最像o1新模型：探索 DeepSeek-R1-Lite 的思维逻辑与 Prompt 构建

已于 2025-02-06 18:32:07 修改
阅读量5.2k 收藏 21
点赞数 21
文章标签： prompt 人工智能 AI大模型 大模型 ai 提示词 提示工程
于 2024-11-22 15:02:46 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Code1994/article/details/143968684
版权

DeepSeek 于 2024 年 11 月 20 日发布了支持深度思考的新模型 Deepseek-R1-Lite 预览版，目前已上线官方网站[1]。这是第一个做出类似 Open AI O1 深度思考模型，赶在了 Claude、Qwen、Gemini 等之前。具体的Benchmark可以看DS官方的博文

DeepSeek 推理模型预览版上线，解密 o1 推理过程

想必很多同学已经试用或者看过 DS 的深度思考能力了，本文的目的不是为了演示，而是探究 DS 背后的思考的逻辑，并尝试编写 Prompt 让 DS 自己推导思考过程，emmm…用魔法打败魔法。本文最后会给出推导出的较为通用的 Prompt。
在这里插入图片描述

一、体验深度思考

这次我们测试两个经典问题，“9.9 和 9.11 哪个大”和“Strawberry 有几个 r”

9.9 和 9.11 哪个大

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

Strawberry 有几个 r 在这里插入图片描述

可以看出第一个问题，思考过程很清晰，步骤也很明确。而第二个问题，更像是采用反思进行 double check，然而结果依然不对。

那么我们可否通过第一个问题的思考过程推导出一个 Prompt 来解决第二个问题呢？

二、魔法打败魔法

我们编写如下提示词，并复制第一步的思考过程，给到 Deepseek，让其深度思考推导可能得通用提示词。

这里有一份大模型针对某个问题的思考过程，如有可能将其分解为多步骤，请尝试推测它每步可能的 Prompt 提示词，推测的提示词要更为通用，而不仅限于这种类型的问题。如有可能，可以从反思、推理、规划等类型的提示词来推到提示词。

==========

问题是：9.9 和 9.11 谁大

深度思考过程是：

嗯，今天老师给我们出了一个数学题，比较 9.9 和 9.11 谁大。一开始我觉得这应该不难，但是仔细想想好像有点复杂。首先，我知道 9.9 是九点九，而 9.11 是九点一一。好像 9.11 比 9.9 大，因为 11 比 9 大？可是，这不对吧。我好像记错了什么。让我再想想，可能我理解错了小数的比较方法。小数的比较应该从整数部分开始，如果整数部分相同，再看小数点后的第一位，以此类推。所以，9.9 和 9.11 的整数部分都是 9，相同。那就要看小数点后的数字。

…

DS 深度思考过程如下：

在这里插入图片描述

最后给出的提示词是

  1. 问题理解 - 确保明确问题的要求和背景。

  2. 知识回顾 - 回顾相关知识或概念，为解决问题做准备。

  3. 数据准备 - 整理和准备所需的数据或信息。

  4. 详细分析 - 对问题进行详细的分解和分析。

  5. 验证假设 - 通过多种方法验证分析的正确性。

  6. 考虑例外情况 - 思考可能的特殊情况或边界条件。

  7. 得出结论 - 综合分析结果，得出最终结论。

三、重测

我们关闭深度思考，并使用我们刚才获得提示词，当然这个提示词需要稍微改一下才能使用。

问题 1：Strawberry 有几个 r

在这里插入图片描述

回答如下，这是没有启用深度思考而得出的回答，可以看到他回答正确了，比深度思考还好用。

在这里插入图片描述

问题 2: 9.9 和 9.11 哪个大？

我们直接贴回答，推理步骤清晰，也同样获得了正确的答案。

在这里插入图片描述

这份提示词这好用啊，有些问题经过这样的提示词结果比深度思考还有效，而且不会因为深度思考而等待过多的时间。

四、如何系统学习掌握AI大模型？

AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。

学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。

这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！

在这里插入图片描述

1. 成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。

这里，我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。可以说是最科学最系统的学习成长路线。
在这里插入图片描述

