DeepSeek深度思考与Prompt提示词结合

AI 应用

作者：庄泽峰

DeepSeek把一件事情进一步的“思考”，显然是好事，但不是所有让它来完成的事情都需要先“思考”，有时“听明白”了直接执行，这样效率更高。所以，对于AI大模型来说，保留 Prompt提示词，这些能够直接调用的指令，我认为是有必要的。这就好比搜索引擎的一些特定指令，例如“site、inurl”等，能让我们快速了解一个网站的收录及其网址结构。而对于AI大模型来说，我们同样需要它来执行特定的任务，在输入特定提示词后直接执行，不需要冗余的思考链路。

这在实际应用场景中是十分重要的。

我们要知道，在许多实际应用场景中，用户的需求是明确且具体的。例如，在内容创作领域，用户可能需要AI按照特定的风格（如幽默风趣）、特定的字数（如1000字左右）以及特定的主题（如介绍AI在教育领域的应用）来生成一篇文章。此时，如果AI能够直接根据这些明确的Prompt提示词来执行任务，就无需再进行额外的思考与探索，迅速生成符合用户期望的内容，这将极大的提高工作效率。因此，对Prompt提示词的使用，确实能让AI模型更高效地为用户提供服务。

还有，AI大模型的运行需要消耗大量的计算资源和时间。如果没有明确的指令，模型可能会进行大量的无用计算和推理，导致资源的浪费。而Prompt提示词可以为模型提供清晰的任务指引，使其能够集中精力完成任务，避免在不必要的思考链路中消耗过多资源。例如，在图像识别任务中，如果用户明确指出只需要识别图像中的特定物体（如猫），该模型就可以直接针对这一目标进行分析与识别，而不需要对图像中的所有物体进行全面的分析及判断。

另外，我们从应用场景的角度来看。不同的用户及应用场景对AI大模型的需求各不相同。Prompt提示词可以根据具体的需求进行定制，使模型能够适应各种复杂的任务。这一点，DeepSeek的深度思考显然很有用，但必须结合Prompt提示词进行使用，否则可能过于泛化。例如，在法律领域，律师可能需要AI根据具体的法律条文和真实案件进行法律条文的检索及适用分析；在金融领域，投资者可能需要AI根据特定的财务数据和市场趋势进行投资分析与风险评估。也就是说，在这样的场景里，我们需要DeepSeek在特定领域进行垂直的深度思考。

还有，在一些自动化工作流程中，Prompt提示词也起到关键作用。例如，在智能客服系统中，用户的咨询问题通常具有一定的规律性和特定性。通过设置相应的Prompt提示词，系统可以根据用户的问题自动识别并调用相应的知识库和解决方案，实现快速、准确的回答，提高客户服务的效率与质量。再如，在自动化生产线上，AI大模型可以根据预设的Prompt提示词完成各种复杂的操作任务，如质量检测、故障诊断等，来实现生产过程的自动化及智能化。可见，在这种特定的应用场景，我们不需要冗余的思考链路。

实际上，Prompt提示词的设计和使用可以为AI大模型的优化提供重要的参考。这就好比 SEO（搜索引擎优化）能够不断地完善搜索引擎技术一样。通过对大量有效的Prompt提示词进行分析和研究，开发人员可以了解用户的需求及使用习惯，发现该AI模型在处理不同任务时存在的问题与不足，从而有针对性地对模型进行改进与优化。例如，如果发现某些类型的任务在使用特定的Prompt提示词后效果不佳，开发人员可以对该模型的结构和算法进行调整，以提高模型对这些任务的处理能力。具体的例子，是DeepSeek最早不能准确判断 3.11 和 3.8 哪个大，它通过自己的“推理”，竟然认为小数点后面的 11 比 8 大，然后给出了错误结论是“3.11 比 3.8 大”，这无疑是致命的 Bug，不过现在已经修复过来了。

因此，保留Prompt提示词有助于促进人机协作的发展。在许多实际应用中，人类和AI大模型需要密切合作才能完成任务。明确的Prompt提示词可以使人类更加清晰地表达自己的需求和意图，使AI大模型更好地理解人类的指令，从而实现更加高效、精准的人机协作。例如，在科研领域，研究人员可以通过设计合适的Prompt提示词，引导AI大模型协助他们进行数据分析、文献检索等工作，提高科研工作的效率与质量。

当然，我们也不能忽视AI大模型自身产生的“思考”能力。DeepSeek这一次做得好的地方，就是让AI模型的思考链路透明化，使得我们可以看到它的推理过程。在一些复杂、模糊或具有创新性的任务中，AI大模型的这种“自主思考”将可以帮助它更好地理解问题。但就目前AI大语言模型的技术发展水平和实际应用需求来看，保留Prompt提示词对于实际应用仍然具有重要意义。