想要提升 DeepSeek 回复质量,会这一招就够了(90%的人不知道)

人工智能
为什么deepseek的回答如此丰富,如此多维度?今天和大家聊聊,deepseek核心技术之一:反事实推理。

今天继续介绍deepseek核心技术:反事实推理。

上一篇简要回顾:

  • 反事实推理,是一种通过构建与事实相反的假设性情景,探索因果关系和潜在结果的逻辑推理方法;
  • 反事实推理,有着严密的数学模型,属于因果推断第三层次:关联,干预,反事实;
  • 反事实推理,能帮deepseek突破数据量上限,加强结果解释性,提升回复丰富度;

画外音:详见《deepseek凭啥能给出这么丰富的答案 - 反事实推理(上)》。

反事实推理,对我们写提示词,获取更佳的回答质量有什么启示呢?

答:参考反事实推理优化提示词,能极大提升AI输出质量。

更具体的,可以使用CREATE提示词框架:

  • Contrast:要求多方案比较
  • Risk-aware:要求评估潜在风险
  • Experimental:要求假设性推演
  • Alternative:要求备选方案
  • Trade-off:要求分析优缺点
  • Explain:要求说明决策逻辑

比较抽象,举个例子。

想优化冒泡排序,提示词我是这么写的。

非常直白。

AI的输出如上。

画外音:为了说明CREATE对提示词进行优化的效果,选择了其他AI产品,已打码。

你说AI的输出效果差吗?也不是,非常直接的给出了优化建议,但总觉得差那么点意思,回复的内容不够丰富。

参考了CREATE提示词框架进行了简单的优化。

图片

  • 要求给出至少2种方案;
  • 两种方案要进行对比;
  • 说明推简理由;

优化之后,回复的丰富度极大地提升了。

首先,给出了多种方案。

接下来,进行了多维度对比。

最后,进行解释说明,给出了推荐理由。

CREATE的几个实践没有补全,还可以加上:

  • 假如是要对100G文件记录进行处理,分析与对比可行性(假设推演);
  • 如果最重要选择xx方案,有什么潜在风险,有什么规避方案(假设推演+风险评估);

每次询问deepseek,是不是觉得它的输出内容特别的丰富,它内置反事实推理提示词优化。

简单总结:

(1) 反事实推理对AI输出内容丰富度提升很大;

(2) 使用CREATE提示词框架,能够提升AI输出的丰富度:

  • 要求多方案比较
  • 要求评估潜在风险
  • 要求假设性推演
  • 要求备选方案
  • 要求分析优缺点
  • 要求说明决策逻辑

经常有人留言,说deepseek都这么流弊了,是不是提示词“说人话”就好了?

确实,deepseek流弊,“说人话”用户体验最好,也能有很丰富的回复。但是:

  • 啥都让deepseek干,会消耗计算资源;
  • deepseek深度思考的时间多了,解题的时间也就少了;
  • deepseek的推理逻辑,未必符合我们的预期;
  • 通过提示词显性的告诉它你的想法,会让AI更高质也更高效;

用户体验并不是全部,效率与质量也是解题的一部分:deepseek很NB,我们的提示词也NB,叠加起来可以NB plus。了解工具的原理,让自己变得更好,不是更好吗?

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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