Промты для DeepSeek

Расширенное руководство по промт-инжинирингу для DeepSeek (ДипСик): лучшие практики и каталог промтов по типам задач.

САМАЯ ДЕШЕВАЯ ЦЕНА подписки ChatGPT o3 PLUS | PRO | SORA. ПЛАТИТЕ МЕНЬШЕ!

Введение в Модели DeepSeek и промт-инжиниринг

DeepSeek представляет собой семейство передовых больших языковых моделей (LLM), разработанных для широкого спектра задач, демонстрируя значительный прогресс в области генеративного искусственного интеллекта. Это семейство включает в себя несколько специализированных архитектур, каждая из которых оптимизирована для конкретных типов задач, что позволяет пользователям выбирать наиболее подходящий инструмент для своих нужд.
Среди ключевых моделей ДипСик выделяются:

• DeepSeek-R1: Эта флагманская модель ориентирована на задачи, требующие глубокого рассуждения. Она включает встроенный механизм мышления, обозначенный тегом <think>, который позволяет модели выполнять пошаговое решение сложных проблем. Такая архитектура способствует формированию более структурированных и точных ответов, особенно в случаях, когда требуется логический вывод.
• DeepSeekMoE: Представляет собой инновационную архитектуру Mixture-of-Experts (MoE), разработанную для повышения производительности и эффективности вычислений. Эта архитектура использует стратегии мелкозернистой сегментации экспертов и изоляции общих экспертов. DeepSeekMoE обучена на обширном корпусе из 2 триллионов токенов на английском и китайском языках. Модель DeepSeekMoE 16B демонстрирует производительность, сопоставимую с моделями, имеющими в 2.5 раза больше активированных параметров, при этом используя всего около 40% вычислительных ресурсов. Это подчеркивает ее эффективность в задачах, где важен баланс между производительностью и вычислительными затратами.
• DeepSeek-Coder: Эти модели специализируются на задачах, связанных с программированием. Они обучены с нуля на значительном корпусе данных, состоящем на 87% из кода и на 13% из естественного языка, как на английском, так и на китайском. DeepSeek-Coder доступен в различных размерах (от 1B до 33B параметров) и поддерживает окно контекста в 16K токенов, что позволяет обрабатывать и генерировать код на уровне целых репозиториев. Существуют как базовые версии, так и версии, оптимизированные для выполнения инструкций (instruction-tuned).
• DeepSeek-Prover: Эта модель разработана специально для продвижения автоматизированного доказательства теорем в рамках помощника по доказательствам Lean 4, демонстрируя применение DeepSeek в высокоспециализированных академических областях.

Наличие различных моделей DeepSeek, каждая из которых имеет свою уникальную архитектуру и набор обучающих данных, указывает на продуманную стратегию разработчика по созданию специализированных инструментов искусственного интеллекта, а не одной универсальной модели. Это означает, что для достижения оптимальных результатов пользователю крайне важно понимать, какая модель DeepSeek наилучшим образом соответствует его конкретной задаче. Выбор правильной модели, будь то DeepSeek-R1 для сложных логических задач, DeepSeekMoE для эффективных вычислений или DeepSeek-Coder для работы с кодом, позволяет максимально использовать их оптимизации и сильные стороны. Такой подход к проектированию моделей обеспечивает не только высокую производительность в специализированных областях, но и подчеркивает необходимость осознанного выбора со стороны пользователя для эффективного применения технологий DeepSeek.

Особенности промт-инжиниринга для DeepSeek

Эффективное взаимодействие с моделями DeepSeek, особенно с DeepSeek-R1, требует применения специфических подходов к промт-инжинирингу. Эти подходы направлены на максимизацию точности, когерентности и полезности генерируемых ответов, а также на оптимизацию внутренних процессов модели.