2. 大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

在这里插入图片描述

3. 大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

在这里插入图片描述

4. 2024行业报告

行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

在这里插入图片描述

5. 大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

在这里插入图片描述

6. 大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

在这里插入图片描述

全套的AI大模型学习资源已经整理打包，有需要的小伙伴可以微信扫描下方优快云官方认证二维码，免费领取【保证100%免费】

在这里插入图片描述

【手把手】DeepSeek-R1本地部署：从零到API调用
chuweiyan的博客
02-01 5596
DeepSeek-R1 是 DeepSeek 研发的系列推理模型，2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 正式发布 DeepSeek-R1 模型，并同步开源模型权重，且推出了 API 服务。
【初级篇】DeepSeek 模型的终极指南
网易搬砖头
02-11 1755
随着 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3 等开源版本的发布，它们继续缩小专有闭源模型和开源模型之间的差距，促进了广泛的采用和研究。从编码辅助到形式定理证明和多语言理解，DeepSeek 的模型套件既展示了技术雄心，也展示了社区驱动的发展，标志着 LLM 演变的关键时刻。DeepSeek 开发了一种创新方法，将 DeepSeek-R1 系列模型中的推理能力提炼到标准大型语言模型 (LLM) 中，特别是 DeepSeek-V3。DeepSeek 的模型集成到各种聊天平台，增强了用户交互。
DeepSeek模型有关提示词的编写（Prompt）
AI学习分享的博客
02-09 1778
提示词（Prompt）是用户在与人工智能系统交互时提供的输入文本，用于引导AI生成符合用户需求的内容。它是用户与AI之间沟通的桥梁，决定了AI的输出质量和方向简单的说是在使用Deepseek等模型时，用户的输入文本以及图片使得模型更出更接近用户想要的答案。
DeepSeek十大神级prompt，工作效率翻倍
武哥的博客
02-15 1099
结构化输出专业性强易于定制实用性高先选择最贴近日常工作的prompt开始根据实际需求调整模板建立自己的prompt库持续优化和改进记住，好的prompt就像一把钥匙，能够充分发挥DeepSeek的潜力。希望这些模板能帮助大家更好地使用DeepSeek，提高工作效率！下期预告：我们将深入探讨如何将这些prompt应用到实际项目中，敬请期待！
DeepSeek R1和V3区别
热门推荐
Rocky
01-27 6万+
DeepSeek-V3以低成本和高通用性见长，适合广泛的应用场景；而R1通过强化学习实现了专业领域的推理突破，并在开源生态中提供了灵活的蒸馏方案。两者的互补性体现了DeepSeek在技术路径上的多样性，既满足通用需求，又推动前沿推理能力的发展。
DeepSeek 推出全新推理模型 R1-Lite 预览版
weixin_51674085的博客
11-21 1409
现已正式上线网页版。R1 系列模型采用强化学习训练，推理过程中包含大量反思和验证，思维链长度可达数万字。该系列模型在数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务上，取得了媲美 o1-preview 的推理效果。目前，DeepSeek-R1-Lite 仍处于迭代开发阶段，仅支持网页使用，暂不支持 API 调用。官方表示，正式版 DeepSeek-R1 模型将完全开源，并公开技术报告和部署 API 服务。DeepSeek 全新研发的推理模型预览版。还得是 DeepSeek，加油！
DeepSeek-R1隐藏玩法：比Kimi更强的“深度搜索”模式！
hunteritself的博客
01-23 9688
DeepSeek-R1隐藏玩法：比Kimi更强的“深度搜索”模式！
深度解析 DeepSeek 的“深度思考 R1”与“联网搜索”功能
zzzzz520的博客
02-28 1741
DeepSeek 作为当下热门的 AI 工具，其“深度思考 R1”和“联网搜索”功能是用户使用频率最高的两大模块。DeepSeek 的“深度思考 R1”和“联网搜索”功能各有千秋，关键在于根据实际需求灵活选择。“深度思考 R1”是 DeepSeek 的核心功能之一，它模拟人类专家的思考方式，对问题进行分析、推理和总结。R1 会结合你的身高、体重、运动习惯等信息，生成个性化的减脂方案，而不仅仅是列出一堆通用资料。“深度思考 R1”和“联网搜索”并不是非此即彼的关系，它们可以完美结合，发挥更大的作用。
DeepSeek V3 vs R1：选对版本，效率翻倍！
中生代技术
02-07 702
在DeepSeek的对话界面中，“深度思考”这个选项其实是一个“切换键”，它背后关联着V3和R1两个模型的不同能力。当不启用“深度思考”时，我们使用的是V3模型，它就像一个多面手，能够高效地处理各种语言任务，比如快速生成文章、翻译、聊天等，适合那些需要快速得到答案或者处理多种任务的场景。而当我们启用“深度思考”时，就切换到了R1模型，它更像是一个逻辑专家，擅长解决复杂的逻辑问题、进行深度推理，比如...
Deepseek不同版本之间的区别（一文看懂）
搏博的专栏
03-07 349
