モデル	推論モデル（汎用モデル）
得意分野	数学的導出、論理分析、コード生成、複雑な問題解決。	テキスト・ジェネレーション、クリエイティブ・ライティング、マルチラウンド・ダイアログ、オープンエンドQ&A
不利な地域	散漫なタスク（詩の執筆など）	厳密な論理的連鎖を必要とするタスク（例：数学的証明）
パフォーマンス・エッセンシャルズ	ロジックを多用するタスクに精通	幅広い業務に精通
強さと弱さの判断	全体的に優れているわけではなく、訓練された分野でのみ著しく優れているのだ。	一般的なシナリオはより柔軟だが、タスクはキューコントロールに依存している。

AIモデルの性能と応用シナリオ：高速思考モデルと低速思考モデル

AIモデルは推論スタイルによって次のように分類できる。高速思考モデル（確率的予測） 歌で応える遅い思考パターン（連鎖推論）どちらにもそれぞれの利点があり、異なるシナリオに適している。

1.パフォーマンスとコンピューティング原理

• 高速思考モデル（確率的予測） → 例えば ChatGPT 4.0それ次第だ。確率モデルさらに、私たちは大量のデータを使って、次のようなトレーニングを積んできた。予想解答速報対象迅速な対応と効率的な処理.
• 遅い思考パターン（連鎖推論） → 例えば オープンAI o1ベース CoT（チェーン・オブ・ソート）ステップ・バイ・ステップの推論問題は、以下の各ステップに当てはまる。複雑な意思決定と論理分析.

2.コンピテンシーの比較

比較	高速思考モード（ChatGPT 4.0）	ゆっくり考えるモード（OpenAI o1）
性的エネルギーのパフォーマンス	速い応答時間と低い計算コスト	遅い思考と高い演算コスト
アルゴリズム原理	確率的予測に基づき、大量のデータで学習することで、可能性のある答えを高速に予測する。	チェーン・オブ・ソート（Chain-of-Thought）に基づくもので、問題の各ステップを通して推論し、答えを導き出すステップ・バイ・ステップのプロセスである。
意思決定能力	意思決定をデフォルトのアルゴリズムとルールに頼る	状況を独自に分析し、リアルタイムで意思決定を行う能力
創造性	モデルの特定と最適化に限定され、真のイノベーション能力を欠いている。	新しいアイデアや解決策を生み出す能力、革新能力
ヒューマン・マシン・インタラクション	人間の感情や意図を、あらかじめ用意された反応に従って理解するのはより難しい。	人とより自然に接し、複雑な感情や意図を理解する。
問題解決能力	構造化され、明確に定義された問題を解決する専門知識	多次元的で構造化されていない問題に取り組み、創造的な解決策を提供する能力
倫理的問題	管理されたツールであるため、倫理的な問題はほとんどない。	自律と統制の問題に関する倫理的議論を喚起する

CoT連鎖思考の登場により、大きなモデルは「確率的予測（速い反応）」モデルと「連鎖推論（遅い思考）」モデルの2つに分類された。前者は素早い反応や即時的なタスクに適しており、後者は推論によって複雑な問題を解決する。それぞれの違いを理解することで、さまざまなシナリオで最良の結果を得るために適切なモデルを選択することができる。

3.アプリケーション・シナリオ

• より速く考えるモード（ChatGPT 4.0）が適用されます：
  • リアルタイムな対応と効率的な処理
  • オープンな対話
  • 素朴な疑問の答え
  • 標準化されたテキスト出力（商品説明など）

• ゆっくり考えるモード（OpenAI o1）が適用されます：
  • 複雑な推論と意思決定タスク
  • 綿密な分析と論理的推論
  • データ推論とプランニング
  • 的確な意思決定が必要なシナリオ（財務分析、法的推論など）

AIキュー戦略の違い

このセクションのハイライト推論モデルそしてユニバーサルモデルキューデザインにおけるさまざまな戦略。

AI活用の主要原則

AIの進歩により、私たちは様々なタスクに素早く取り組むことができるようになりました。しかし、AIを最大限に活用するための鍵は、正しく使用することです。ここでは、AIツールをより効率的に使うためのモデル選択、プロンプト設計、エラー回避について紹介する。