Общие рекомендации по промт-инжинирингу

Для получения наиболее качественных результатов при работе с DeepSeek-R1 и другими моделями семейства рекомендуется придерживаться следующих правил:

• Ясные и конкретные промты: Инструкции должны быть сформулированы простым языком, четко указывая желаемый результат. Слишком сложные или длинные промты часто приводят к менее эффективным ответам.
• Параметры сэмплирования: Для предотвращения бесконечных повторений или бессвязных ответов рекомендуется устанавливать температуру в диапазоне 0.5-0.7 (оптимальное значение — 0.6). Значение top-p в 0.95 также считается рекомендуемым.
• Отсутствие системного промта: Для DeepSeek-R1, как правило, не рекомендуется использовать системный промт. Все инструкции должны содержаться в пользовательском промте. Хотя в некоторых дискуссиях упоминается использование системных промтов, официальные рекомендации и опыт сообщества часто склоняются к их отсутствию для моделей R1-Distill.
• Отсутствие few-shot prompting: Предоставление примеров в промте, как правило, ухудшает производительность модели. Вместо этого следует подробно описать проблему, задачу и желаемый формат вывода. Если примеры все же необходимы, они должны очень точно соответствовать инструкциям промта.
• Структурирование промта: Разделяйте различные части промта с помощью четких маркеров, таких как XML-теги, форматирование Markdown или помеченные разделы. Такая организация помогает модели правильно интерпретировать и обрабатывать каждый компонент запроса.
• Четкие требования: Если запрос содержит специфические ограничения или критерии (например, «каждая строка должна произноситься не более 5 секунд»), их следует явно указать. Четкое определение таких параметров, как бюджетные ограничения, временные рамки или конкретные форматы, помогает направлять ответ модели.
• Подробное описание вывода: Четко представляйте желаемый результат. Опишите конкретные характеристики или качества, которые сделают ответ именно тем, что нужно, позволяя модели работать над соответствием этим критериям.
• Голосование по большинству ответов: При оценке производительности модели рекомендуется генерировать несколько решений, а затем использовать наиболее часто встречающиеся результаты.
• Отсутствие явного chain-of-thought prompting: Поскольку DeepSeek-R1 всегда рассуждает перед ответом, нет необходимости явно указывать «Рассуждай пошагово…». Однако для математических задач рекомендуется включать директиву «Пожалуйста, рассуждай пошагово и помести свой окончательный ответ в \boxed{}».
• Принудительное использование <think>: В редких случаях DeepSeek-R1 может обходить паттерн мышления, что негативно сказывается на производительности. Если ответ не начинается с тега <think>, можно попробовать указать модели начать с этого тега.
• Спецификация роли: Всегда указывайте релевантную роль для модели, например: «Вы — старший инженер-программист, специализирующийся на X».
• Поощрение саморефлексии: Явно указывайте модели проверять свою работу. Например: «Выявите потенциальные проблемы с вашим подходом и пошагово определите, как решить каждую из них».
• Поощрение рассмотрения нескольких подходов: Этот метод, также упомянутый в исследованиях, увеличивает время обдумывания. Например: «Придумайте 10 способов достижения X. Затем определите, какой из них лучший».

Три ключевых принципа для высококачественных результатов

Для достижения высококачественных результатов при работе с DeepSeek выделяются три ключевых принципа: Ясность, Структура и Детализация. Эти принципы разработаны с учетом когнитивной модели ИИ, включая ее механизм внимания, путь извлечения знаний и контроль уверенности в генерации информации.