DeepSeek-R1系列模型通过知识蒸馏技术从大型模型提取能力，形成了多个不同版本，比如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-1.5B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-GPTQ-Int4等，这些版本之间有什么区别。知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种模型压缩和知识迁移技术，旨在将复杂模型（教师模型）的知识传递给更轻量的小模型（学生模型），从而在保持性能的同时降低计算资源需求。
【AI 天才研究院】DeepSeek-V3 技术报告解读 | DeepSeek-V3 Technical Report
AI天才研究院
02-08 232
•。
DeepSeek-V3-技术文档详细介绍
晓的博客
02-16 1579
模型基本信息模型类型：DeepSeek - V3是一种专家混合（MoE）语言模型。MoE模型是将多个专家模型组合在一起，根据输入数据的特点动态地选择和组合不同专家的输出，以提高模型的性能和泛化能力。参数规模：总共有6710亿参数，每个token激活370亿参数。参数数量是衡量语言模型规模和表示能力的一个重要指标，更多的参数通常意味着模型能够学习到更复杂的语言模式和语义信息。技术架构与创新采用的架构多头潜在注意力（MLA）：能让模型同时关注输入的多个方面，从而提高推理效率。通过对输入文本的不同部分进行并行处理
一文读懂Deepseek的技术逻辑
Z987421的博客
02-10 2092
但它在此基础上进行了许多优化，使得AI不仅能理解更长的文本，还能更高效地进行计算。，这个概念可以类比成“一个团队里有许多不同领域的专家”，当你向AI提问时，它不会让所有专家同时来回答，而是根据问题的类型，选择最合适的几位专家来处理任务，这样既能提高AI的智能水平，又能减少计算资源的消耗。例如，一个AI可以既懂金融，又懂医学，但当你问它“如何投资股票”时，它会调用“金融专家”而不是“医学专家”，从而提高效率。此外，
DeepSeek+Xmind高效生成思维导图
qq_23435961的博客
02-27 494
2. 输入提示语：“你是一名实验室管理系统产品经理，请将【实验室管理系统需求文档】整理成思维导图大纲，要求全面列出需要调研的板块以及对应的事项“其实可以延伸下，比如你参加了一个培训视频，为了更快地将这个视频的内容制作成思维导图，以前你可能需要自己记笔记，整理，手敲导图，现在不用了！先让AI帮你识别视频内容，再让DeepSeek帮你整理成Markdown Code代码格式，最后导入Xmind!打开Xmind, 选择新建，随意选择一个你需要的模版主题，这里我们选择第一个“括号图”，打开模版。
Deepseek使用途径以及Prompt 提示词编写原理
Awesome_py的博客
02-08 1359
deepseek⽬前因流量⼤常遇到服务器繁忙问题可替换的网站。
DeepSeek + Xmind，打造思维导图的超酷组合！
weixin_56602545的博客
02-11 4742
最近，DeepSeek可谓是风靡全网，无数小伙伴体验后都赞不绝口，直呼太好用了！🎉不过，很多小伙伴也提出了一个很实用的问题：如何把DeepSeek生成的内容轻松导入到知犀里，变成清晰直观的思维导图呢？别急，今天就来给大家揭秘超简单的操作方法！👇。
小型模型也以低成本实现高性能！备受关注的“DeepSeek”的推理能力背后的技术是什么？
因果律的博客
01-31 1813
本文深入探讨了 DeepSeek-R1 这一强化大规模语言模型（LLM）推理能力的新方法。它旨在解决传统 LLM 依赖有监督学习带来的高成本、高资源需求及泛化能力不足等问题。DeepSeek-R1 采用强化学习策略，包含独特的 GRPO 算法，在多个基准测试中表现优异，在数学、编码、长文处理等任务中精度高。尽管存在语言混合、Few-Shot 性能不稳定等问题，但未来有望通过优化策略改进，还计划将技术应用于小型模型，开发节能、适用于移动设备的 LLM，在 LLM 发展进程中极具潜力。
智能推理的革命：DeepSeek-R1 深度解析其算法与实现
步子哥的博客
01-26 5209
DeepSeek-R1的成功，标志着LLMs在推理能力上的一次质的飞跃。通过创新性的强化学习训练方法，DeepSeek-R1不仅在多个推理任务中展现出卓越的性能，更为未来的LLMs研究指明了新的方向。随着团队在多语言处理、通用能力和软件工程任务等方面的持续努力，DeepSeek-R1有望在更多领域中发挥关键作用，成为引领AI前沿的璀璨明星。
DeepSeek+Xmind：思维导图高效制作全流程
最新发布
hxsyyds49的博客
03-13 1693
在信息繁杂的当下，思维导图成为我们整理思路、规划工作与学习的得力工具。以往，手动创建思维导图耗时费力，如今借助 DeepSeek 与 Xmind 的强大组合，生成思维导图变得轻松高效。通过以上三个主要步骤，无论是基于文档内容，还是围绕特定主题，都能借助 DeepSeek 与 Xmind 的组合快速生成思维导图，大大提高信息整理与思维梳理的效率。
``` curl http://192.168.10.122:11434/api/generate -d '{"model":"deepseek-r1:671b", "prompt":"你好"}' ```如何调用本地deepseek-r1:1.b模型
02-14
要使用 `curl` 命令调用本地运行的 API 并传递 JSON 数据给名为 `deepseek-r1:671b` 的模型，你可以按照以下步骤操作： ### 准备工作 确保目标服务器正在监听指定 IP 和端口（在本例中为 192.168.10.122:11434），...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值