1.モデルの選択

異なるAIモデルは異なるタスクに適しており、適切なモデルを選択することで精度を向上させることができる：

• 数学、論理的推論課題 → 推論機能を強化したモデル[CoT(連鎖推論)付きGPT-4ターボや他の推論に最適化されたAIなど]を選択する。
• テキスト生成、翻訳、対話タスク → 共通言語モデルの選択[GPT-4など）。

2.キューのデザイン

よく設計されたキューによって、AIは最高のパフォーマンスを発揮できる：

• 推論モデル使用簡潔な説明目標はターゲットに集中し、その内面化を信じることだ。(言いたいことを言う」）。
• ユニバーサルモデル採用構造化された代償指導(足りないものを補う」）。

3.ミスを避ける

よくあるエラーを回避し、AIアプリケーションの信頼性を向上させます：

• 推論モデル例：ロールプレイングなど、論理的なスレッドを邪魔するような "前座 "的なプロンプトは使わないこと。
• ユニバーサルモデル一般的なモデルを「過信」しない（例えば、複雑な推論を直接質問したり、結果を段階的に検証する必要がある）。

指示からニーズの表明へ

AIと対話するとき、AIの反応の質は、あなたが与える命令の明確さに直接影響されます。さまざまな状況に適した命令方法があり、適切な方法を選択することで、AIはあなたの意図をより正確に理解することができます。

戦略タイプ	定義と目的	適用シナリオ	典型例 (推論モデルが適用される）	強みとリスク
コマンドドライバ	明確な手順や書式を直接指定する。	素早く実行する必要のある単純作業	"Pythonでクイックソート関数を書き、出力にコメントを入れる。"	正確で効率的な結果 / 自律的なモデル最適化の範囲を制限する
デマンド・ドリブン	問題の背景と目的を説明し、モデルから解決策を計画する。	自律的なモデル推論を必要とする複雑な問題	「現在のボトルネックを分析し、3つのオプションを提案してください。	モデルの推論を深める / 要件の境界を明確に定義する必要がある
ハイブリッドモデル	要件の記述を重要な制約と組み合わせる。	柔軟性とコントロールのバランス	「西湖と霊隠寺を含む、予算2,000人民元以内の杭州への3日間の旅を計画する。	目標と詳細のバランス／過度の制約を避ける必要性
インスパイアされた対話	質問（"なぜ"、"どのように"）を通して、モデルの能動的な思考を導く。	探索的な質問、論理を説明するモデルが必要	「なぜこの最適化問題を解くのに勾配降下を選んだのですか？他のアルゴリズムと比較してください。	トリガー・モデルの自己説明能力／中核目標からの逸脱の可能性

さまざまな状況ニーズとキューイング戦略

プロンプトの設計方法は、異なる使用コンテキストにおけるAIの応答の質に影響を与える可能性があります。以下に、いくつかの一般的なタイプの要求と、適切なキューイング戦略および例を示します。

ミッション・タイプ	対象モデル	キュー・フォーカス	例（有効なチップ）	避けるべきキューイング戦略
数学的証明	推論モデル	直接的な質問、ステップバイステップのガイドは不要	「ピタゴラスの定理の証明	冗長な分解（例：「まず図を書き、次に式を書く）
	ユニバーサルモデル	ステップバイステップで考える必要性を示し、例を示す	「ピタゴラスの定理を3つのステップで導く。	直接的な質問（重要なステップを省略しやすい）
クリエイティブ・ライティング	推論モデル	発散を促し、個性／スタイルを打ち出す	「ヘミングウェイ風の冒険小説を書こう	過剰な制約ロジック（「年代順リスト」など）
	ユニバーサルモデル	自由なプレーを避けるための明確な目標の必要性	"量子 "と "砂漠 "を含む短編小説を200字以内で書く。	オープンエンドの指示（「自由な創造」など）
コード生成	推論モデル	シンプルな要件、信頼できるモデル・ロジック	" Pythonでクイックソートを実装する	ステップバイステップの指示（例：「再帰関数を最初に書く）
	ユニバーサルモデル	入力および出力フォーマットを指定するためのステップバイステップのプロセス	「クイックソートの原理を説明し、コードを書き、例をテストする。	あいまいな要件（例：「ソートコードを書く）
複数回の対話	推論モデル	構造化されたコマンドを必要としない、自然なインタラクション	「AIの未来はどうなると思いますか？	強制ロジックチェーン（例：「3点で答えよ）
	ユニバーサルモデル	対話の目的を明確にし、開放性と断片化を避ける必要性	" 技術的、倫理的、経済的観点からAIの未来を分析する	感情的な質問（例：「AIは怖いですか？）
論理的分析	推論モデル	複雑な質問はすぐに投げ出す	" 「路面電車のジレンマ」における功利主義と道徳主義の対立を分析する "	主観的な指導を加える（例：「何が正しいと思いますか？ ")
	ユニバーサルモデル	疑問を分解し、一歩一歩追求していく必要がある。	「まず、路面電車の難易度の定義を説明し、次に2つの倫理観の違いを対比させる。	複雑なロジックの質問を一度にする