• Ясность (Clarity) в написании эффективных промтов: Этот принцип подчеркивает необходимость того, чтобы модель ИИ фокусировала свое внимание на четкой и однозначной цели. Если цель неясна, двусмысленна или присутствует несколько целей, внимание ИИ будет рассеяно, что приведет к расплывчатым и общим ответам. Например, расплывчатый промт «Пожалуйста, расскажите о влиянии ИИ на программистов» заставляет модель догадываться о намерениях пользователя (например, влияние на отрасль, работу, технологии или занятость), что приводит к рассеянному фокусу. Напротив, промт «С точки зрения качества программного обеспечения, пожалуйста, расскажите о влиянии ИИ на автоматизированное тестирование и о том, как снизить количество ошибок» предоставляет конкретные детали, обеспечивая сфокусированное и продуктивное внимание ИИ, что приводит к точным и релевантным ответам.
• Структура (Structure) в создании промтов ИИ: После уточнения цели внимание ИИ необходимо направлять на эффективное решение проблем. Это достигается путем предоставления структурированных промтов, которые более эффективны, чем предоставление ИИ возможности самостоятельно исследовать. Выделяются два типа структурированных промтов:
• Иерархические промты в формате Markdown: Они могут активировать восприятие DeepSeek для последовательной разметки, что улучшает скорость вычислений.
• Пошаговые промты: Они активируют иерархический модуль рассуждений ИИ, позволяя ему напрямую переходить в режим анализа процесса. Например, вместо общего запроса «Я менеджер по продукту, помогите мне написать документ с требованиями для продукта ИИ-программирования» более эффективным будет структурированный подход: «Я менеджер по продукту, пожалуйста, помогите мне написать документ с требованиями для продукта ИИ-программирования, следуя шагам ниже: Проведите исследование болевых точек пользователей в ИИ-программировании; Проведите исследование конкурентов на основе исследования болевых точек пользователей; На основе исследования конкурентов предоставьте ТОП-3 основных требований; Завершите функциональный дизайн на основе ТОП-3 основных требований; Завершите прототип пользовательского интерфейса и диаграмму взаимодействия на основе функционального дизайна.» Такой структурированный подход значительно повышает эффективность решения проблем.
• Детализация (Details) в составлении промтов: Добавление деталей в промты повышает точность генерируемого ИИ контента, предоставляя ограничения, и помогает в генерации идей, предлагая четкую основу. Без достаточных деталей пространство исследования генеративного ИИ-инструмента расширяется, рассеивая его внимание. Напротив, добавление деталей сжимает это пространство исследования, исключая ненужные вычисления и активируя библиотеку экземпляров памяти модели, что повышает релевантность вывода. Сохранение промтов лаконичными и по существу также помогает поддерживать фокус ИИ. Например, вместо расплывчатого промта «Напишите короткий рассказ о любви» более эффективным будет «Напишите современный романтический рассказ объемом 500 слов о двух студентах колледжа, которые встретились в кофейне». Наилучший результат достигается при использовании расширенных деталей: «Напишите современный романтический рассказ объемом 500 слов о двух основателях технологических стартапов, которые встречаются на сетевом мероприятии в Кремниевой долине, включая темы баланса между работой и личной жизнью, стартап-культуры и цифровой коммуникации. Включите конкретные детали об их конкурирующих ИИ-компаниях и ключевую сцену во время запуска продукта».

Эти три принципа — Ясность, Структура и Детализация — не являются независимыми. Ясность определяет целевое направление, Структура строит координатную ось рассуждений, а Детали предоставляют опорные точки позиционирования. Все они необходимы для написания промтов, которые дают точные результаты, поскольку они согласуются с внутренними механизмами внимания, извлечения знаний и контроля уверенности модели DeepSeek. Такое согласование является ключевым для раскрытия полного потенциала модели.

Каталог промтов DeepSeek (ДикСик) по типам задач

DeepSeek может быть использован для широкого спектра задач, от создания контента до сложного кодирования и анализа данных. Ниже представлен каталог промтов, сгруппированных по областям применения, с примерами и рекомендациями.

Промты для письма и создания контента

DeepSeek является мощным инструментом для писателей и создателей контента, предлагая возможности для генерации и улучшения текстов различного типа.

Промты для программирования и разработки

DeepSeek-Coder и DeepSeek-R1 демонстрируют высокую эффективность в задачах, связанных с кодированием, от отладки до оптимизации и создания новых функций.

