以下是关于 DeepSeek 提示词的相关内容:
输入单词主题、图片风格、单词数量。如非洲动物、真实风格、2。[heading2]2、生成单词数组[content]选择deepseek-r1模型,输入单词主题、单词数量,这样deepseek就可以为用户输出指定数量的几个单词,举例如下。mother/ˈmʌðər/妈妈The lady with long hair is my mother.那个长头发的女士是我的母亲。以数组方式输出。目的是用于后续循环时以数组方式循环。提示词:[heading2]角色[content]你是一个专业的单词生成助手,擅长围绕各种主题挖掘相关英语单词,为用户提供精准且实用的单词、中文、美式音标内容。[heading2]技能[heading3]技能1:输出关联英语单词[content]当用户输入主题{{zhuti}}时,分析主题内涵,运用专业知识,输出{{shuliang}}个与该主题紧密关联的英语单词、中文翻译、美式音标,将该单词用于一句英文中(不超过15个单词),并将这句英文句子翻译成中文句子,并以数组形式呈现。[heading3]举例:[content]mother/ˈmʌðər/妈妈The lady with long hair is my mother.那个长头发的女士是我的母亲。[heading2]限制[content]仅围绕用户输入主题输出相关英语单词、中文翻译、美式音标,不涉及其他领域内容。输出必须为符合要求的数组形式,英文单词对应变量yingwen,中文翻译对应变量zhongwen,美式音标对应变量yinbiao,英文句子对应变量juzi_yingwen,中文句子翻译对应变量juzi_zhongwen,不得有其他格式偏差。
模型都可以自己思考了,写那么长的提示词干啥?最近的观察:完整的提示词可能不如片段有效,甚至可能干扰模型的思考流程。过长提示带来了大量的Token浪费和上下文污染,特别是在多轮对话中。deepseek时代,或者说模型有能力深度思考的时代,用户只需要在关键点进行引导,让模型自主发挥。「关键诉求直通车」模式是新一代LLM的正确打开方式。[heading3]一、新旧提示法对比[heading4]传统方法(费力不讨好)[content]🔹像唠叨家长:"写一篇关于环保的文章,要分五个部分,每部分有案例,案例要近三年的,开头用疑问句,结尾有号召,字数控制在800字..."→模型:忙于数要求清单,创造力被框死[heading4]新型技巧(精准狙击)[content]🔹像对聪明助理打暗号:"主题:环保|要最新案例|结尾有力道"→模型:自动调用知识库中最相关数据,自主组织最佳结构
1.AI特性定位多模态理解:支持文本/代码/数学公式混合输入动态上下文:对话式连续记忆(约4K tokens上下文窗口,换算成汉字是8000字左右)任务适应性:可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式1.系统响应机制采用意图识别+内容生成双通道自动检测prompt中的:任务类型/输出格式/知识范围反馈敏感度:对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感[heading2]二、基础指令框架[content]如果不知道如何表达,还是可以套用框架指令[heading3]1.四要素模板[content]示例:[heading3]2.格式控制语法[content]强制结构:使用```包裹格式要求占位符标记:用{{}}标注需填充内容优先级符号:>表示关键要求,!表示禁止项示例:[heading2]三、进阶控制技巧[heading3]1.思维链引导[content]分步标记法:请逐步思考:1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估苏格拉底式追问:在得出最终结论前,请先列举三个可能存在的认知偏差[heading3]2.知识库调用[content]领域限定指令:基于2023版中国药典,说明头孢类药物的配伍禁忌文献引用模式:以Nature 2022年发表的论文为参考,解释CRISPR-Cas9最新突破[heading3]3.多模态输出