AIでニーズを正しく表現するには？

AIに正確で有用な回答をさせるための鍵は、要件を明確に表現することです。要求の種類によって表現方法が異なるため、ここでは一般的な要求の種類と最適なプロンプト戦略を紹介します。

需要タイプ	特徴	ニーズの表現方法	推論に基づくモデルの適合戦略	ジェネリック・モデルへの適合戦略
意思決定のニーズ	選択肢を秤にかけ、リスクを評価し、最善の解決策を選択する必要がある。	目的＋オプション＋評価基準	論理的推論と定量的分析を必要とする	直接的な助言、モデル化された経験による一般化への依存
需要の分析	データ／メッセージ、パターン、因果関係を深く理解する必要がある。	問題＋データ／情報＋分析方法	トリガーによる因果連鎖の導出と仮説検証	表面の概要または分類
クリエイティブ・ニーズ	新しいコンテンツ（テキスト／デザイン／プログラム）を生み出す必要性	テーマ＋スタイル／制約条件＋クリエイティブ・ディレクション	論理的フレームワークを組み合わせて、構造化されたアイデアを生み出す	自由な散り際、ガイドとなる実例に頼る
検証要件	論理的健全性、データの信頼性、プログラムの実現可能性をチェックする必要がある。	結論／シナリオ＋検証方法＋リスクポイント	自分で設計した検証パスとコンフリクトのチェック	単純な確認、綿密な予測の欠如
実行要件	完了すべき具体的な作業（コード／計算／プロセス）	コード / 計算要件 + 出力形式	効率と精度を高める自己最適化ステップ	自律的な最適化は行わない。

AIキュー例

AIの使用において明確かつ明白に。 プロンプト AIによる回答の精度と使いやすさを向上させることができる。以下はその方法である。実践的なヒントと例AIがあなたの要望をより正確に理解できるように、さまざまなニーズに合わせて最適なプロンプトをデザインする方法を学ぶのに役立ちます。

決断の必要性：AIに比較と評価を任せる

• 実践的なヒント物流コストの削減には2つの選択肢がある：
  1. 地域独自の倉庫を作る（初期投資は高いが、長期的なコストは低い）
  2. サードパーティとの協力（従量制、高い柔軟性）
• 5年間の総費用に対するROI計算モデルに基づいて、最良の選択肢を提案してください」。

分析ニーズ：データ分析とトレンド予測

• 実践的なヒント過去3年間の新エネルギー車の販売台数を分析し（CSVで）、説明してください：
  1. 成長トレンドと政策との関連性；
  2. 2025年の市場シェアを予測するには、ARIMAモデルの使用とパラメータ選択の根拠の説明が必要である。"

クリエイティブな需要：コンテンツ、コピー、アイデアの創出

• 実践的なヒントスマートホーム製品をデザインする：
  1. 一人暮らしの高齢者の安全に取り組む；
  2. センサーネットワークとAIアラートを組み合わせる；
  3. プロトタイプのスケッチは、3つの異なる技術の道筋を説明するために提供される。

ニーズの検証：プログラムの実現可能性の確認

• 実践的なヒント以下は、ある論文の結論です：『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』、検証してください：
  1. 実験データが結論を支持しているかどうか；
  2. コントロールグループの設定との乖離をチェックする；
  3. p値を再計算し、有意性を判断する」。

実行要件：コードや計算結果など、特定のコンテンツを生成する。

• 実践的なヒント以下のCコードをPythonに変換してください：
  • 保持時間の複雑さは変わらない；
  • numPyを使って配列操作を最適化する；
  • 時間テストケースを含む完全なコードを出力する"