Промты для маркетинга и SEO

DeepSeek-R1 может значительно улучшить маркетинговые стратегии, помогая в создании рекламных текстов, исследовании ключевых слов, планировании социальных сетей и оптимизации веб-сайтов.

Промты для образования и обучения

DeepSeek может быть ценным инструментом для обучения, помогая объяснять сложные концепции, создавать учебные материалы и адаптировать стиль преподавания.

Промты для креативного дизайна

DeepSeek может быть полезен в различных аспектах креативного дизайна, от иллюстраций до архитектуры и концепций искусства.

Промты для офисных и рабочих задач

DeepSeek может оптимизировать различные офисные и рабочие процессы, от анализа данных до планирования проектов и управления задачами.

Промты для личного помощника

DeepSeek может выступать в роли личного помощника, помогая в повседневных задачах, от планирования до организации быта.

Промты для финансов и инвестиций

DeepSeek может предоставлять аналитические инструменты для финансового сектора, помогая в прогнозировании, оценке рисков и разработке инвестиционных стратегий.

Промты для обхода ограничений (Jailbreak) DeepSeek

Пользователи разработали промты для обхода некоторых встроенных ограничений DeepSeek, что позволяет модели генерировать контент, который она не всегда оправданно блокирует.

Использование промтов для обхода ограничений поднимает важные этические вопросы и указывает на потенциальное неправомерное использование возможностей модели. Хотя такие промты демонстрируют внутренние механизмы и уязвимости модели, их применение должно осуществляться с большой осторожностью из-за риска генерации неприемлемого или нарушающего законы вашей страны контента.

Работа с русскоязычными запросами и переводами

Модели DeepSeek, включая DeepSeek-Coder и DeepSeekMoE, были обучены на обширных корпусах данных, включающих естественный язык на английском и китайском языках. Это означает, что их основная оптимизация и производительность сосредоточены на этих двух языках.
Тем не менее, DeepSeek-R1 способен обрабатывать запросы на русском языке. При получении запроса на русском, модель демонстрирует внутренний процесс обдумывания, который включает перевод фразы, затем обдумывание правильного ответа и размышление над дополнительными нюансами перед формированием окончательного ответа. Это указывает на способность модели к многоязычной обработке, даже если русский язык не является основным языком обучения.
Опыт пользователей в отношении качества перевода на русский язык с помощью DeepSeek неоднозначен. Некоторые пользователи считают, что DeepL и Яндекс Переводчик более подходят для русского языка, в то время как другие отмечают, что DeepSeek и ChatGPT показывают лучшие результаты для английского и китайского языков. Существует мнение, что DeepSeek не особо «заточен» под лингвистические задачи в целом. Тем не менее, модель способна обрабатывать и объяснять нюансы русского языка, как показано в примере с объяснением игры слов.
Для эффективного перевода DeepSeek может быть использован в качестве «эксперта по китайско-английскому переводу», где ему даются инструкции по точности, выразительности и культурной адаптации перевода.
Тот факт, что основные обучающие данные модели сосредоточены на английском и китайском языках, предполагает, что, хотя DeepSeek может обрабатывать русский язык, его производительность для сложных лингвистических задач на русском может отличаться по сравнению с языками, на которых он был специально обучен. Это подчеркивает важность тестирования и, возможно, доработки промтов для языков, которые не являются основными для обучения модели, чтобы обеспечить максимальную точность и релевантность ответов.

Заключение

Анализ возможностей и лучших практик промт-инжиниринга для DeepSeek демонстрирует, что эти модели являются мощными и универсальными инструментами в области искусственного интеллекта. Их эффективность, однако, в значительной степени зависит от точности и продуманности пользовательских запросов. Максимальное использование потенциала DeepSeek требует глубокого понимания принципов промт-инжиниринга, осознанного выбора модели в соответствии с задачей.

FAQ