你的提示词根本只是在浪费算力,如何发挥 DeepSeek 最大潜能 :认知脚手架

人工智能
当我们自己是相关问题的领域专家时,我们是如何思考与解题的,就显性的用提示词告诉deepseek如何思考与解题,能极大提升输出效率。

deepseek原理+应用+实践,和大家分享:

  • 小众的,deepseek核心技术原理;
  • 大众的,提示词要怎么写;

今天和大家聊聊,deepseek核心技术(之一):认知脚手架。

什么是认知脚手架?

认知脚手架,Cognitive Scaffolding,是一个跨学科的概念,源自教育心理学,最初用于写作的学习。老师通过提问,示范,结构化模板,帮助学生输出高质量的文章,快速掌握创作技巧。

画外音:额,像极了我背高考作文。

它模拟的是建筑学中的“脚手架”概念,通过:

  • 大问题拆解小问题;
  • 分阶段;
  • 组合搭建;
  • 结构化模板;

等方式,在“大厦”建成的前期,提供重要的临时支撑。

例如,学生们在面对“月球为什么不会飞向太阳”这个问题时,往往不知道从何下手。

但老师通过认知脚手架引导:

  1. 天体间最重要的作用力是什么?
  2. 引力与什么相关?
  3. 如何计算月球与地球,太阳的引力?
  4. 步骤3中的结论是什么?

ru此一来,就很容易逻辑推理的答案。

认知脚手架对于deepseek深度思考,撰写高效提示词,都有非常重要的借鉴意义。

deepseek的输出质量为何如此之高?

除了之前提到过多跳推理,MOE等技术,认知脚手架也功不可没。

面对用户提出的问题,deepseek不是一上来就解题,而是先进行深度思考。

在deepseek深度思考的过程中,将问题化整为零,通过分阶段思考,结构化引导,在问题与答案之间建立临时的桥梁,将模糊的问题转化为可执行的步骤,显著提升输出的质量。

画外音:特别是在编程,数学这一类精确任务中,尤为有效。

我尝试着将“月球为什么不会飞向太阳”这个问题抛给deepseek,deepseek是这么深度思考的:

  • 首先,我要回忆一下万有引力定律…
  • 接下来,我要考虑三者之间引力的关系…
  • 另外,我要考虑参考系…
  • 是否需要考虑希尔球的概念…
  • 是否需要考虑轨道速度,角动量守恒…
  • 整个深度思考耗时92秒,占了用户等待的绝大部分时间。

认知脚手架,对我们写提示词,获取更佳的回答质量有什么启示呢?

deepseek通过认知脚手架,通过深度思考,能极大提升输出质量,但有一些潜在问题:

  • 深度思考占用了大部分注意力,消耗了大量计算资源;
  • 推理逻辑可能有偏差,与用户的期望有差距;

在求解熟悉领域的问题时,用户如果通过提示词帮助deepseek构建认知脚手架:

  • 能极大节省计算资源,让deepseek将注意力聚焦问题的解答,而不是解答过程;
  • 能输出更符合用户预期的结果;

更具体来说,流程、示范、结构化模板,都非常的有效。

bad case:请帮我定位与修复异常代码。

good case:请帮忙通过以下步骤定位与修复异常代码:

  • 查看调用链中的异常信息,定位出错模块
  • 查看出错模块的日志信息,定位异常代码的源文件名,函数名
  • 分析源文件相关函数
  • 修复相关函数

总之,当我们自己是相关问题的领域专家时,我们是如何思考与解题的,就显性的用提示词告诉deepseek如何思考与解题,能极大提升输出效率。

总结

  • 认知脚手架是deepseek的核心技术(之一);
  • deepseek通过深度思考,将问题化整为零,在问题与答案之间建立桥梁,提升输出的质量;
  • 在专家领域,通过认知脚手架优化提示词,能提升输出的质量与效率;

一切的一切,提示词只有适配了AI的认知模式,才能最高效的发挥最大的作用。

知其然,知其所以然。

思路比结论更重要。

责任编辑:赵宁宁 来源: 架构师之路
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