エクステンデッド・リーディングDeepSeek V3モデル：最強のオープンソースAI、18の技術ハイライト、AIプレーヤー必携！

キューを学ぶべきか否か？キューとは？

プロンプトは AI 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ためのシステムコマンドや情報。

簡単に言えば、キューはAIとのコミュニケーション手段なのだ。 対話使われる言葉は、簡単な質問であったり、明確な指示であったり、複雑なタスクの説明であったりする。

プロンプトの基本構成

有効なプロンプトには指示、背景、期待AIが理解し、正確に応答するための3つのコア要素：

1. インストラクション
   • これはプロンプトの核心部分であり、あなたがAIに何をさせたいかを直接伝える。
   • 例えば、"環境保護というテーマで500語のエッセイを書くのを手伝ってください"。
2. コンテクスト
   • AIがタスクを理解し、より正確に実行できるように、追加のコンテキスト情報を提供する。
   • 例えば、"この記事は大学生向けで、平易な言葉で書かれています"。
3. 期待
   • 出力形式、トーン、詳細要件など、AIレスポンスに対する要件と期待を指定します。
   • 例えば、"3つの環境行動を箇条書きにし、それぞれについて具体的な利点を示してください"。

キューの流れ

プロンプトの操作は以下のステップに分けられる：

1. ユーザー入力プロンプト → タスクとニーズを明確に説明する
2. AI解析コマンド → プロンプトの内容に従って処理する。
3. AIジェネレーション出力 → 条件に合致した結果を提供する

キューの種類

1. コマンドプロンプトAIが実行すべきタスクを直接指示する。
2. 質問と回答AIに質問し、答えを期待する。
3. ロールプレイング・プロンプトAIは特定の役割を演じ、特定のシーンをシミュレートするよう求められる。
4. クリエイティブなヒント創造的なコンテンツ生成のためのAIを導く。
5. 分析の手がかりAIに与えられた情報を分析し、推論することを要求する。
6. マルチモーダルな手がかりテキスト、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

特集	説明	典型例
コミュニケーション・ブリッジ	人間の意図とAIの理解をつなぐ	「次の文章をフランス語に翻訳しなさい。
コンテキストプロバイダ	AIに必要な背景情報の提供	「仮にあなたが19世紀の歴史家で、ナポレオンの台頭についてコメントしていたとしよう。
タスク定義者	AIが何をすべきかを明確に説明する。	「気候変動に関する記事の紹介文を200ワードで書きなさい。
出力シェーパー	AIのアウトプットの形式と内容に影響を与える	「量子力学を簡単な言葉で説明する。
AI能力ナビゲーター	AIを特定のスキルに向ける	"クリエイティブ・ライティングのスキルを使って、タイムトラベルをテーマにした短編小説を作ろう"

エクステンデッド・リーディングディープシークの5つの基本ルールとプロセスの基本的な使い方！

キューデザインをマスターする：AIGC時代に不可欠なコアスキル

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）の急速な発展の時代において、プロンプト・エンジニアリングはAIのアウトプットの質を左右する重要な要素となっている。

正確で効率的なプロンプトは、AIがより応答性の高い結果を生み出すよう導き、コンテンツ作成、データ分析、インテリジェント・アプリケーションの質を向上させる。

以下はその一覧である。プロンプト・デザインのコア・スキルセットそして上級スキルAIGC時代の主要コンピテンシーを習得するのに役立つ。

プロンプト・デザインのコア・スキルセット

AIGCのアプリケーションでは、キューの設計は、問題の構築から結果の最適化までの完全なプロセスをカバーする、いくつかの重要な機能を含んでいる。

コアスキル	サブアイテム
問題構築能力	- 複雑で曖昧な人間のニーズを、構造化されたAIタスクに変換する - 問題の主要な中核要素と制約を特定する - 明確で正確なキュー構造の設計
クリエイティブ・リーダーシップ	- AIイノベーションを刺激する手がかりのデザイン - アナロジーやリバース・シンキングなどを駆使し、AIアウトプットの可能性を広げる - 異なる分野のコンセプトを巧みに組み合わせ、国境を越えたイノベーションを生み出す
結果最適化能力	- AIの出力を分析し、改善の余地を見出す - プロンプトを繰り返し調整することで、出力品質を最適化する。 - キューの効果を定量化するための評価基準を設計する。
クロスドメイン統合機能	- 専門分野や知識を効果的なプロンプトに変換する - 異なる科学とAIの能力をキューでつなぐ - 劣化に対する分野横断的な解決策の創出
システム思考	- 多段階、多次元のキューイングシステムを設計する - 効率性と一貫性のためのキューテンプレートライブラリの構築 - 複雑なシナリオのためのキュー戦略の開発

これらのコアスキルを習得することで、AIの出力精度と制御性を効果的に向上させ、アプリケーションの価値をさらに高めることができる。

キュー・デザイン アドバンス・スキル

AIGC技術の進化に伴い、キューのデザインには精密さや構造だけでなく、より高度な認知能力や創造力が求められるようになった。

コアスキル	サブアイテム
言語理解	- ミッションの背景と暗黙のニーズの詳細な分析 - 文化的、倫理的、法的要因の考慮 - 起こりうる誤解と境界条件の予測
抽象化	- プロンプトの再利用性を高めるための汎用パターンを特定する - 柔軟で拡張性のあるプロンプト用テンプレートをデザインする - さまざまなシナリオのためのキューを作る
批判的思考	- AIの出力を客観的に評価し、潜在的なバイアスやエラーを特定する。 - AIの理解の深さをテストするための反事実的手がかりの設計 - AI出力の信頼性を確保する検証メカニズムの構築
革新的思考	- 型にはまらないキューイング方法を探る - 最新のAI研究成果を組み合わせ、応用の境界を広げる - AI能力の進化を促す実験的手がかりの設計
倫理	- プロンプトに倫理的配慮を組み込む - 公正で包括的なAIインタラクションモデルの設計 - AIの起こりうる悪影響を防止・軽減する

プロンプト・デザインのコア・スキル・セットは、技術的な専門知識だけでなく、認知能力、創造的思考、ソフト・スキルの重要性も強調している。

これらのコア・スキルは、問題分析からアイデアの創出、結果の最適化までのプロセス全体をカバーし、迅速な設計の基礎を形成する。

文脈を理解することで、デザイナーは複雑な社会的・文化的文脈の中で仕事をすることができる。抽象化することで、生産性を高め、応用範囲を広げることができる。

クリティカルシンキングは、AIアプリケーションの信頼性と公平性を保証する鍵であり、創造的思考能力はAIアプリケーションの限界を押し広げ、倫理意識はAI開発が社会的価値観と一致することを保証する。

キューのDNA：強力なキュー分類の基本要素を説明する

キューを構成する基本要素は、その機能と役割によって大きく3つに分類できる：情報型要素、構造型要素歌で応える制御クラス要素.

• 情報クラス要素AIに必要な知識と文脈を提供する。
• 構造クラス要素生成されたコンテンツの構成とプレゼンテーションのタイプを定義するために使用され、AI出力の構造、形式、スタイルを決定する。
• 制御クラス要素AI生成プロセスを管理・ガイドし、出力が期待に沿うことを確認し、必要な調整を可能にするために使用され、高度なキュー・エンジニアリングを実現するために不可欠なツールです。

キュー・エレメントの組み合わせマトリックス

目的	主なインパクト要素	二次的影響の要素	作曲効果
出力精度の向上	テーマ要素＋データ要素＋品質管理要素	知識ドメイン要素＋出力検証要素	AIが正確な主題とデータに基づいてコンテンツを生成するようにし、厳格な品質管理と検証を通じて精度を向上させる。
創造的思考の強化	テーマ要素＋背景要素＋制約要素	参照要素＋反復命令要素	AIの創造的思考を刺激するために、豊富な背景情報と適切な制約を提供し、何度も反復することでイノベーションを促進する。
タスク実行効率の最適化	タスクコマンド要素＋構造要素＋フォーマット要素	長さ要素 + スタイル要素	明確なタスク指示と事前に定義された構造により、実行効率を向上させるとともに、出力が特定のフォーマットやスタイル要件を満たすようにします。
出力一貫性の向上	スタイル要素＋知識ドメイン要素＋制約要素	フォーマット要素＋品質管理要素	制約や品質管理を用いて標準を維持しながら、個々のミツバチや専門分野、知識の調和を図り、アウトプットの一貫性を確保する。
強化されたインタラクティブ体験	反復命令要素＋出力検証要素＋品質管理要素	マンデート・エレメント＋バックグラウンド・エレメント	AIがタスクとコンテキストに合わせて柔軟に出力を調整しながら、自分自身を検証し、最適化することを可能にする動的なインタラクションモデルを作成します。

言語要素の相乗効果理論の核となる考え方の出番である。

AIチューニングの秘訣：キューイング効果向上の鍵

AIにもっと正確なコンテンツを生成させたいですか？以下の5つの戦略をマスターして、キューの効果を高め、AIをより賢く効率的にしましょう！

戦略1：タスクを正確に定義し、曖昧さを減らす

• 中核となる問題を特定し、指示を具体的かつ明確にする。
• 不要な情報を削除し、AIが無関係な回答を生成するのを防ぐ

戦略2：複雑なタスクを適切に分解し、AIの認知的負担を軽減する。

• タスクを複数のステップに分割し、ステップごとに分割して生成する。
• AIを理解しやすくする論理的連鎖の設計

戦略3：生成されたコンテンツの深みを増すために、ガイドとなる質問を導入する

• AIに多角的な思考をさせるために、マルチレベルの問題を設定する
• AIの比較や議論を促し、より深く多様な回答を生み出す。

戦略4：生成の正確さを確保するためにキューの長さをコントロールする

• 長すぎたり短すぎたりするコマンドは避け、適切な長さを保つこと。
• AIに明確なガイダンスを提供し、偏った対応を防ぐための段階的アプローチ

戦略5：オープン・キューとクローズド・キューを柔軟に使い分ける

• オープンキューAIがさまざまな視点からコンテンツを生み出し、創造性を刺激するような自由形式の質問をする。
• クローズド・チップ具体的な質問、あるいは明確な制限を設け、AIに的確な回答を求める。

これらの戦略により、AIをより効果的に誘導し、生成されるコンテンツの精度と深度を向上させ、AIをより賢くすることができる！

初心者にありがちなキューデザインの落とし穴と誤解

AIGC時代において、キューのデザインはAIのアウトプットの質を左右する重要な技術である。

しかし、多くの初心者デザイナーは、プロンプトをデザインする際に経験不足から陥りがちな罠にはまり、満足のいく結果を得られないことが多い。

以下は、このようなよくある間違いのリストと、ユーザーがプロンプトの正確性と適用性を向上させるための効果的な戦略です。

1.反復トラップの欠如（一度に完璧な結果を期待する）

• トラップの状態
  • 複雑すぎる初期プロンプト。
  • 問題を分析し、プロンプトを調整する代わりに、単に不満足な出力を破棄する。
  • AI結果の体系的なフィードバックと分析の欠如。
• 対応戦略
  • 増分調整法の採用基本的なプロンプトから始め、徐々に詳細や要件を追加していく。
  • アクティブ・リーダーシップAI自己評価の理由を説明させ、それに基づいて改善案を提示させる。
  • 複数回の対話に備える内容を明確にし、最初のアウトプットを最適化するために、一連のフォローアップ質問をデザインする。

2.過剰コマンドと曖昧コマンドの罠（詳細が重く設定されていたり、意図が不明確な場合）

• トラップの状態
  • シンプルすぎる手がかりや、煩雑で長すぎる手がかりは、AIが要件を正確に理解することを不可能にする。
  • AIの成果は期待を大きく下回る
  • 必要性を明確にしないままプロンプトを頻繁に変更した結果、出力が不安定になった。
• 対応戦略
  • 残高詳細十分な文脈を提供するが、過度に制限することは避ける。
  • キーポイントの特定最も重要な2～3の要件を強調する。
  • 構造化されたフォーマット要件を整理するために明確な構造を使用する。
  • 例可能であれば、希望する出力の簡単な例を挙げてください。

3.仮定のバイアスの罠（AIがあなたの聞きたいことしか話さない場合）

• トラップの状態
  • AIの出力にバイアスをかけるような、明らかなスタンスや嗜好を含むプロンプト。
  • 提供される情報のほとんどは、特定の視点を支持するものだ。
  • 反対意見や対立意見の提示が不足している。
• 対応戦略
  • 自省プロンプトを作成する際、自分のバイアスがかかっている可能性があることを振り返り、問題作成の客観性を確保する。
  • 中立的な言葉を使う先入観や暗示的な表現を避け、先入観のない自由な質問にしてください。
  • 多角的な分析が必要AIは、一方的な結論ではなく、異なる視点からの比較分析を提供することが明確に求められている。
  • 批判的思考AIの出力には懐疑的になり、重要な情報はクロスチェックして正確性を確認すること。

4.幻覚発生の罠（AIが自信満々にしゃべる場合）

• トラップの状態
  • AIが提供する特定のデータや事実検証不能内容が条例の規定に沿わない場合は、フィクションにすることがある。
  • AIの出力には、専門用語のように見えるが実際には存在しない用語や概念が含まれている。
  • AIは将来の、あるいは不確実な出来事に対して与えられる。具体的すぎる香港特別行政区政府の予測は誤解を招く。
• 対応戦略
  • リクエスト・データ・ソースAIが具体的なデータや権威ある説明で質問に答えられるようにすることで、情報の信頼性を確保する。
  • ファクトチェック不確かな情報が決定的な結論として扱われるのを避けるため、AIに検証済みの事実と推測の内容を区別するよう求める。
  • 複数確認AIは、精度を向上させるために、複数の視点やクロスチェックされたデータソースを提供する必要がある。
  • 簡易ガイドラインAIは、単純明快な事実を提供し、過剰な拡張や根拠のない推測を避け、結果を理解しやすくし、検証しやすくすることが明確に求められている。

5.倫理的境界の罠を無視する（AIの倫理的限界を過小評価する）

• トラップの状態
  • 物議を醸すような、非倫理的な、あるいは違法なコンテンツの生成をAIに求めると、AIは応答を拒否したり、あいまいな結果を出力したりする。
  • AIの回答拒否に困惑または不満
  • AIの倫理的・安全保障的制約を無視または迂回しようとする試み。
  • AIの出力が持つ潜在的な倫理的意味を無視した結果、リスクをもたらす可能性のあるコンテンツが生まれる。
• 対応戦略
  • バウンダリーを理解するAIシステムの倫理的ルールと制約をよく理解し、ルールに合わないキューをデザインしないようにする。
  • 適切な表現あなたの要求が法的および倫理的基準に準拠していることを確認してください。
  • 倫理的明確性倫理的配慮とメッセージの文脈をプロンプトに明示的に含めることで、アウトプットがコンプライアンスに準拠していることを確認する。
  • 影響評価AIは、その情報が誤解を招いたり有害であったりしないよう、アウトプットの潜在的な社会的影響を評価する必要がある。

• AIの倫理的考察
  • プライバシー
  • 公平性と無差別
  • 透明性と解釈可能性
  • 社会的影響評価
  • 安全遵守と虐待防止

キュー・デザイン・チェックリスト

プロンプトをデザインする際には、以下のチェックリストを使用して、内容が標準的なものであることを確認し、よくある間違いを避けることができます：

• 目的の明確化
• 情報の妥当性
• 構造的合理性
• 言語の中立性
• 倫理的コンプライアンス
• 検証可能性
• 反復空間
• 出力フォーマット
• 中程度の難易度
• 多様性への配慮

これらの要素は、AIが期待され、遵守され、安全なアウトプットを生成できるようにするためのキューの設計のための標準的な枠組みとして使用することができる。適切な倫理設計と審査メカニズムにより、リスクを最小限に抑えながらAIを最大限に活用し、技術の応用が社会的・倫理的基準に準拠していることを保証することができる。

AIの創造性を高める：逆思考とオープン・キュー・デザインの活用

AIプロンプトを設計する際、革新性と柔軟性はアウトプットの質を向上させる重要な要素である。

しかし、多くの初心者は一面的なデザイン思考に陥りがちで、AIの創造性や多様性を制限してしまう。

以下はその考察である。逆転の発想を利用する歌で応えるタスクの開放性を柔軟に利用するユーザーがキューのデザインを最適化し、AIのパフォーマンスを向上させるための2つの戦略。

逆発想の活用：従来とは異なる視点からのアプローチ

• 革新的なデザイン戦略：
  • 逆のタスクをデザインする：プロンプトは、AIが逆の視点から問題にアプローチするよう導くことができ、従来生成されてきたものとは異なるコンテンツを提供し、発散的思考を促進する。
  • 既定の考え方への挑戦：タスクに縛られた従来の設定に挑戦し、AIに挑戦的で革新的なコンテンツの生成を促す。

タスクのオープン性における柔軟性：AIに遊ぶ自由を与える

• 革新的なデザイン戦略：
  • 探索の余地のある基本的な枠組みの設定：プロンプトは、具体的な生成目標を含む構造化された枠組みを提供する必要がありますが、AIが創造性を発揮するための十分な余地を確保するために、表現や詳細な内容に関して過度に制限的であってはなりません。
  • 多角的なタスクガイダンス：AIが問題を多角的に見るように導くことで、AIは生成されたコンテンツについて多様な考えを持つようになり、アウトプットの豊かさと新規性が高まる。

これらの戦略を用いることで、初心者はAIのアウトプットが単調になったり停滞したりすることを避け、創造的思考や柔軟な表現を可能にするAIの可能性をさらに引き出すことができる。

適切なキューデザインによって、AIはより刺激的で、多様で、価値の高いアウトプットを提供することができる。

AIの欠陥：架空の言葉と機会的錯覚

AI幻覚 これは、AIがテキストを生成したり質問に答えたりする際、その構文は合理的で明瞭に見えるが、実際の出力は完全に架空のものであったり、事実と一致しなかったり、あるいは誤った情報や誤解を招く情報を含んでいたりする可能性があるという事実を指す。

結成の理由

AIの錯覚は、現実世界の知識や推論ではなく、関連情報がない場合に確率的な選択に頼ってコンテンツを生成するモデルに起因することが多い。

その結果、そのようなアウトプットは人々に信頼性のある印象を与えるかもしれないが、事実とは一致せず、ユーザーを誤解させる可能性さえある。

知識不足に加え、AIの潜在的な欠点や限界には、解釈可能性、計算コスト、データの偏り、リアルタイム更新、データの安全性、個人のプライバシー、悪意のある出力などがある。

AI幻想：5種類の間違いと7つの特徴

人工知能は、コンテンツ生成の過程でさまざまな種類の幻覚を経験する可能性があり、こうしたエラーが結果の正確性や信頼性に影響を及ぼす可能性がある。我々は主な5つのタイプそして間違った7つの特徴AIの幻覚の原因と症状を理解する。

AIの5つの錯覚

幻覚の種類	データ入手	理解の深さ	スピーチ精度	外部情報を統合する能力	論理的推論と抽象化	典型的なエラー
データの悪用	データあり	俯す	御前	御前	真ん中	既知のデータを使用しているが、一部の回答は詳細でないか、間違っている
言葉の誤解	データあり	御前	俯す	御前	真ん中	質問の文脈を誤って解釈し、回答がオフトピックになる可能性がある。
欠落情報	データなし	真ん中	俯す	俯す	真ん中	外部情報の正確な検索や統合ができない
推論エラー	厳選データ	御前	御前	真ん中	俯す	誤った推論や思い込み
無から有を生み出す	データなし	俯す	真ん中	俯す	俯す	データの裏付けもなく、完全に架空の情報を作り出す。

AI幻覚の7つの特徴

1. 架空の情報
   • AIは真実ではない、あるいは存在しない情報を生成する。
   • 文献的な裏付けがない場合、モデルはデータや事実を捏造することがある。
2. 自信過剰
   • AIは "確実 "な答えを出すが、場合によっては間違った答えを出すこともある。
   • ユーザーは、AIの回答が常に正しいと勘違いしているかもしれない。
3. 言葉の誤解
   • AIは会話の文脈を十分に理解していないかもしれない。
   • ある種の複雑な質問では、ユーザーの期待にそぐわない回答が返ってくることがあります。
4. データサポートの欠如
   • AIが生成したコンテンツには、信頼できるデータソースが欠けている可能性がある。
   • 回答データは検証や追跡ができない場合があります。
5. 指示のあいまいさ
   • 指示が十分に明確でない場合、AIは偏った回答をする可能性がある。
   • は、ユーザーの意図を誤解し、期待に沿わない回答をしてしまう可能性がある。
6. 知識検索に失敗
   • AIは、すべての情報が最新の知識ベースに基づいていることを保証するものではありません。
   • 最新または正確な情報が見つからない場合もある。
7. 一貫性のない推論
   • AIは推論の過程で矛盾した答えを出すかもしれない。
   • 同じ質問に対して、異なる、しかし相反する答えを得ることはあり得る。

結論

DeepSeekは、テキスト作成、意味解析、コード生成など、様々な作業を支援するAI生成ツールです。AIモデルの特徴や用途を理解することで、経験値や作業効率を向上させることができます。

AI技術の発展により、このようなツールをいかに賢く使うかが、生産性と創造性を高める最も重要な方法のひとつになるだろう。